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(資料圖片僅供參考)

6月16日，華泰證券舉辦“AGI 重構之路”創新科技論壇，探討AGI（通用人工智能）將如何重構人工智能技術及金融行業。多家細分賽道內的領跑科技創新企業、海內外技術專家與華泰證券的科技專家從各自的實踐出發，分享了對AGI科技浪潮的洞察。

數字化是金融行業服務和發展模式變革的重要驅動力，華泰證券正是通過把握新技術革命機遇，完成了數次自我革新和戰略轉型。華泰證券首席執行官周易在主旨演講中表示，人工智能時代對每一個機構都是機遇，也是挑戰。對金融機構而言，細分場景的業務經驗和多年沉淀的數據資產，是應用人工智能技術的資源優勢，而算法和算力則是科技創新企業的強項。只有打造多方參與的開放生態，才能整合多方優勢，加快將前沿技術落地為成熟產品和解決方案，進而賦能整個行業，實現合作共贏。近年來，華泰證券大力推進人工智能與自身多元金融場景的融合與發展，希望圍繞客戶需求與公司戰略，進一步推動科技金融創新生態建設，在以大語言模型為代表的人工智能應用方面，與合作伙伴實現資源互補，共同深度參與產業鏈和行業格局的全新變革。

大語言模型技術有著強大的理解和生成能力、豐富的應用場景，華泰證券信息技術部聯席負責人、數字化運營部總經理王玲結合技術前沿趨勢與金融行業的現實痛點，分享了大語言模型在金融行業可能落地的場景和發展路徑。海外金融機構的相關實踐和思考也在論壇上進行了分享。

AGI為各行各業的發展都帶來了巨大想象空間，但現實中也面臨著各種挑戰。在上午的圓桌環節，海內外科技創新企業的創始人分享了備受關注的大語言模型所面臨的瓶頸和突破方向。

MemVerge聯合創始人、CEO范承工預測，隨著大語言模型在文本、圖像、視頻、代碼等多領域的快速進步，未來5-10年大量相關行業將面臨變革挑戰；出于隱私考慮，中大型及以上規模企業建立自有大模型的需求將會迅速攀升。另外，面對當前海外公司在算力基礎設施上的優勢，異構計算或將成為國內企業突圍的關鍵點。中科馭數聯合創始人張宇表示，提高網絡互聯效率已經成為大語言模型的重要痛點，這需要高性能網卡和DPU的支持。他認為國外技術優勢是幾十年來產業融合和技術積累起來的，而扎實提升國內算力底座，需要全行業至少5-10年的努力。潞晨科技創始人兼董事長、新加坡國立大學校長青年教授尤洋結合國內知名大語言模型的性能和特點，也指出相比之下，國外頭部公司在AI方面的積累更深厚，國內公司則更加關注在具體應用層面的發展。星云Clustar創始人、香港科技大學教授陳凱希望通過底層的算力調度、負載均衡等各種技術，讓GPU算力的運行大幅提升。據他測算，在傳統網絡技術下運行100塊GPU，只能發揮出相當于20塊GPU的算力。

下午的論壇上，更多科技創新企業對AGI相關的重要底層技術和應用進行了更深入的探討。

云原生技術為大語言模型的開發與創新提供了基礎設施。「DaoCloud 道客」創始人兼首席執行官陳齊彥指出云原生作為分布式應用的最佳載體，隨著AGI 的發展，其技術遠景遠超過往，比如ChatGPT 火爆的背后，分布式計算就功不可沒。云原生驅動應用和數據、算力生產關系的重構，這將進一步助力大語言模型在未來迎來繁榮。另外，云原生背后的龐大開源技術生態也值得關注，更多有潛力的基礎能力將從中生長出來，進一步推動開源大語言模型的產業落地。AGI的發展伴隨著數據的急劇增長，這不僅要求超大容量的數據存儲，也需要快速強大的數據處理能力，這讓內存的重要性越來越凸顯。范承工認為需要通過新的架構，將內存和計算解耦，讓內存可以獨立管理、擴展，從而拓展帶寬和容量，動態的內存分布、多機共同訪問相同內存等也都將成為可能。為應對數據處理的需求提升， Alluxio創始人、CEO李浩源從研發統一的數據編排層入手，將各類存儲中的數據虛擬化，從而為上層各類數據應用提供大規模數據服務。該數據編排平臺也為通用人工智能提供了堅實的數據底座，集中高效解決包括GPU資源緊缺、利用率低下、模型成本訓練高昂等核心痛點。

網絡也是IT基礎設施中的重要一環。字節跳動火山引擎網絡優化專家江卓指出大語言模型訓練需要多臺機器互聯，必然要求高吞吐、低延遲的網絡技術，需要更精細的流量控制，穩定性也非常重要。篆芯聯合創始人王軼認為網絡需要靈活可編程、可視化，提供網絡狀態信息幫助中間層和應用層進行高效調度。Juniper中國區CTO井有浩認為正如當下芯片層面“存算一體”上的突破，未來還會出現“通算一體”上的更多融合創新，網絡正在成為實現Full Stack（全棧）極致算力的核心主線之一。關于AGI與超級自動化的結合、與金融場景的結合等更多技術和應用細分領域話題在論壇上被探討。華泰證券也將繼續推動與更多元生態伙伴以及生態伙伴之間的更多碰撞，推動AGI科技浪潮下的合作共贏。

校對：趙燕

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