全国人大代表、科大讯飞董事长刘庆峰指出，国产大模型在性能上取得突破，但也面临着对进口算力的高度依赖以及自主可控产业生态薄弱的问题。他建议，应鼓励基于国产算力平台的大模型研发和应用，对相关企业给予专项资金支持，并优先采购和推广全栈自主可控的大模型。同时，要构建数据资源充分共享机制，依托中国广泛的人工智能应用场景，积极推广大模型在产业领域的应用，形成“数据飞轮”，从而率先获得人工智能产业落地红利。此外，还应专项支持基于国产算力平台的生态体系建设，营造自主可控算力底座上的大模型开发者生态，支持开源社区建设，加速国产大模型生态体系和工具链的形成。

💰鼓励基于自主可控的国产算力平台的大模型研发和应用，对国产算力芯片企业和使用国产芯片训练大模型的企业，给予专项资金支持。

🚀优先采购基于国产算力平台研发的全栈自主可控大模型，并优先推广基于全栈自主可控大模型的行业垂直应用，加速国产大模型落地。

🤝构建数据资源充分共享机制，依托中国广泛的人工智能应用场景，积极推广大模型在产业领域的应用，并形成“数据飞轮”，率先获得人工智能产业落地红利。

💡专项支持基于国产算力平台的生态体系建设，营造依托自主可控算力底座建立的大模型开发者生态，支持开源社区建设，加快形成国产大模型生态体系和工具链。

    刘庆峰 全国人大代表、

    科大讯飞股份

    有限公司董事长

    国产大模型实现性能效果突破，引起国际社会对中国人工智能领域更深刻、更广泛的警惕和限制。同时，国产大模型训练高度依赖进口算力，若不能加快解决国产自主可控人工智能产业生态薄弱、适配困难等问题，无异于“在别人的地基上建高楼”。为此，我提出以下建议。

    首先，鼓励基于自主可控的国产算力平台的大模型研发和应用。对做国产算力芯片的企业和使用国产芯片训练大模型的企业，给予专项资金支持；鼓励优先采购基于国产算力平台研发的全栈自主可控大模型；优先推广基于全栈自主可控大模型的行业垂直应用。

    其次，构建数据资源充分共享机制。依托中国广泛的人工智能应用场景，积极推广大模型在产业领域的应用，并形成“数据飞轮”，让中国率先获得人工智能产业落地红利。

    最后，专项支持基于国产算力平台的生态体系建设。营造依托自主可控算力底座建立的大模型开发者生态，支持开源社区建设，专项支持加快形成国产大模型生态体系和工具链。

    （本报记者 洪敬谱整理）