“财经议事厅”专题活动现场

6月3日下午，市政协经济和金融委员会举行第七次全体会议暨“浦江纵横大讲堂”——“财经议事厅”专题活动。市政协副主席肖贵玉、寿子琪为“财经议事厅”嘉宾颁发协商议政纪念证。

向“财经议事厅”嘉宾颁发协商议政纪念证

当前，人工智能正加速进入以智能体为特征的新发展阶段。算力、模型与数据三大要素的协同演进，决定着这一轮技术变革的深度与广度。活动聚焦业界关注焦点，邀请市政协委员、沐曦集成电路（上海）股份有限公司创始人、董事长兼总经理陈维良和上海阶跃星辰智能科技股份有限公司资深科学家白祚分别围绕“算力”和“模型+数据”作主旨演讲。
财经议事厅专题活动前，通报了《市政协经济和金融委员会2026年工作计划》。市政协经济和金融委员会主任严旭在主持活动时表示，全体会议的重点是部署年度工作,而财经议事厅的重点则是提高委员对人工智能与产业融合发展作用的认识，有助于为实现“十五五”良好开局广泛凝聚人心、凝聚共识、凝聚智慧、凝聚力量。
为什么是GPU？并行计算与生态博弈

市政协委员、沐曦股份董事长陈维良作主旨演讲

今天为什么是GPU而不是CPU？在PPT上展示出这个问题后，陈维良用一个又一个比喻向大家阐释了GPU之所以能成为人工智能时代的算力基座，根本原因在于其并行计算架构与大模型训练的高度契合。CPU仅有少数几个计算核心，适合处理复杂但按顺序一步一步进行的任务；而GPU拥有成百上千个计算核心，可同时执行大量简单指令，这种单指令多数据的架构，使得GPU在处理大规模运算时效率远超CPU。同时，陈维良也指出，GPU设计面临三大技术挑战：协调众多计算单元、设计高效的数据通道、实现合理的存储层级。其中，数据搬运能力与计算能力的配比尤为关键。“如果数据供应不上，算力再强也是浪费。”
回顾GPU三十余年的发展史，一个清晰的结论是：赢得市场的关键往往不在于单一产品的性能优势，而在于生态系统的构建能力。陈维良以上世纪90年代图形加速器市场的兴衰为例——3dfx公司的Voodoo系列曾凭借3D渲染能力独霸市场，但因采用封闭的编程生态，最终被英伟达等以开放生态和技术迭代击败。这一案例的启示在于，即便技术领先，若无法融入更广泛的开发者生态，也难以持久。
当下，随着中国集成电路产业致力于向自立自强迈进，尽管尚未彻底解决所有卡脖子问题，但中低端及部分高端领域已基本实现自主可控。委员们认为，真正的瓶颈也许在于供应链的完整性与设备材料的自主可控，而国内产业正在这一过程中加速迭代。
人类会失业吗？模型能力质变的现实与判断

阶跃星辰资深科学家白祚作主旨演讲

人工智能的能力提升并非线性递进，而是呈现出阶段性的质变。白祚在演讲中将当前发展阶段定位为智能体时代，模型已从简单的模仿学习进入强化学习阶段。
真正智能的模型应当在无人介入的情况下，自主完成信息检索、交叉验证、判断决策等一系列任务。他以“查询上海市GDP”为例，直白地解释了模型不仅要能检索数据，还要能判断信息来源的正确权威性，在多个矛盾数据中做出正确选择，“这并非简单的统计，而是需要判断力。”
数据是模型能力提升的养分，但不同阶段对数据的需求截然不同。预训练阶段需要海量通用文本数据，而智能体指令微调阶段则需要代码库、工具文档、真实工作流程等形成的数据。白祚指出，单纯的被动数据采买无法形成壁垒，真正关键的是主动业务数据飞轮，模型在实际应用中获得用户反馈，形成点赞或点踩的评价数据，再反哺模型优化，才能实现持续进化。
同时他表示，当前多模态能力仍面临根本性挑战。现有模型本质上是文本加图像的方式，模型理解图像依赖文字知识，无法通过观看大量图像自主形成视觉智能。视频生成模型普遍不理解物理规律，经常出现球穿过身体、水往上流等违背常识的现象。“从数字世界走向物理世界，需要解决视觉理解与生成一体化的难题。”
针对人工智能对就业的冲击这一热议话题，来自上海社科院信息研究所科技创新研究室的王兴全委员现场提问，白祚从自身经历出发给出回应。他笑称：“我本人就是程序员出身，我认为程序员、律师、教育者等知识工作者不会被完全替代”。他强调，关键在于以开放心态接纳新技术，将其作为提升生产力的工具，而非视为威胁。这一判断得到了在场委员的普遍认同——真正需要担忧的并非技术本身，而是拒绝学习技术的人。
如何活久一点？企业的理想、定力与远见
在技术快速迭代的周期中，企业如何定位自身？行业的下一个关键节点何时到来？这些问题成为与会委员们关注的焦点。在提问交流阶段，主持人的提问节奏明显加快，两位专家的回答也愈发简洁、直白。

提问交流环节现场

“由于时间紧迫，最后两个问题。”市政协协商议政智库首席专家杨燕青作为交流环节主持人语速飞快，她先把目光投向白祚，提出颇具挑战性的问题：人工智能行业的下一个里程碑，是否在于AI for science的重大突破——比如自主发现科学规律？
白祚立刻回答，“我不知道何时发生，但我确定它会来。”他再次引用人工智能五阶段理论：聊天机器人、推理者、智能体、创新者、组织者。他认为第四步和第五步的顺序尚不确定，但模型超越既有知识、像管理者一样协调资源的那一天，一定会到来！
陈维良略作思考，答道：“目前我们只能看到渐进式发展，非常快速。我认为许多行业在AI时代将被颠覆。”
话音刚落，杨燕青又迅速将下一个问题抛出：“沐曦作为企业的理想是什么？”面对追问，他的回答再次简短而有力：“应对变化，尽可能地活久一点。”
全场响起轻微的笑声与掌声。杨燕青又转向白祚：“阶跃星辰的理想呢？”白祚语速放缓，但语气坚定——十倍每个人的可能。“这既是公司使命，也是公司成立时的承诺。”
算力突围需要硬件与软件的协同进化，模型突破依赖数据飞轮的持续运转，在技术加速变革的周期中，保持战略定力是应对不确定性的不二选择，而最终的产业格局将由那些既能把握技术趋势、又能扎根市场需求的企业来书写。
本文图片由 施丹璐 摄