湖北日报讯 （记者陈莉霖、张阳春）11月19日，5G+工业互联网大会的工业算力与大模型平行会议举行。与会嘉宾分享大模型赋能“研产供销服测”的实践案例，同时探讨大模型应用面临的挑战。

“药物设计成功率提升10倍，研发周期缩短75%，数倍降低药物设计成本。”中国电信的专家郭瑞峰分享了新药研发从“马拉松”迈向“加速跑”的大模型场景。

“110台巨型机组协同运行，实现一滴水发6次电。”三峡集团长江电力科学技术研究中心主任李友平表示，长江干流上跨越1800多公里的世界最大“清洁能源走廊”，涉及影响因素方方面面，需要大模型对各个业务环节进行优化。

如何让更多企业分享工业算力与大模型带来的科技红利，与会嘉宾纷纷建言献策。

“2018年至2030年，全球AI算力需求将增长390倍。”中科曙光华中大区技术总监甘婷介绍，大模型训练需要海量算力支撑，一般中小企业负担不起训练成本。所以，未来工业算力更多是通过云服务的解决方式，来实现“更小的开发难度、更少的标注数据、更低的使用门槛”。

“服务商可以发挥云网资源优势，多种模式灵活地提供智能算力。”郭瑞峰介绍，根据客户本地化的训练需求，中国电信能提供移动算力车、移动手提箱服务器的租赁。

幻觉问题一直是困扰大模型的一大难题。“工业不允许出现‘不确定性’，要把大模型困在合适的笼子里。”百度智能云智慧工业解决方案总监张明强调，在“企业知识助手”的开发过程中，必须重视对知识来源做有效限制。

大模型开发并非易事。华为云数字内容产品专家齐彦昆表示，大模型是迄今为止最复杂的软硬件系统工程，虽然目前投入研发的很多，但真正落地应用的并不多。

“行业大模型应用，面临四大挑战。”腾讯云运营商行业首席架构师齐金桂表示，一般企业加入到“百模大战”中，面临着计算资源少、数据质量差、投入成本高、专业人才稀缺的挑战。同时，AI滥用问题也值得关注，要确保AI以对人类和社会有益的方式行事，而不会对社会造成伤害或干扰。

“中国到底需不需要这么多大模型？”百度智能云智慧工业解决方案总监张明介绍，国内“百模大战”愈演愈烈，目前已超200家；美国现有100个大模型。今年3月，百度“文心一言”诞生，目前已迭代到4.0版本。大模型是不是越多越好？值得深入探讨。

“加码算力新基建，夯实国云算力底座，不怕卡脖子。”天翼云科技有限公司专家丛子涵介绍，天翼云自主研发的比例达到100%自有。