2025WAIC大会观察:当AI大模型奔赴山海,算力基座如何托举未来?
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2025-07-29 01:21:48
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东方网记者王佳妮7月28日报道:从能歌善舞的“跨界艺人”到讲解自如的“企业培训师”,再到驰骋在科幻片场的“未来驾驶员”,在2025世界人工智能大会上,AI大模型正千姿百态地从云端走向现实。

而在这场精彩纷呈的智能化迁徙背后,是一场关于“效能”与“普惠”的深层变革。强大的算力支撑,正从过去单纯追求峰值性能的“暴力美学”,转向更加注重效率、成本与适配性的“精准滴灌”,为大模型的规模化落地构建起坚实可靠的底座。

从“唱作人”到“驾驶员”,AI的应用图景正在走向现实

如果说过去的大模型是“养在深闺”的学霸,那么今年的WAIC大会则是一场它走向社会的“成果汇报展”。AI不再仅仅是代码和数据,而是化身为一个个具体的角色,与真实世界展开互动。

在大会现场,“AI中国好声音”的舞台成为了最火爆的打卡点之一。灿星文化旗下的知名歌手王晓天、赵天翼与机器人Orca的联袂演出,让观众眼前一亮。伴随着人类歌手的演唱,机器人Orca化身“舞王”,带来了一支“灵动、拟人、节奏感十足的舞蹈表演”。这背后,正是由阶跃星辰开源的ACE-Step“音跃”音乐大模型提供的技术支持,它让AI不仅能听懂音乐,更能深度理解并进行艺术创作,将“AI+音乐”的跨界融合推向了新的高度。

如果说与机器人共舞展现了AI的艺术才华,那么商汤科技发布的“悟能”具身智能平台则秀出了AI的“十八般武艺”。在发布会现场,商汤科技董事长兼首席执行官徐立展示了一个搭载了具身世界引擎的人形机器人,它不仅能惟妙惟肖地讲解“长安的荔枝”,还能与人进行风趣幽默的问答互动,并进行阶段性小结,仿佛一位经验老道的讲师。

“我们希望‘悟能’具身智能平台能够帮助各类具身智能企业,完成和现实世界交互的梦想。”徐立表示。这一平台的核心,是能让机器理解、生成乃至编辑真实世界的商汤具身世界模型。它能构建面向人、物、场的4D真实世界,用户只需输入“在厨房区域的架子上找东西”这类简单的指令,模型就能自主生成相应的位姿和动作,让机器人在复杂的物理环境中完成任务成为可能。

AI的脚步并未止步于此。在工业与未来的交汇处,更加硬核的身影正在显现。曾因在《流浪地球2》中“本色出演”而惊艳众人的西井科技无人驾驶卡车,今年其智能重卡“双子星”Q-Truck与E-Truck已再度进驻《流浪地球3》片场。它们以“科幻物流先锋”的身份,向世界展示着中国AI与新能源技术深度融合的硬核实力,让曾经的科幻想象,加速照进现实。

从舞台上的舞者,到讲台上的讲师,再到片场里的驾驶员,本届WAIC大会上涌现的这些应用实例,共同描绘了一幅生动的画卷:AI大模型正脱去高深的技术外衣,以更实用、更多元、更具创造力的方式,真正开始服务于人、赋能于产业。

“模型为王”到“效能制胜”,AI底层逻辑正在深刻演变

百花齐放的应用背后,离不开算力的坚实托举。不过,有别于往届WAIC大会,本届大会释放出一个重要信号:行业关注的焦点,正在从“如何让模型更强大”转向“如何让强大的模型更普惠、更高效”。

“随着大模型进入到强化学习发展阶段,新一代推理模型成为主流。我们必须回归客户需求,立足真实应用场景,探索模型创新落地的可行路径。”阶跃星辰创始人、CEO姜大昕一语道出了当前产业的核心命题。为此,阶跃星辰正式发布了新一代基础大模型Step 3,其核心目标直指“效能”。

据介绍,Step 3在架构设计之初就充分考虑了硬件适配性,旨在通过系统性的技术创新,实现模型在各类芯片平台上的降本增效。根据官方数据,Step 3在国产芯片上的推理效率最高可达同类主流模型的300%。这种“对所有芯片友好”的特性,意味着它能显著降低大模型应用的部署门槛和推理成本,是为推理时代打造的最适合应用的模型之一。

无独有偶,无问芯穹则提出了“全规模AI效能跃升方案”。无问芯穹联合创始人、CEO夏立雪用“三个盒子”生动地比喻了公司的三大核心产品——无穹AI云、无界智算平台与无垠终端智能。

“两年前,我们惊艳于几千卡集群训练而成的GPT3.5,但今天,一部手机也可以装下与它同等性能的小型AI了。”夏立雪指出,这一变化背后,正是“资源的稀缺性约束驱动着智能效率的持续进化”。无问芯穹的目标,就是提供一套“打包式”的软硬协同系统,在从单张芯片到十万卡集群的全规模场景中,统一适配多种异构算力,让“每一份算力,都能释放最大的智慧潜能”。

为了将这一理念落到实处,在上海市经信委的指导下,无问芯穹还牵头建设上海首个人工智能终端软硬适配优化中试平台。此举旨在协同产业链上下游,共同解决端侧智能发展中的共性技术难题,加速AI从云端走向手机、汽车、机器人等亿万终端设备。

从阶跃星辰致力于打造“最适合应用的模型”,到无问芯穹的“全规模效能跃升”,不难看出,支撑AI发展的底层逻辑正在发生深刻演变。单纯追求参数规模的“军备竞赛”已成过去,一个以效率为核心,通过模型、芯片、系统协同创新,共同降低AI应用成本、提升部署效率的“效能制胜”时代,正加速到来。

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