业内:推动数据共享与算力普惠 塑造AI产业开放新格局
2025-09-28 04:40 来自:
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人民网北京9月26日电 (记者焦磊)“能不能帮我精准预测一下明天的天气?”曾几何时,人们对气象预报还停留在“晴转多云”的粗颗粒度认知中。随着社会对精细化气象服务需求不断提升,公众也愈发期待更精准的数据支撑,不仅要知道“下不下雨”,更希望了解降雨的时段、强度和空间分布。
这种需求背后,需要高质量数据供给。近日,中科曙光旗下中科天机气象科技有限公司宣布实施“高分辨率气象数据共享计划”,面向全球科研机构、企业和公众免费提供两套高精度模式数据。
据了解,此次共享的数据包括全球12公里分辨率与中国区域3公里分辨率的高精度模式,时间尺度最长可延伸至15天,涵盖温度、风场、降水、湿度、气压等160余项气象要素,有助于商业气象大模型突破数据瓶颈,也将为新能源、低空经济等新兴产业提供公共数据基础。
“气象数据是应用最好的领域之一,许多大模型、大数据的开发都选中了气象作为突破口。”中国气象服务协会会长许小峰表示。
数据资源的开放与共享,不仅关乎单一领域的发展,更是整个AI产业前进的基石。根据《全国数据资源调查报告(2024年)》,2024年我国数据生产总量达41.06ZB,占全球总量26.67%,其中用于人工智能开发、训练和推理的数据量同比增幅高达40.95%。从通用数据向专业化、场景化、多模态数据的纵深拓展,正不断释放新的产业价值。
数据的价值释放离不开算力的支撑和算法的优化。数据显示,2024年,全国算力总规模达到280EFlops,其中智能算力规模占比提升至32%,为海量数据计算提供智能底座。与此同时,国内AI算力领域仍面临高端供给不足、国产加速卡性能存在差距、算力成本高、软硬件生态不成熟等挑战。
与此同时,算力资源和数据生态也面临挑战。部分高质量专业数据长期处于封闭状态,大模型在特定领域存在“盲区”;不同厂商的算力设施缺乏统一标准,跨区域、跨行业资源难以互联互通。IDC的研究显示,相较于封闭式模式,开放架构在技术标准统一、兼容性保障等方面难度至少高出30%。这意味着企业不仅需要付出更多资源成本,还要放弃部分短期技术收益。
据介绍,在此背景下,中科曙光于2025世界智能产业博览会上协同20多家上下游企业,共同发布了国内首个AI计算开放架构。这一架构以GPU为核心,推动部件级、系统层、基础设施层、软件层、数据集层的“五级开放”,旨在通过跨层协同优化实现算力资源的高效利用。
中科曙光高级副总裁李斌表示,过去十年,企业建设了20多个大规模算力集群,累计部署超50万张异构加速卡,作为国家先进计算产业创新中心牵头组建单位,有能力和责任推动AI计算领域的开放协作与生态构建。这一开放架构通过适配多品牌GPU、兼容主流软件,以跨层协同优化打破壁垒,推进产业链从“算、存、网、电、冷、管、软”单点突破走向集群创新。
大模型、AI算力、数据集是推动新一代人工智能快速发展的三大关键要素。我国拥有的海量数据资源、稳定能源供应、多元应用场景和完整产业链条,将为开放架构发展提供肥沃土壤。
业内分析认为,在大模型走向开源开放、AI算力实现普惠平权的同时,发展高质量数据集并促进开放共享与融合,已成为进一步发展人工智能技术与应用的创新要义。随着更多的企业加入开放生态,我国人工智能发展正从“单点创新”走向“协同发展”,为破解算力孤岛、补齐数据短板提供系统性方案。
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-餐厅和酒吧,夜总会,推广餐厅和酒吧菜单。商业品牌推广、餐饮营销、夜总会开幕式、品牌推广等
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2. 700 letters per message
3. Maximum power 120W
4. The coverage radius can reach 8km
5. Up to 50000 SMS messages can be sent per hour
6. Use numbers or letters as the sender's name
7. Simultaneous long-distance and short-distance transmission
8. You only need to set the configuration once to use it without restriction.


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数据的价值释放离不开算力的支撑和算法的优化。数据显示,2024年,全国算力总规模达到280EFlops,其中智能算力规模占比提升至32%,为海量数据计算提供智能底座。与此同时,国内AI算力领域仍面临高端供给不足、国产加速卡性能存在差距、算力成本高、软硬件生态不成熟等挑战。
与此同时,算力资源和数据生态也面临挑战。部分高质量专业数据长期处于封闭状态,大模型在特定领域存在“盲区”;不同厂商的算力设施缺乏统一标准,跨区域、跨行业资源难以互联互通。IDC的研究显示,相较于封闭式模式,开放架构在技术标准统一、兼容性保障等方面难度至少高出30%。这意味着企业不仅需要付出更多资源成本,还要放弃部分短期技术收益。
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中科曙光高级副总裁李斌表示,过去十年,企业建设了20多个大规模算力集群,累计部署超50万张异构加速卡,作为国家先进计算产业创新中心牵头组建单位,有能力和责任推动AI计算领域的开放协作与生态构建。这一开放架构通过适配多品牌GPU、兼容主流软件,以跨层协同优化打破壁垒,推进产业链从“算、存、网、电、冷、管、软”单点突破走向集群创新。
大模型、AI算力、数据集是推动新一代人工智能快速发展的三大关键要素。我国拥有的海量数据资源、稳定能源供应、多元应用场景和完整产业链条,将为开放架构发展提供肥沃土壤。
业内分析认为,在大模型走向开源开放、AI算力实现普惠平权的同时,发展高质量数据集并促进开放共享与融合,已成为进一步发展人工智能技术与应用的创新要义。随着更多的企业加入开放生态,我国人工智能发展正从“单点创新”走向“协同发展”,为破解算力孤岛、补齐数据短板提供系统性方案。
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