但鄔賀銓同樣指出，當前我國在將算力轉化為生產力的過程中，仍面臨著阻礙。其中，最為突出的是數據存儲和利用程度不足。
“應從源頭上充分發揮數據的能力，從感知和存儲數據開始，充分利用數據。”鄔賀銓認為，可通過鼓勵企業上雲，推動企業數字化轉型，實現高質量發展。
同時，鄔賀銓表示應加強支撐算力發展的產業基礎，比如數據中心和芯片。此外，他提到前端延申和後端應用同樣需要重視。
值得注意的是，各行各業的算力需求存在明顯差異，如何讓算力使用起來更加簡單也成為了關注焦點。
算力要根據模型進行大數據訓練，門檻較高，但也不應全由少數企業完成。“我們希望的是降低算力門檻。”鄔賀銓表示，已有企業將把自身的硬件服務器的資源開放，但更重要的是開放算法模型。目前，海內外均已有探索，例如國外已有一些開源的大數據基礎算力平台。而在國內，百度、阿里、華為等企業也有開放平台，中小企業可以根據自己的需求，在這些平台上做數據訓練。
鄔賀銓還強調，一些特殊領域的精密模型訓練依然是需要國家統一部署，例如石油勘探、汽車、航空航天等。
西部數據中心應豐富增值服務
數據中心是算力產業的中心環節。今年2月，國家發展改革委等4部門聯合印發通知，同意在京津冀、長三角、粵港澳大灣區等8地啟動建設國家算力樞紐節點，並規劃了10個國家數據中心集群。我國一體化大數據中心體系完成總體布局設計，“東數西算”工程正式全面啟動。
|
