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人工智能技术供给与产业转化，形成不断壮大的人工智能核心产业；一头连着产业智能化，通过“人工智能+”的应用落地，赋能实体经济转型升级。 智能产业化筑牢新兴产业行稳致远的技术底座。智能经济是大厦，算法、算力、数据、能源等就是地基，人工智能的地基打得牢，才能保障智能经济大厦巍然屹立。国内大模型技术和产品“你追我赶”，自主研发的基础模型处于全球前列，引领全球人工智能开源生态建设，国产开源模型下载量全球第一；我国智算总规模位居全球第二，万卡级智算集群加速规模化落地；数据资源体系持续完善，已建成12万个高质量数据集；能源基础设施供给充分，发电量占全球总量的1/3，构建起全球最大、发展最快的可再生能源体系，算电协同深入推进，源源不断的绿电成为我国人工智能发展的重要优势。人工智能产业规模连续多年保持20%以上高速增长，形成覆盖要素基础层、技术模型层、行业应用层的完整产业体系。 产业智能化重塑传统产业体系完整的竞争优势。智能经济的价值，不止于“立新”，更在于“改旧”。人工智能在互联网等领域率先普及的同时，正加速全面融入传统产业重要生产场景。智能化改造让大批“沉睡”的产能具备了大规模、高效率承接海外定制化

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等关键配套能力。 《规划》指出，加快发展量子计算，布局太空计算，突破脑机接口核心技术。推进空间计算、数字人、沉浸式渲染等元宇宙关键技术研发，打造虚实融合消费场景。攻关掌握存算一体芯片、硅基光电子、先进封装与芯粒(Chiplet)、高性能光互联等前沿芯片技术。 《规划》指出，推进智算基础设施全栈自主创新，强化RISC-V智算指令集创新，深化众智(FlagOS)开源生态建设，布局灵玑(LinkeeOS)智能体操作系统。加快国产先进算力迭代验证平台建设，提升十万卡算力集群建设能力，依托全国一体化算力网络京津冀国家枢纽节点加速国产技术验证。推动信创软硬件与人工智能深度融合，促进重点行业信创产品规模化应用，提升国家信创园发展能级。 《规划》指出，大力推动产业智能化升级。推进人工智能赋能新型工业化，深入实施“人工智能+制造”，推动人工智能深度嵌入全行业、全环节，大力发展新一代智能制造。加速传统产业数智化发展，推动制造业“智改数转网联”，2026年规模以上制造业企业全面实现数字化达标。完善智能工厂梯度培育体系，到2030年规模以上生产企业全部达到基础级智能工厂标准，建设1000家先进级智能工厂、10

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型。呃，他们似乎找到了某种相当稳定地推出模型的方法。嗯，这也是我们在开源侧看到的情况。我们谈到 GLM，我认为他们模型发布的迭代时间现在在 1 到 2 个月之间，每个新迭代都越来越好，这非常像闭源实验室的做法，比如我们现在大约每 6 周就会得到一个新的 GPT、一个新的 Claude。呃，所以就拥有足够好的流水线来发布越来越强的模型而言，他们必须做到，或者说开源生态系统真的已经弄明白了，或者看起来已经弄明白了。 00:28:59 Nathan Lambert：是的，我同意。这很有希望，但也很有趣，比如美国生态系统开始发布一些模型，然后你又有 Xi 在麦克风前和这两个模型。就像，真的很难赶上，因为训练人们实际使用的模型需要大量机构专业知识。我认为这就是那些发布模型的美国公司现在意识到的事情：这些不只是刷榜的蒸馏窃取知识产权模型。 这些是真正优秀的模型，人们会在内部交易基准上与之比较，然后看到在可衡量的指标上击败它们有多难。我认为这就像——我从美国交易模型的一些人那里感受到了这种情绪，就像有一些——我认为人们应该在规模和可微调性上创新，并尝试利用这个离家很近的潜在市场，但每家公司发布一个可

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