随着人工智能从 1.0 时代进入 2.0 大模型技术阶段，我们正见证着技术史上最重大的变革。零一万物首席执行官、创新工场董事长李开复在接受采访时指出，算力是人工智能 2.0 发展的关键，需要采取更务实、更有全局观的优化方法来应对挑战。
李开复期待人工智能头部企业能更深入地参与到国家算力建设中，充分整合优势资源，赋能人工智能大模型产业发展。他认为，多地正在积极建设超算中心，打造国家级算力基础，促进算力一体化运营，是值得探索的尝试。
超算中心汇聚了云计算、大数据、人工智能研发等多重功能和要素，拥有丰富的资源和动力，前景广阔。李开复提出以下四个方面，探讨如何发挥各方优势，构建超强人工智能算力：
遵循规模定律，提升计算效率。大模型规模定律的重要性日益凸显，通过增加计算和数据，可以不断提升模型智能。无损压缩对于大模型的智慧至关重要。规模定律要求在不盲目堆积 GPU 的前提下，评估大模型企业的优化效果。零一万物采用严谨的方法论，利用压缩理念评估，系统化、科学化的提升了大模型的计算效率。
加强“模基共建”，寻找算力最优解。目前，发达国家的 GPU 数量和规模远超中国。为了缩小差距，需要采取务实举措，自研人工智能基础架构技术 (AI Infra)。零一万物从成立之初就将 AI Infra 作为重点方向，采用“模基共建”战略，形成模型团队与 AI Infra 团队 1:1 的高度协作。通过自研人工智能基础架构技术，优化底层训练方法，零一万物大幅降低了训练成本，找到了当前条件下算力运用的最佳路径。
打造“模应一体”，探寻技术成本与产品市场契合度的平衡。在大模型时代，模型训练和推理成本是每个创业公司面临的增长困境。优质的应用需要强大的模型支撑，而模型背后往往伴随高昂的训练成本和随用户规模增长的推理成本。
能够最先感知并抵达通用人工智能产品与市场匹配的企业，无疑将在竞争中占据优势。想要实现这一点，模型、人工智能基础设施和应用这“三位一体”的卓越能力缺一不可。
正因如此，零一万物将“模型与应用一体化”和“与合作伙伴共同构建模型基础设施”一同列为公司的核心战略。在人才密度和协作方式上，也迅速建立起一套能够融合不同专业优秀人才、跨界共创的组织体系。
基础模型、人工智能基础设施、应用程序接口、面向用户的“万知”人工智能助手，这些全栈式的业务部署，使零一万物能够以更全面的视角看待大模型时代的潜在问题，也为其在应用层的商业落地提供了更广阔的空间。
李开复认为，我国在人工智能算力等领域具有一定优势。除了丰富的数据资源外，我国的社会资源调动力强、融合度高，在科研、应用领域的研发效率、落地效果都比较好。我国拥有众多优秀的互联网企业和现象级应用程序，例如抖音、美团等，这些企业在人工智能算力和算法领域的探索有庞大用户基础作为支撑，更容易研发更具前瞻性和应用价值的应用，成为推动人工智能大模型产业发展的重要力量。
他表示：“未来，希望国家级超级计算中心、国内领先的人工智能企业、以及不同领域的企业之间能够加强资源整合利用，充分发挥各方优势，更好地融合发展，让人工智能更好地赋能各行业发展，注入全新动力。”
