国产AI模型训练，一场土法炼钢到自主可控的硬核突围

最近和几个搞技术的朋友喝酒聊天，话题扯到AI大模型，有人突然冒出一句：“现在国内这些模型训练，怎么感觉有点像当年‘两弹一星’的味道？” 桌上静了两秒，随即爆发出一阵苦笑，这话糙理不糙，中国的AI模型训练这条路，走得确实不像是硅谷那种拿着巨额风投、在顶级实验室里优雅调参的剧本，反倒更像是一场充满烟火气的“极限挑战”。

早几年，提起AI模型训练，圈里人心里都明白，那基本是“戴着镣铐跳舞”，最现实的镣铐就是算力，英伟达的高端芯片像A100、H100，那是公认的“硬通货”，但获取渠道时紧时松，价格还死贵，我记得有家创业公司的朋友跟我吐槽，他们为了跑一个大规模预训练，不得不把任务拆成无数碎片，在几十台性能参差不齐的显卡服务器上“游击作战”，光是调度和故障排查就耗掉小一半工程师的精力，他说那感觉就像“用一堆二手零件攒飞机，还得指望它能穿越大西洋”，这背后,是底层基础设施受制于人的切肤之痛。

数据是另一本难念的经，中文互联网数据量庞大，但质量泥沙俱下，标注成本高得吓人，更关键的是，很多高质量、结构化的数据沉淀在各大平台手里，形成一个个“数据孤岛”，想获得干净、合规、有用的大规模中文语料，有时候比搞到算力还难，所以你会发现，早期一些模型训练，有点“土法炼钢”的意味——用各种技巧清洗数据，在有限的算力下拼命优化算法效率，甚至发明一些“奇技淫巧”来弥补资源的不足，这过程当然不优雅，甚至有些狼狈,但逼出了不少针对中文语境和实际业务场景的独特工程优化经验。

但转折点大概是从“百模大战”这个词冒出来开始的，当大模型成为国家层面的战略焦点，事情开始起变化，你能看到一种“饱和式救援”般的投入，国产AI芯片公司不再只是PPT上的概念，而是真的开始交付产品，尽管绝对性能可能还有差距，但至少提供了“能用”的选项，云计算巨头们纷纷推出自己的算力集群方案，试图把复杂的芯片适配、集群调度问题打包解决,让模型训练者能更专注于算法本身。

最有趣的变化发生在“方法论”上，纯粹比拼参数量的狂热开始降温，大家更关注怎么在现有条件下“训好”一个模型，特别强调对中文语言特性（像成语、古诗词、多义词）的深度理解和生成能力；探索“小样本学习”甚至“零样本学习”，毕竟高质量标注数据太金贵；再比如，把模型训练和具体的行业场景绑得更紧，金融、法律、医疗、政务……每个领域都在尝试孵化自己的“行业大脑”，追求的是“专精特新”,而不是大而全的通用怪兽。

问题还是一大堆，芯片的生态建设非一日之功，软硬件协同优化是个苦活累活；数据隐私、安全、伦理的紧箍咒越来越紧；模型同质化竞争也挺严重，打开一些技术报告，核心思路有时大同小异，这终究是个烧钱的游戏,能玩到最后的玩家不会太多。

回到开头那个比喻，中国的AI模型训练，不像是在平坦的超级跑道上竞赛，更像是在复杂地形中开拓道路，它没有那么光鲜亮丽，充满了妥协、试错和基于现实的创新，这条路的核心目标，已经从最初的“追赶上”，逐渐明晰为“自主可控”和“深度赋能”，过程肯定还会磕磕绊绊，但这场硬核突围的意义在于，它试图构建的，是一套从底层算力、中间层框架算法到上层应用，都能与自己发展节奏和现实需求相匹配的AI体系，这活儿很重，很枯燥，但恐怕也必须得有人这么干，毕竟，在关键领域，把饭碗端在自己手里，心里才踏实，至于最后能炼出什么级别的“钢”，咱们不妨多点耐心,让子弹再飞一会儿。

（免费申请加入）AI工具导航网

相关标签： # 中国ai模型训练