AI是極具技術理想主義色彩的概念，而產業卻是一張十分務實的牌桌。其中注定會有一場矛盾。

在國產版GPT接踵而至的背景下，大模型對大規模算力的依賴，依然是我國面臨的需要迫切解決的問題，而長期來看，優質數據和語料是構建具有中國智慧、中國價值體系大模型的核心要素。

自然語言大模型背后是芯片、軟件和云計算構成的系統能力。所以國產GPT滯后的局面，并非單一一方的突圍能夠扭轉，我們更需要關注到整個產業鏈中各環所面臨的困境和問題，以及各方正在探索的道路和方法，為中國的AI和大模型發展打造更好的生態。因此，5月31日，品玩在北京組織了一場以《模型思辨：Foundation Model Mindstorm》為主題的國內大模型產業生態研討會，得瑞領新應邀出席，與來自AI大模型產業鏈上其他的算力(芯片)、算法、數據庫、生態鏈、軟件以及硬件供應鏈、應用項目等100+企業負責人，共同探討大型AI模型的發展趨勢以及其在構建未來AI生態中的關鍵作用。

作為技術導向的計算架構研發企業，得瑞領新一直致力于開發計算領域的底層存儲核心技術，為AI算力提供可靠高效的解決方案。在這次研討會上，得瑞領新副總裁康雷作為圓桌討論嘉賓，圍繞《如何構架更完善的“算力經濟”》主題，分享了得瑞在存儲空間對大模型算力支持方面的觀點。

未來的技術發展將不斷提升大模型對存儲空間和存儲技術的要求。同時，存儲技術的發展、易失性和非易失性存儲技術的改進、存儲性能的提升、I/O讀取的優化以及功耗的降低等方面的進步將為大模型的訓練和推理帶來更高效、更可靠的存儲解決方案。這將促進大模型技術的應用和發展，并為AI領域的創新和進步提供支持。通過技術發展和創新，大模型的存儲需求可以得到滿足，從而推動更廣泛的應用場景和更高效的計算能力。這將有助于實現更復雜、更智能的AI系統，促進人工智能在各個領域的發展和應用。

康雷談到，隨著AI大模型的推廣和應用，我們可以看預見在兩個維度上的變化：一方面內容的產生模式在從專家學者到自媒體，并繼續向AI生成演進；另一方面AI產生的內容密度會持續增加，現在是文本到圖片，然后會有更多的視頻。以上的變化將極大推動內容產生的速度和密度。這都給高性能大容量的存儲帶來新的挑戰。得瑞在密切關注和存儲設備相關的高速互聯協議的進展，比如CXL、PCIe 6.0等，以及怎么把存儲和內存域通過分層去做連接和融合，計算和存儲怎么結合，哪些算力實現更合適在盤端去做，等等。

總體而言，中國在大模型技術領域具備著巨大的潛力和優勢，通過在“算力經濟”中的持續努力，垂直大模型的產業前景和多模態大模型的應用將進一步推動中國人工智能產業的發展，為社會經濟帶來更多的創新和增長。

“模型思辨”產業研討會為眾多與會者提供了一個廣闊的交流平臺，共同探討了大模型在不同領域的應用與挑戰，以及AI生態建設的重要性。得瑞領新期待未來與業界領袖、技術專家和企業代表共同思考大模型能力的邊界與未來發展趨勢，共同探索構建可持續發展的AI生態系統的路徑和策略。