AI技术终将赢得属于自己的社会环境，那时我们将迈向AI应用与生产力提升全面快速发展的第三个阶段。

在迎来新的GPT技术之前，我们将持续见证和享受这一黄金发展期，即第四阶段。但我们也要清醒的认识到，人工智能不是万能的，人工智能有它能解决的问题，也有它不能解决的问题。

我们应充分聚焦人工智能能解决的问题、聚焦其创造价值的领域，而不是把精力花在人工智能不能解决的问题或不能创造价值的领域。因为选择正确的问题比寻找新奇的方案更重要。

千里之行始于足下，让我们看看人工智能今天的状况：

一方面，下面一系列大数字让我们感受到了人工智能产业发展的“辉煌”：

另一方面，下面的一系列小数字又让我们感受到了人工智能初级阶段的“冷静”

“辉煌”与“冷静”之间的差距，正在凝聚产业发展的巨大动力。所谓“山雨欲来风满楼”，这种落差令人兴奋。

要解决人工智能“辉煌”与“冷静”之间的巨大落差，开创未来，我们要从技术、人才、产业这三个方面进行主动的变革。今天，我和大家分享十个有关人工智能技术、人才和产业的重要变革方向。

改变之一：缩短训练模型的时间

按照目前的技术水平，训练某些复杂模型时往往需要数天甚至数月，而成功的创新发现往往需要多次迭代，这种训练速度严重制约了应用创新。我们认为，未来模型的训练要能在几分钟、甚至几秒钟内完成。

改变之二：充裕经济的算力

算力是AI的基础，但目前的算力非常昂贵，是一种稀缺资源。如果说算力的进步是当下AI大发展的主要驱动因素，那么，算力的稀缺和昂贵正在成为制约AI全面发展的核心因素。

我们认为，算力应该是充裕且经济的，并且这种需求应该尽快实现。

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