北大×曼大AI研讨会|数据宝汤寒林:直面产业结构性矛盾,探索人机协同下AI商业化落地路径
10月20日,由曼彻斯特大学中国中心、北京大学上海校友会人工智能与WebX协会联合主办的“AI成为合伙人——人机协同下的领导力与价值重构”人工智能研讨交流会在上海举办。本次活动得到长宁海外联谊会、上海市欧美同学会等单位支持,也是两大高校校友组织首次携手共探AI发展,吸引190余位海内外校友、学界及产业嘉宾到场参与。
本次论坛围绕人机协同、AI时代价值重构展开深度探讨,圆桌对话环节汇聚产业实践者,从落地视角进一步思辨AI变革的机遇与挑战。圆桌环节由曼大校友、上海市欧美同学会长宁分会理事朱一琪主持。数据宝董事长、北大校友汤寒林受邀参与圆桌讨论,与北大上海校友会国发院会长、中科枫林董事长徐旭东,曼大校友、华为中国政企互联网系统部总经理黄健,北大AI联盟(筹)会长、氦川科技创始人兼CEO蒋俊,曼大GMBA&北大校友、BeHappyAI创始人于希莹四位产业嘉宾同台,围绕AI在各行业的颠覆性变革与应对之策展开深度思辨对话。
汤寒林从产业一线实践者的视角,分享对AI产业落地的观察与思考。在他看来,行业火热表象之下,AI产业仍存在四组制约长期发展的结构性矛盾:
一是算力错配,不少地方平台公司沉淀大量算力资源,部分区域GPU资源利用率不高、缺乏有效调度,资源价值尚未充分释放;
二是模型供需失衡,终端普遍搭载高版本大模型,但绝大多数业务场景无需超高参数,轻量化模型即可满足需求,造成算力浪费;
三是B端应用短板,C端AI应用遍地开花,企业端落地却进展缓慢,核心症结是企业自有数据难以转化为合规语料,模型无法深度适配产业场景;
四是商业模式难持续,当前不少厂商依靠补贴争夺C端流量入口,难以形成稳定盈利闭环,B端产业落地才是AI商业化的核心阵地。
针对这些行业痛点,汤寒林分享了数据宝的产业实践方向,也是中国首个“数据+算力+词元”三合一API基础设施平台的底层逻辑:
数据宝董事长、北大校友汤寒林
依托国内数据资产入表的政策红利,数据宝搭建数据输入网络,助力企业对自有数据开展合规治理,将其转化为可供模型调用的语料资产;同步搭建算力调度平台,提升存量GPU资源利用效率,形成可商业化运营的算力供给通道。以数据、算力、词元协同联动,打造从数据源头到AI应用的一体化基础设施,避开通用大模型的流量赛道竞争,聚焦补齐B端AI落地的基础设施缺口,让AI成为赋能产业、形成价值闭环的“合伙人”,践行人机协同的发展方向。
本次北大与曼大校友力量跨界联动,搭建起打通海内外学术研究与产业实践的交流桥梁。未来,数据宝将持续深耕“数据、算力、词元”三合一全链路能力,积极参与产学研交流,携手学界、校友伙伴,共同探索人机协同之下,AI产业高质量、可持续发展的新路径。
编辑:吴蔚
一审:杨洁
二审:肖斌