fr.wedoany.com Rapport : Le 15 juin, Taichu (Hangzhou) Integrated Circuit Co., Ltd. et l'Université Jiao Tong de Shanghai ont signé un accord de coopération pour collaborer autour du développement de modèles d'intelligence artificielle générale. Selon l'accord, Taichu Yuanqi fournira à l'Institut de recherche en intelligence artificielle générale de l'Université Jiao Tong de Shanghai un cluster de calcul d'entraînement IA national et une puissance de calcul intelligente nationale, accompagnés de services de maintenance et de support technique. L'équipe de recherche du professeur Zhao Hai de l'Institut de recherche en intelligence artificielle générale de l'Université Jiao Tong de Shanghai s'appuiera sur cette puissance de calcul nationale pour mener des explorations de pointe sur les modèles d'IA générale et construire une base AGI pour les domaines de pointe de l'AI4S.
Le cœur de cette coopération est de relier la recherche algorithmique de pointe des universités aux infrastructures de calcul intelligent national. Le développement de modèles d'IA générale exige une grande stabilité de la puissance de calcul, une capacité d'ordonnancement des clusters, une adaptation matérielle et logicielle, et un environnement d'entraînement à long terme. Si les équipes de recherche universitaires ne dépendent que de ressources de calcul dispersées ou à court terme, il leur est difficile de mener en continu des entraînements de modèles à grande échelle, des itérations algorithmiques et des validations interdisciplinaires. Après que Taichu Yuanqi a fourni le cluster de calcul d'entraînement IA national, les équipes concernées de l'Université Jiao Tong de Shanghai peuvent mener des recherches systématiques sur l'architecture des grands modèles, les mécanismes d'entraînement, les capacités de raisonnement, l'adaptation aux tâches scientifiques, etc.
Les modèles AGI diffèrent des modèles à tâche unique : leur objectif de recherche n'est pas seulement d'améliorer un indicateur spécifique, mais d'explorer la capacité générale des modèles en matière de compréhension des connaissances, de raisonnement, de transfert, de planification et de traitement de tâches complexes. L'équipe du professeur Zhao Hai, qui travaille depuis longtemps sur le traitement du langage naturel, l'IA et les grands modèles, explore également, au sein de l'Institut de recherche en intelligence artificielle générale, les voies vers une intelligence générale basée sur les grands modèles d'IA fondamentaux. Cette coopération, en utilisant la puissance de calcul nationale comme socle, permet aux équipes de recherche de réaliser des innovations « de 0 à 1 » dans un environnement de calcul plus contrôlable, plutôt que de se limiter à des ajustements d'application sur des modèles existants.
L'AI4S est une direction d'application importante de cette coopération. Les scénarios de recherche scientifique nécessitent généralement que les modèles traitent des données complexes, des connaissances spécialisées, des hypothèses expérimentales et des raisonnements interdisciplinaires. Par exemple, la découverte de matériaux, les sciences de la vie, la simulation climatique, l'optimisation technique et la modélisation de systèmes complexes exigent des grands modèles une capacité d'organisation des connaissances et un soutien computationnel plus forts. Si la base AGI peut être combinée avec des tâches scientifiques, elle ne se contentera pas de générer du texte ou de répondre à des questions, mais participera à la génération d'hypothèses, à la conception de plans expérimentaux, à l'analyse de données et à la déduction de modèles. L'introduction de la puissance de calcul intelligente nationale dans le système de recherche AGI des universités offre un soutien computationnel plus stable pour ce type de tâches AI4S.
Pour Taichu Yuanqi, cette coopération est également une validation de l'entrée de la puissance de calcul IA nationale dans les scénarios de recherche de pointe. La valeur des puces IA et des clusters de calcul intelligent se manifeste en fin de compte par l'entraînement réel de modèles, l'adaptation des piles logicielles, le débit des tâches, la stabilité de fonctionnement et l'expérience des développeurs. La recherche AGI universitaire impose des exigences élevées aux plateformes de calcul, nécessitant à la fois des performances d'entraînement et des capacités de framework de développement, d'adaptation des opérateurs, de gestion des clusters et de réponse aux pannes. En coopérant avec l'Université Jiao Tong de Shanghai, Taichu Yuanqi peut tester la disponibilité et la maturité technique des plateformes de calcul nationales dans des tâches de recherche intensives.
D'un point de vue industriel, ce type de coopération université-entreprise ne se limite pas à l'achat de ressources de calcul, mais intègre le matériel national, les logiciels de base, les algorithmes de modèles et les applications de recherche dans une même chaîne de validation. Le développement de grands modèles dépend à long terme de la synergie entre la puissance de calcul, les données, les algorithmes et les équipes techniques ; toute lacune dans un maillon affecte le résultat final. L'Université Jiao Tong de Shanghai apporte la recherche algorithmique de pointe et l'orientation des problèmes scientifiques, tandis que Taichu Yuanqi fournit le cluster de calcul et le support technique, formant ainsi une relation de collaboration « plateforme de calcul + développement de modèles + applications scientifiques ».
La clé à l'avenir réside dans la capacité de cette coopération à produire des résultats de recherche vérifiables publiquement et des voies techniques réutilisables. Les modèles AGI et l'AI4S sont des directions très difficiles ; à court terme, il ne faut pas simplement interpréter cela comme le lancement immédiat d'un produit. Plus important encore, les deux parties doivent parvenir à un entraînement stable, une validation de prototype de modèle, des tests de tâches scientifiques et une production de résultats (articles ou systèmes) dans un environnement de calcul national. Si la coopération progresse bien, elle fournira un cas de référence pour les universités chinoises utilisant des infrastructures de calcul intelligent nationales pour la recherche fondamentale sur les grands modèles, et améliorera également la valeur pratique de la puissance de calcul nationale dans la recherche de pointe.
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