就如何解除中小企业使用算力的顾虑，邬院士建议，政府站台主导建设面向中小企业的云智平台，降低企业利用算力的门槛和对安全的担心。
——总结·点评——
沈向洋博士和邬贺铨院士的观点分别从大模型的发展趋势和算力的多维度问题出发，为理解AI技术演进和基础设施建设的现状与未来提供了深刻洞察。
沈向洋观点概览：
沈向洋认为，大模型（large language models）将在所有垂直行业中扮演颠覆性角色，强调了模型规模的重要性。他指出，未来的通用大模型将以万亿参数为常态，而针对特定行业的模型则可能达到千亿参数级别，即便是企业内部使用的模型也将达到百亿参数量级。沈向洋的观点预示着大模型技术不仅将继续推动自然语言处理等领域的进步，还将广泛渗透至医疗、金融、教育等各行各业，成为推动数字化转型的关键力量。
邬贺铨观点概览：
邬贺铨院士的《算力十问》报告则从算力的需求、分配、效率、协同等多个角度进行了深入探讨。他指出，不同类型的算力（超算、通算、智算）需求因地区而异，强调了存算比优化的重要性，并区分了不同类型计算任务对内存与外存的不同依赖。邬贺铨还讨论了边缘计算与终端算力的潜力，提出随着终端设备推理能力的增强，边缘计算与终端协同将成为趋势，但也面临跨终端协同计算的挑战。关于算力节点的异地协同，他认为虽然存在技术与管理上的挑战，但算网协同和标准化工作对于提升整体效能至关重要。针对中小企业，邬贺铨建议政府应发挥作用，通过构建云智平台来降低算力使用门槛，增强安全性信心。
两位专家的观点综合展示了AI技术发展与算力基础设施建设的广阔前景及面临的实际挑战，指明了技术创新与政策支持对于推动行业发展的关键作用。
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