樓市政策持續優化上新 市場反響如何?記者探訪

2025-11-26 21:58 6,213次浏览

  北京8月11日電 (記者 夏賓)2025開放計算技術大會近日在北京舉行,大會聚焦在MoE(混合專家)大模型與AI智能體的技術發展趨勢下,如何以開放計算更好促進縱向擴展性能(Scale up)與橫向擴展效率(Scale out)的協同發展。   當前,模型算法開源、算力系統開放,已經成為AI時代一個主流趨勢,開源開放的全球化協作平臺正發揮越來越重要的作用,既能以系統化思維,通過提升單系統性能,滿足萬億參數大模型發展的需求;又能應對日益擴張的數據中心規模,通過全球產業鏈協作解決未來GW級AI數據中心面臨的系統性工程挑戰。   2025開放計算技術大會由開放計算社區OCP及開放標準組織OCTC(中國電子工業標準化技術協會開放計算標準工作委員會)聯合主辦,來自中國移動、字節跳動、阿里雲、三星、浪潮信息、清華大學、立訊技術等超千位知名學者、技術專家、應用開發者及廠商代表參與大會。   開源大模型正深刻重塑全球AI產業格局和發展路徑,與之伴生的是,公共雲平臺和模塊化AI基礎設施的普及,為開源模型的規模化落地和應用創新提供了至關重要的開放算力基礎。這種開源模型與開放算力的結合,會有效驅動海量長尾應用爆發,進一步加速AI普惠的實現。   OCP基金會高級總監Michael Schill表示,隨著AI日益成為社區成員關注的核心場景,OCP的工作重心正轉向AI主導,所有核心工作圍繞著AI開放系統(Open Systems for AI)戰略計劃展開,包括數據中心物理基礎設施、數據中心IT基礎設施和系統管理三個重點領域,並且發布了《可擴展基礎設施的藍圖》,這是AI開放系統戰略計劃當中的重要工作成果。   OCTC秘書長陳海認為,產業協同創新要從應用出發、從用戶思維出發,堅持標準引領產業發展,制定更切實落地的規範標準,推動和加速數據中心各領域的技術創新與成果普惠,讓更多的組織和個人從中獲益。   例如,面向多元計算資源組合和多應用場景的伺服器算力算效評估基準,就是通過系統評估伺服器整機的綜合算力與能效表現,為行業提供科學、可信的算力算效評估體系,為用戶伺服器架構選型和優化提供標準範式。   毋庸置疑,開放計算的興起與日益壯大,使得數據中心產業鏈的協同效應更緊密、融合創新能力更強,這一點對於飛速迭代的AI產業至關重要。   目前,MoE大模型的參數量仍在保持高速增長且迭代迅速,對單系統的算力密度與互聯速率提出極致要求,帶動了計算架構的變革。   OCTC輪值主席、中國移動通信有限公司研究院副院長段曉東指出,MoE大模型持續推高大算力,仍然是今天的時代主題,產業將會很快邁入以超節點這種網絡和算力、軟體和硬體全面協同優化的一個時代。   阿里雲基礎設施異構硬體和系統資深總監盧曉偉表示,超大規模MoE帶來了AI基礎設施的算力、互聯、能耗瓶頸,以及可靠性和穩定性的挑戰,需要為AI重構算力系統,Scale Up超節點架構將成為核心發展路徑。   三星電子副總裁、先行開發團隊負責人張實完表示,未來,超節點架構將會採用GPU發起式直連內存,通過GPU友好型介質與存儲,有效減少內存瓶頸,為大模型訓練推理提供強力支持。   字節跳動伺服器架構師高曉軍表示,當產業鏈各方以開放心態共建標準、共享技術、共拓場景,多樣性算力將不再是分散的「孤島」,而是互聯互通的「大陸」。   浪潮信息副總經理趙帥強調,開放計算社區的核心目標就是利用生態力量打破性能瓶頸,推動業務創新發展,這是一種系統化思維與應用價值導向。超節點架構本質上也是系統化思維的產物,它不是某一個點的突破,而是在現有技術、生態和成本約束下,從系統層面去打破晶片本身的性能邊界,最大化用戶價值。   作為社區的一員,浪潮信息後續將向社區成員開放自研的超節點架構設計以及PD分離框架,推動開放超節點架構的發展。   事實上,GW級AI數據中心對算力生態帶來的重要變革,已經推動了跨社區合作的進程加快。目前,OCP正在籌備成立「GW級開放智算中心OCP中國社區小組」,結合中國在能源、算力基礎設施與供應鏈方面的需求與優勢,推動AI開放系統戰略計劃在中國的落地。   同時,OCP也在同OCTC積極合作,探討將OCP領先的AI基礎設施技術架構、參考方案、前沿研究成果等在中國市場落地,在中國建立GW級AI數據中心的全球性標杆。(完)

