国家AI战略：五大要素与全球实践

长期以来，各国都投资国内基础设施以推动经济、保护数据并抓住技术机遇——无论是交通、通信、商业、娱乐还是医疗领域。如今，AI作为当代最重要的技术，正加速社会各领域的创新。各国纷纷投资AI能力，旨在利用本土基础设施、本地数据集和本土专家来设计、训练和部署模型与应用。这样，AI解决方案才能更好地适应当地居民、服务和法规。

为什么AI能力至关重要

随着生成式AI和智能体AI崛起，各国建设AI能力的紧迫性日益增强。这些技术正在重塑市场、催生新产业并改造现有行业——从游戏到医疗；它们也在改变工作方式，许多职业现在都依赖AI驱动的辅助工具。

这些努力涵盖物理基础设施和数据基础设施。在数据方面，各国正在开发由本地团队构建、基于本地数据集训练的基础模型，例如大语言模型。这有助于在模型输出中反映区域方言、文化背景和特定领域知识。

例如，语音AI模型可以帮助保存、推广和复兴土著语言。大语言模型不仅用于理解和生成人类语言，还能编写软件代码、辅助药物发现、保护消费者免受金融欺诈、教机器人掌握物理技能等。

随着AI和加速计算在应对气候变化、提升能效和防御网络安全威胁方面日益重要，国家AI能力在增强各国韧性和可持续发展中扮演关键角色。

AI工厂：核心基础设施

一种新的AI生产基础设施正在兴起：AI工厂——数据进入，智能输出。这些是下一代数据中心，搭载先进的、全栈加速计算平台，用于处理计算密集型任务。

各国通过不同模式建设国内计算能力：有的与国有电信运营商或公用事业公司合作，采购并运营AI云；有的赞助本地云合作伙伴，提供公私共用的共享AI计算平台。

“AI工厂将成为全球现代经济的基石，”NVIDIA创始人兼CEO黄仁勋在一次媒体问答中表示。

国家AI战略的五大要素

国家AI战略包含五个关键要素：

• AI 要务：国内AI能力对经济增长、国家安全、文化传承和创新至关重要，且须符合本地政策与可信AI原则。
• AI 劳动力：培养本地多样化的AI技能和人才，提升全民AI素养。教育覆盖各层，从早期STEM课程到各行业的应用AI。
• AI 模型与数据：使用本地数据训练和微调基础模型与大语言模型，在本地基础设施上托管和运行，仅受当地法律约束。模型本地化确保AI工厂输出适应该语言、文化和预期工作负载。
• AI 生态：建立由AI投资者、开发者、科学家、企业家、企业客户和政府机构组成的本地生态系统。
• AI 工厂：如前所述，AI工厂是本地拥有、运营和治理的AI云，用于训练和推理。AI工厂的最大价值来自公私合作，可扩大基础设施规模以满足国家和产业的创新需求。

全球国家AI战略实践

世界各地都在投资符合本国需求的AI能力。这些投资不仅能推动经济增长，还能为公民带来实实在在的社会和环境效益。

自2019年起，NVIDIA的AI Nations倡议已帮助各地区国家构建AI生态和劳动力，为工程师、开发者、科学家、企业家、创作者和公共部门官员在本土追求AI梦想创造条件。

在欧洲，基于NVIDIA AI平台构建的ThinkDeep AI智能体正帮助法国经济与财政部实现复杂公共服务工作流自动化——处理数百万份文档和数据源，将文档搜索时间从两天缩短至两分钟，为10,000名员工节省200万欧元，并通过更高效的国内基础设施控制降低能耗。

在亚洲，印度Sarvam平台由NVIDIA GPU驱动，完全基于国内基础设施构建，提供针对印度22种官方语言优化的多语言AI模型和语音智能体。政府和企业服务因此能以本地语言触达数亿人，同时将数据、计算和治理权保留在国内。

在拉丁美洲，运行在NVIDIA加速基础设施上的Widelabs AI解决方案正帮助巴西南里奥格兰德州公共部实现法律服务现代化和普及化。它简化了内部调查，使近500个城市的800多万公民更容易查找和使用司法记录——将先进计算与更高效、透明、包容的公共管理相结合。

这些实践表明，AI如何将国内基础设施、本地数据和本土人才转化为可造福社会的解决方案。

---

原文链接：NVIDIA AI Blog
本文由前途科技编辑整理