国内人工智能发展挑战在哪里？周鸿祎：算力不足，数据质量差

专(zhuān)题：2024亚布力企业(yè)家(jiā)第二十届夏季(jì)年会

　　新浪科技(jì)讯 8月31日下午消息(xī)，2024亚布力企业家第二十届夏季年会在广州举行。论坛期(qī)间，在(zài)东方甄选直播间，新东方教育科技集团董事长俞敏
洪与多位企业家对(duì)话。360集团创始人、董事长周鸿祎在直播间谈到国内人工智能发展面(miàn)临的主要挑战。

　　周鸿祎认为，在整个模型(xíng)作为(wèi)软(ruǎn)件上，国内跟美国的差距已经不大，主要的挑战是算力的不足，做垂直模(mó)型(xíng)做私有(yǒu)化、小模型的(de)思路对(duì)算力的消耗没有(yǒu)那么大，这个卡(kǎ)点(diǎn)都还ok。

　　“还(hái)有一个比较大的卡点是数据，”周鸿祎表示，看起来好像中文内容特(tè)别丰富(fù)，但实质不是这样的，这几年各种洗稿(gǎo)的内容比较低劣，有好的高质量的知识才能训练出(chū)聪明的模型，都拿着地摊文学，网上各(gè)种洗稿的胡(hú)编乱造的一些公众号的内容，这种内容质量是比较差的。“再加上(shàng)国内各大互(hù)联网公司的数据相互封锁，所以(yǐ)将来只用中文数据来训练大模型，这大模型能力是不够的，因(yīn)此(cǐ)内(nèi)容生态的(de)发展就会变得很重要。”

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责任编辑：梁斌 SF055

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