AI的下半场，赢在“系统级竞争”｜《WAIC UP!》绿皮书Ⅶ

「AI时代进化指南」

#1

重新定义AI产业的胜负手：

效率竞争、多元竞争、创新竞争

WAKE UP MORE

基于《WAIC UP!》第七期嘉宾的前沿洞察，本期从效率竞争、多元竞争、创新竞争三个维度，拆解“系统级竞争”如何重新定义AI产业的胜负手：

• 效率竞争：当单卡性能逼近天花板，真正的效率来自何处？
  
  AI可以堆叠算力与参数，但真正的瓶颈正在从“算”转向“连”——光互连突破物理极限、低比特训练榨取每一瓦功耗，而最终，效率的终极检验在场景之中。

杨红霞（香港理工大学计算与数学学院副院长）团队指出，效率竞争正从“暴力堆叠算力”转向“对每一比特算力的极致榨取”：

“目前行业正在从底层计算协议层面重构大模型训练范式，通过端到端FP8训练框架，将传统BF16训练中的显存、带宽与算力开销进一步压缩，使大模型训练从中心化超大集群依赖，逐步走向更高能效、更低成本的本地化部署。FP8相比FP16/BF16，相当于把“大模型训练的油耗”直接砍半——同样的GPU能训练更大的模型、更快完成训练，还能显著降低电费和算力成本。”

Gary Dvorchak（蓝衬衣集团亚洲区董事总经理）认为，真正的竞争开始变成：你要如何把AI应用到现实场景中？

“真正诞生巨大财富的，其实并不只是基础设施本身，而是建立在其上的应用公司。比如亚马逊（Amazon），就是最典型的例子。当时大家意识到：好，我们可以在网上卖东西。于是，一个全新的商业世界被打开了。而今天AI的发展，也正在进入类似阶段。真正的竞争开始变成：你要如何把AI应用到现实场景中？现在，各个产业的每一家公司都在思考这个问题。甚至我们在进行投资人关系工作中，也大量使用ChatGPT等工具，这已经改变了我们的工作方式、效率以及人力配置。在我看来，最早会真正跑出巨大商业价值也最有可能诞生下一批巨头公司的方向，主要有两个：自动驾驶和客户服务。”

• 多元竞争：当单一技术路线跑不通闭环，什么才是新的护城河？
  AI落地从来不是单一主体能独立完成的工程——它需要资本与产业的协同、技术从单点到系统的跃迁、以及个体从专才到通才的能力重构。

郑烜乐（光源资本创始人、CEO）以“投行+投资+孵化”的三位一体模式，验证了多元能力协同比单一资本注入更能穿越周期：

“AI产业的价值落地从来不是一家公司、一个行业能独立完成的事，而是一个系统级的工程——需要学术科研机构、创业公司、产业方、资本、政策端等多方协同，共同构建“硅碳融合”的价值闭环。在这个生态里，各方需要找准自身定位、高效协同、共担风险、共享价值。其中，产业投行作为连接创新要素与产业发展的纽带，不仅要提供长期资金支持，更要整合产业资源、创业经验和全球化能力，助力创业者跨越从0到1的成长门槛。”

沈亦晨（曦智科技创始人、董事长）指出，AI的问题正在从“单点能力”转向“系统能力”：

“从某种意义上说，AI的发展正在重演算力系统曾经经历过的过程。过去大家更关心模型会不会写、会不会答、会不会生成，现在这些能力当然还是重要，但已经不是全部了。更现实的问题开始变成：AI能不能稳定地进入真实流程，能不能承接复杂任务，能不能在多个环节里持续工作，而不是只在某一个点上表现惊艳。说白了，AI的问题也在从‘单点能力’转向‘系统能力’。以前我们关心它‘会不会’，现在我们越来越要关心它能不能长期、低摩擦、可重复地配合人。这个变化很关键。因为工具和伙伴的差别，往往不在于能力上限，而在于协作方式。”

伯涵峥（上海交通大学巴黎卓越工程师学院教师、上海纭算科技创始人）从人才培养角度指出，AI时代个体竞争力的来源不是单一技能深度，而是多元能力的协同与平衡：

“我觉得今天还有一个越来越重要的能力，就是保持开放和多元的视野。在AI出现之前，很多人可以把自己的方向分得非常细，在某一个领域持续深耕，也能够获得很好的发展。但今天的情况正在发生变化。我们越来越需要接触不同领域的知识，也越来越需要理解不同场景的问题。当你拥有扎实的基础能力，又接触过不同背景的问题之后，未来无论面对商业场景还是产业需求，你都更容易理解客户真正的痛点，也更有能力提出对应的解决方案。”

• 创新竞争：当大模型成为行业标配，真正的超额收益从哪里来？
  真正的创新不是升级，而是换代——量子计算从算法底层重写规则，光互连从系统顶层重构组织。

朱晓波（中国科学技术大学教授）指出AI与量子计算的结合不是简单的算力加速，而是需要从底层重构算法范式的创新竞争：

“量子计算最基本的运算形式就是矩阵运算，量子逻辑门本质上是矩阵变换，而且这种变换可以对输入数据进行高度并行处理，因此在处理矩阵运算方面具有天然优势……由于量子计算的底层逻辑与经典算法存在本质不同，我们很难简单地将其用于‘加速’现有经典算法。它需要研究者从零开始设计，充分利用量子力学的独特属性，真正放大量子优势……研究者需要共同努力，寻找那些对经典机器学习构成根本挑战的困难问题，系统识别现有经典机器学习的局限性，进而开发新的量子算法。”

沈亦晨（曦智科技创始人、董事长）认为光互连是对系统组织方式的范式级创新：

“随着速率越来越高，光在越来越短的距离上取代铜，是一个不可逆的趋势。它背后反映的，不只是材料和器件在变，而是整个计算系统的组织方式在变……2023年就曾基于光互连产品提出过‘资源池化’‘光互连解耦数据中心’等概念，对于未来数据中心的一种设想：CPU池、XPU池、内存池、存储池等通过跨机柜的光子网络实现高效的资源池化。届时，机柜这一物理概念的边界将不复存在，大型的分布式计算系统将变得前所未有的高效、灵活和节能。”