为紧跟人工智能产业化前沿，破解大模型技术选型、落地应用与价值实现的行业难题，“大模型技术应用落地系列沙龙”首场活动8月22日在上海举办。本场沙龙以“算力供给与应用边界”为主题，聚焦产业化应用的核心环节，深入探讨算力供给侧大模型实际应用的优势与局限。
算力可以说是数字时代的战略性资源，智能算力更是典型的新质生产力，智算中心则是关键的基础设施。在上海临港，中国电信临港智算中心一期总共可承载10万卡智算集群，已规划/建成1万卡集群和部分定制算力池。二期项目拟投资250亿元，总建筑面积约30万平方米，未来将打造超级算力中心，支持万亿参数大模型训练。
临港算力（上海）科技有限公司市场经理曹春在主题报告中讲到，当前的大模型技术正从“单点突破”到“体系化跃迁”，技术拐点已至。现在的技术对于算力的要求非常高，且国内外TOP企业的算力规模尚存在巨大差距，因此需要更强大的智算中心基础设施。展望未来，曹春认为超级集群将成为常态，算力网络的“广域协同”更为关键；智算基础设施将深度融入行业，成为“数字生产力”的核心载体；绿色低碳将从“约束条件”变为“竞争优势”。
上海大学教授武星以“数据与知识双轮驱动的IDC智能运维”为题，深入解析了如何将海量行业数据与大模型基座高效融合，通过知识工程将原始数据转化为可驱动业务决策的结构化知识体系，通过数据治理建立特定的标准和管理规范，将之与大模型结合，有效避免“幻觉”问题。
如今，在编程这件事上，大模型也越来越多地参与其中。有人表示担忧，程序员是否会被大模型取代？浙江大学研究员余啸认为，一些低级的程序员有可能被淘汰，大模型在网页前端开发等任务中已经可以实现不错的效果
