清华大学郑纬民：国产芯片核心问题并非硬件质量而是生态薄弱；需要加快研发国产类CUDA系统和基础软件

以下为演讲摘录:

现在人工智能2025年大模型两个特点。第一个特点，多模态。这个大模型能处理文字、图像、视频。第二个，真正把它用起来了，用到了跟GDP直接相关的行业。刚才几位说的时候，中国人最擅长做这件事，把这个东西应用于跟GDP直接相关的行业。

下面跟大家简单说说人工智能的五个大周期，生命周期里面五个环节。

第一，大模型最重要的事情就是模型训练，训练的就是数据，数据拿机器训练。第一件事情，数据获取。从世界各地能拿到数据的地方把数据拿来，拿来到我们的实验室的硬盘。

第二个事情，数据预处理。刚才拿来的数据有重复的、有广告、格式不一样，也就是质量不太高。通过预处理把这个质量提高，这件事情做起来，GPT4要做半年预处理。预处理完以后，数据质量高了。

第三个，模型训练。这个时间也很长，设备也很多。最后训练完以后得到一个基础大模型。

第四个，模型微调。把第三个过程出来的基础大模型，假如用在医院，这个还不行，它还不怎么会看病。主要原因，模型训练的时候，医院的数据太少了。因此，在基础大模型的基础上，把医院的数据再第二次训练，叫微调，出来的就是医院大模型，它能看病了。基础大模型要用到金融，直接用还不行，主要是金融数据训练太少。因此，在基础大模型基础上，把金融的数据第二次训练，我们叫微调，得到一个金融大模型。模型微调，实际上就是在基础大模型基础上，对某一个领域数据第二次训练，得到某一个领域的大模型。

最后一个，模型推理，真正把它用起来了。

这五个环节，第一、第二、第三需要大机器、大存储，一般单位不要做这件事。比如你是医院，医院不要做这件事，前面三件事情不要做。谁能做呢？DeepSeek也在做、阿里也在做、华为也在做，他们会最后出来一个基础大模型，我们在基础大模型的基础上下载一个基础大模型，做医院的模型微调。前面三个，一般单位都不要做，我们只做对医院来说就是模型微调，这是要做的。

第四、第五个推理，每个人都有关系。构建国产自然系统的基础软件非常重要。现在支持大模型训练的有三个系统，第一个是基于英伟达公司的GPU，硬件性能好，生态好，但是问题是人家不卖了，价格贵了好几倍，一卡难求。第二个，国产系统，最近几年全国差不多有3万来家公司生产AI芯片，进展也是不错了，但是什么现状呢，国产的卡不太喜欢用，不是它的硬件质量不好，而是它的生态不好。

这件事情很重要，要改变生态我认为要做两件事。第一个，建一个类CUDA系统，什么叫生态，就是习惯了、喜欢用就叫生态系统。英伟达系统有一个叫CUDA，把CUDA学会了就会编软件了。现在很多年了，很多人都喜欢CUDA，国产的系统如果不是CUDA的，人家就不喜欢，就不喜欢用。因此，我觉得我们要建一个类CUDA，虽然是国产卡的系统，但是编软件的时候跟CUDA一样，这个事情可以做的，没问题的。

第二个，国产卡的硬件系统如果能得到国外同类系统的60%，不是说60%就够了，到70%、80%就更好，但是我们晚，进程也比较困难。只要达到60%，把生态做好了，大家也会喜欢用。现在我们感觉到不好用，不是因为硬件性能不好，而是生态不太好。一个是做类CUDA，还有一个是做10个软件。

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