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“在一元二階邏輯測試中，主流大模型得分接近0分，離通用人工智能的要求還有巨大差距。”10月23日，在哈爾濱開幕的第22屆中國計算機大會（CNCC2025）上，華為公司戰略研究院院長周紅拋出的問題，直指當前人工智能發展的核心痛點。這場以“數智賦能、無限可能”為主題的行業盛會，吸引12011人注冊參會、900余名講者齊聚，不僅呈現計算技術前沿成果，更圍繞大模型、智能超算等領域的瓶頸與破局路徑展開深度研討，為數字經濟時代計算技術發展錨定方向。

當前，計算技術已進入多領域滲透、多學科融合的爆發期。會上多位專家為我們展現了人工智能的多場景應用，工業領域中，AI助力煉鋼高爐溫度精準調控，可降低千萬級成本；醫療領域，虛擬手術模擬器可替代動物實驗、優化手術方案；科研領域，人工智能實現流體計算效率提升1000倍。計算技術正以“數智賦能”重塑生產、生活、科研范式。

然而，技術快速迭代背后，瓶頸問題同樣突出。周紅指出，當前大模型存在三大核心挑戰：認知偏差導致泛化能力弱，“比如僅獲取多面體兩面信息，幾乎無法預測第三面，甚至在學習加法時，未訓練過的數值區間就容易出現預測失誤”；數據與能源效率極低，人類高質量文本數據或將在2028年用完，而大模型對文本數據的需求比人類實際情況高10萬倍甚至更多，能源消耗更是遠超人類大腦；在組合爆炸與長程推理上的能力是明顯短板，當前大模型擅長局部數據的統計與抽象，卻難以處理周期性，以及更加復雜的規律與方法。

針對這些問題，他提出構建“世界模型”的解決方案：當前深度學習依賴數據驅動形成的“經驗引擎”存在明顯局限，難以支撐復雜場景下的智能需求，因此“世界模型”的核心思路是打破單一技術路徑依賴，構建“經驗引擎+行動引擎+理念引擎”三引擎協同體系。其中，“經驗引擎”延續現有優勢，負責處理基于數據的統計與抽象；“行動引擎”基于目標驅動，綜合規劃、搜索、推理、優化、記憶工具等環節；“理念引擎”則是創新關鍵，需嵌入數理化知識、知識圖譜等科學認知體系，具備假設驗證、抽象求解等能力，彌補經驗驅動在長程推理、復雜模式分析上的短板，構建更強理解、適應與行動能力的世界模型。

智能超算領域的發展困境也成為大會焦點。“大模型的性能和效果會隨著模型的參數量、數據量和計算量擴展，大算力是大模型發展的前置條件。”中科曙光高級副總裁李斌表示。據統計，全球人工智能計算機，每年保持2.5倍的增速，這個速度超過摩爾定律失效以前，超算發展黃金時期的最高增速。

但系統層面的挑戰日益凸顯，他指出：多場景適配難度大，“智能超算既要支撐大模型訓練的大算力需求，又要適配科學計算的全精度要求，現有系統架構難以兼顧”；數據傳輸與計算性能失衡，“體系結構復雜化導致數據傳輸效率滯后于計算能力提升，現在大模型團隊不得不深度參與系統工程化設計，才能保障訓練效率”；能耗與可靠性壓力劇增，“隨著算力規模擴大，傳統風冷已無法滿足散熱需求，萬卡集群要實現數天無故障運行，對系統穩定性的挑戰極大”。

對此，李斌提出技術演進路徑：推動算力系統向多元融合方向發展，通過硅光傳輸、高壓直供、液冷等技術突破硬件瓶頸，同時強化軟硬件協同與產業鏈協作，“未來智能超算需實現從‘算力堆砌’到‘系統創新’的范式轉變，才能支撐更多前沿應用落地”。