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　　国务院办公厅发布，其中指出，减缓人工智能应用就业替代影响，并指出，稳慎把握人工智能在劳动密集型行业应用的范围、力度、节奏，尽可能减少对从业人员的冲击。

　　在他看来，全栈自主可控包含四层能力：首先，算力底座要实现国产化，不只是基于国产算力开展推理，更要依托国产算力完成模型原生训练；其次是算法的全栈掌握，并具备持续迭代创新的能力；第三，数据层面能够自主完成数据获取、清洗治理，构建自主的数据工程能力，而非单纯依靠外部数据做蒸馏；第四，具备面向行业场景的软硬一体化创新能力，形成从底层硬件、模型算法，到数据治理、场景落地的完整闭环。

　　“只有在国产算力上训练出模型，才是真正的自主可控，才真的可以对全球输出，可以模型协同、共同发展，使我们将来摆脱‘卡脖子’的风险。”刘庆峰特别强调了“真正的训练”的重要性。

　　刘庆峰坦言，现阶段国产算力芯片在显存带宽等指标上，和海外主流芯片仍存在差距。另外，国产大模型训练生态尚不完善，行业多数厂商仅在国产硬件上跑推理，没有更多的在训练中可共享的生态资源辅助，例如完成一个复杂的数学任务，N卡上一个月就可以验证完成，但是到国产算力上，可能花费半年才能到80%。

　　但是刘庆峰认为，未来两年，国产算力会与顶尖水平拉平，而人工智能的创新还远没有结束，如果三五年之内量子计算和现在的经典的人工智能的预训练方法结合，将有可能实现成千上万倍的算力的提升，从根本上解决现在的算力焦虑问题。

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