文章主题：ChatGPT, 中国科技, 底层技术
🎨🚀ChatGPT热潮席卷全球，中国亦不甘示弱！💡由中国AI巨头引领的创新浪潮，ChatGPT的成功引发了无数讨论，大家都在思考：咱们国家何时能迎来自家的ChatGPT巨擘呢？🔍科技创新的步伐从未停歇，中国的AI领域正蓄势待发，准备好迎接这场技术风暴。🚀🌈未来已来，让我们共同期待那个国产ChatGPT闪耀的时刻！🏆🌍#ChatGPT挑战# #中国AI崛起
🌟【AI巨变】ChatGPT引领潮流，创新颠覆想象🚀——360创始人周鸿祎眼中的技术革命🔥在科技日新月异的浪潮中，ChatGPT无疑是掀起了一场人工智能领域的风暴。对于这位深谙行业动态的全国政协委员来说，它不仅仅是一款能与人互动的智能工具，更是人工智能发展的一个里程碑式突破。🚀周鸿祎直呼其为“拐点”，意味着这不仅仅是技术的进步，更预示着未来可能颠覆我们对AI的认知和应用。他坚信，这样的变革将深刻影响社会各个领域，引领一场智能化革命。🌍ChatGPT的崛起，无疑是对传统智慧与创新思维的一次挑战，也为我们带来了无限想象空间。让我们期待它如何以超乎寻常的方式，重塑我们的工作、学习乃至生活方式。🌈【注】：本文旨在探讨技术趋势，不包含任何个人信息或商业推广内容。
🌟ChatGPT无疑是科技领域的热门话题，它展示了新兴技术如人工智能的飞速进步。然而，褚院士的观点明确指出，这只是变革浪潮中的一个里程碑，而非终极目标。🚀科技进步日新月异，像ChatGPT这样的创新只是冰山一角，未来将有更多革新型业态涌现，持续推动行业迭代升级。🎓我们期待看到的，不仅是技术的飞跃，更是智慧与创新的深度融合。🌐
追赶新技术发展，中国如何能拥有自己的ChatGPT？
🌟中国的数字经济实力不容小觑！据统计，其规模已连续多年在全球排名第二，创新与活力如潮水般涌动。🚀层出不穷的商业模式和前沿应用，为经济发展注入了源源不断的动力。🌱在这个数字化的大浪潮中，中国正引领着全球的新趋势，展现出无可替代的战略优势。🌍
🌟中国科技企业正加速场景落地，伴随经济转型的步伐，为传统产业数字化注入强大活力。然而，贺晗委员犀利指出，尽管短期内这种务实策略成效显著，但底层技术短板可能成为阻碍产业长远发展的瓶颈。就像ChatGPT这类先进技术，虽然亮眼，也可能成为制约创新的“关键一环”。🚀我们必须正视并着力解决这一问题，以确保科技真正服务于整体数字化进程，助力经济高质量发展。
🌟 ChatGPT国产化进程引发热议，致公党上海专职副主委邵志清深度解析！🚀ChatGPT的崛起无疑揭示了中国商业与科技创新的双重挑战与机遇。💡 一方面，企业家精神的磨砺是未来路上不可或缺的砥柱；🏆 那些创新思维和商业策略的火花，需要持续的培养和激发。另一方面，科技自立自强的道路仍然崎岖，底层技术的突破是我们亟待解决的关键议题。🔍邵委员强调，这不仅是商业层面的考量，更是国家长远发展的根基。🌱 我们既要看到成绩，也要正视差距，共同推动中国在人工智能领域的稳健前行。🚀让我们一起期待，那些敢于创新、勇于突破的企业和个人，将如何助力ChatGPT国产化的深化，为中国科技添砖加瓦！💪#ChatGPT国产化 #企业家精神 #科技创新
他也强调，中国的优势在于拥有大规模的应用市场和海量的数据，如果能在底层技术和商业模式上有更多的奇才，那么相信未来ChatGPT的中国式或是超越ChatGPT的模式就会产生。
“我们需要认识到以ChatGPT为代表的人工智能技术也是‘硬科技’，必须在国家层面上升到和芯片产业同等重要的地位和高度。”河南省政协委员、麒麟合盛集团创始人李涛说。
在他看来，目前，该技术还依赖高性能的GPU芯片所建成的GPU服务器集群，但在可预见的将来，人工智能和芯片设计会形成软硬件相互促进的合力，一旦这种能力爆发出来，中国可能需要十至二十年的时间才能追赶上。
当下，中国自身的优势在哪？又该如何奋起直追？周鸿祎认为，ChatGPT需要用户不断使用、反馈、修正，它的能力才可以不断提升。中国的优势包括互联网大公司比较多、算力较好、工程师红利等。
他今年带来的《关于以产研协同和开放生态模式推进人工智能大模型技术创新发展的提案》建议，大型科技企业+重点科研机构的产研协同创新模式，打造中国的“微软+Open AI”组合引领大模型技术攻关；支持设立多个国家级人工智能大模型的长期开源项目，打造开源众包的开放创新生态。
针对目前中国人工智能领域与ChatGPT的差距，李涛建议发挥中国举国体制优势，积极弥补短板，加快追赶世界先进水平。
具体来看，一是制定国家战略和路线图，加强顶层规划设计。二是重视人工智能基础技术和创新研究，加快核心人才培养。三是扶持建设ChatGPT替代产品所需的“算力”“算法”“数据”等新型基础设施。四是优化政府集中采购制度，支持科技创新型企业发展。
李涛提到，算力层面，要鼓励行业创新，在现有资源的条件下，找出创新方式，缩小算力差距；算法层面，要加强人工智能科研与产业的结合，寻找对算力消耗更小的人工智能算法；数据层面，要整合行业力量，建立起一套高质量的、用于人工智能超大模型训练的数据库。
贺晗希望，相关行业主管部门通过规划指引、财政补贴、试点示范、揭榜挂帅、产业基金等方式，鼓励科技企业围绕算法模型开源、开源数据集建设、数据要素共享流通、中英文数据互补、智能算力集群建设等关键点进行长期投入，加快数据、算法、算力基础设施建设，形成生态。(完)
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