1月12日，上海市政协十四届一次会议举行“着眼‘四个放在’，先行探索社会主义现代化的路径规律”专题会议，市政协委员、商汤科技董事长兼CEO徐立建议，在已有算力集群基础上继续扩大建设，避免资源分散。

徐立指出，过往十年，最领先的人工智能算法对算力的需求增加了约一百万倍。近年来讨论较多的算法突破，包括以 GPT-3 为代表的超大规模预训练语言模型、AlphaFold2 的蛋白质高准确性预测、以 DALL-E2 为代表的 AIGC 内容生成模型、AI 辅助科学的一系列最新进展都是人工智能与大算力结合的产物。所以，人工智能的竞争某种意义上和大型算力的资源配置相挂钩。如果国与国之间出现算力代际差距，将进一步造成最顶级算法的研究差距拉大，从而影响下游产业发展。

当前，自主可控人工智能软硬件生态推进过程中仍然面临高端芯片流片难、国产算力成本高、软件生态羸弱的客观困难。对此，徐立建议，基于上海的产业优势，建议由中立科研机构牵头，协调芯片厂商、人工智能企业就核心软硬件各个层级之间建立统一标准，每年各方核定对接接口标准并增删需求。

加强引导推进使用国产算力服务。由于国产算力的建设、使用都面临高成本问题。市场引导要考虑两个层面。一方面，要政策支持国产算力的建设方，让建设者有动力；另一方面，要政策支持国产算力的使用方，让使用者算得过来经济账。

不仅如此，聚焦建设大中型算力集群，服务超大模型训练需求。由于单个国产芯片的算力被限制，而大模型训练对于下一阶段的AI突破尤为重要，集群规模对训练效率变得至关重要。建议在已有算力集群基础上继续扩大建设，避免资源分散。