  張慧雪   ●新形勢下政府引導基金的高質量發展,需要平衡政策目標與市場規律,有為政府與有效市場協同發力。通過提升基金市場化運作水平、聚焦重點投資方向以及拓寬基金退出渠道,政府引導基金有望在支持實體經濟發展、培育新質生產力方面發揮更大效能   近年來,政府引導基金作為財政資金市場化運作的重要工具,在服務國家戰略、推動科技創新、促進產業集聚、發展新質生產力等方面發揮了重要作用。以廣東為例,2025年4月30日,廣東省人民政府辦公廳印發《廣東省進一步激發市場主體活力加快建設現代化產業體系的若干措施》(以下簡稱《若干措施》)。《若干措施》提出,建強產業基金體系。全省統籌資源整合組建超萬億元總規模的產業投資基金和創業投資基金,其中省級基金規模超過1000億元,以國有資本帶動社會資本,形成天使投資、風險投資、私募股權投資、企業併購投資、S基金等有效投資體系。   政府引導基金是由政府設立並按市場化方式運作的政策性基金,主要通過扶持創業投資企業發展,引導社會資金進入創業投資領域。自2002年我國首隻中關村創業投資引導基金成立以來,政府引導基金先後經歷了探索起步階段(2002-2007年)、規範化運作階段(2008-2015年)以及轉型升級階段(2017年至今)。根據投中研究報告顯示,截至2024年底,政府引導基金規模達3.35萬億元,覆蓋科技創新、產業升級、基礎設施、綠色發展等多個領域。   政策紅利促進政府引導基金迅速發展   近年來,國家高度重視政府引導基金的作用,出臺系列支持政策。2025年1月,國辦印發《關於促進政府投資基金高質量發展的指導意見》,著重強調政府基金應聚焦重大戰略領域,通過資本引導加速新質生產力培育。5月,科技部等七部門出臺《加快構建科技金融體制有力支撐高水平科技自立自強的若干政策舉措》,將構建中國特色科技金融體系提升至支撐科技自立自強的戰略高度。   此外,地方政府也結合區域經濟特點,設立專項基金支持本地優勢產業,如廣東省智能產業基金、深圳「20+8」產業基金群等。2025年6月3日,廣東省財政廳印發《廣東省政府投資基金管理辦法》,提出政府投資基金突出政府引導和政策性定位,聚焦重大戰略、重點領域和市場不能充分發揮作用的薄弱環節,發展耐心資本,注重發揮實效。   隨著中央和地方不斷完善政府引導基金的管理政策,越來越多的社會資本願意與政府引導基金展開合作。一方面,政府率先投資向外界傳遞了積極信號,政府信用背書降低了投資風險。另一方面,政府引導基金的投資具有長期性,政策扶持可帶來更高的長期回報。例如,合肥市政府引導基金通過與知名風險投資機構合作,成功培育了京東方、蔚來、科大訊飛等一大批明星企業。   現階段,我國正處於新舊動能轉換的關鍵節點,政府引導基金在促進基礎研究、應用研究、科技轉化等創新活動方面具有獨特優勢。例如軍民融合發展基金,針對軍工領域急需核心技術加大投資,有效解決了「卡脖子」難題。未來,人工智慧、量子計算、生物醫藥與健康等領域將成為政府引導基金重點投資方向。   政府引導基金面臨管理體制方面的諸多挑戰   政府引導基金一方面要實現政策目標,另一方面又要保證資金保值增值,這對基金投資管理提出了較高要求。部分基金投資緩慢,存在資金閒置、甚至違規舉債等,《關於公示深圳市政府投資引導基金清理子基金及縮減規模子基金名單的通知》就曾公布過25隻被清理子基金以及12隻縮減規模子基金名單,其中被清理的子基金有兩隻規模高達100億元。   政府引導基金的地域屬性容易進一步加劇區域發展差距。根據投中研究報告顯示,華東地區的政府引導基金數量和規模均為西北地區的10倍左右。經濟發達地區的長三角和珠三角基金運作較為成熟,配套設施齊全,而中西部地區受制於社會資本較少、專業人才不足、產業基礎薄弱等因素,導致基金運作效果較差。   政府引導基金退出渠道受阻,導致政府財政負擔加重。自2002年我國成立第一隻政府引導基金以來,至今大部分基金都已走完一個完整投資周期,正處於退出階段。被投資企業上市周期長、併購市場不活躍等,使得基金退出困難,影響資金循環使用效率。   促進政府引導基金高質量發展需要體制機制創新   首先,提升政府引導基金市場化運作水平。一是釐清政府與市場的邊界,減少行政幹預,提高基金運作效率。二是完善基金激勵機制,吸引社會資本長期合作。例如針對基金投資期,增加更為寬容的容錯機制條款,激勵基金「投早投小投科技」。三是改變單一財政考核指標,制定兼顧政策目標和經濟收益的多維度評價體系。   其次,聚焦重點投資方向。從募集端來看,建議由政府部門或行業協會牽頭,建立政府引導基金資料庫,實現全國信息資源共享,避免基金重複設立。從投資端來看,建議各地區聚焦本地優勢產業展開重點投資,對於早期硬科技的項目,設立專項子基金,提供長期穩定支持。   最後,拓寬政府引導基金退出渠道。從傳統退出路徑來看,持續推動IPO和併購退出。包括加強與科創板、北交所的對接,鼓勵企業赴境外上市。同時鼓勵行業龍頭企業併購政府引導基金投資的中小企業,形成產業整合。從新興退出渠道來看,鼓勵市場化機構設立S基金,承接政府引導基金份額。《加快構建科技金融體制有力支撐高水平科技自立自強的若干政策舉措》提出,「評估北京、上海、廣東等區域性股權市場私募股權基金份額轉讓試點成效,進一步優化份額轉讓業務流程和定價機制。鼓勵發展私募股權二級市場基金(S基金)」。   作者單位:廣東財經大學會計學院   本文系廣東省哲學社會科學規劃項目(GD25DWQYJ07)的研究成果

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