问及从算力大国到算力强国，我国的差距主要在什么地方，徐坤表示，主要是在三个方面：一是高端的算力芯片研发方面，我们还是差一些，美国对中国现在卡脖子“卡”得比较厉害；

二是在算法上还有差距，我们是应用场景多，但像ChatGPT，我们都是他们出来了，我们再跟，我们在这种原创性的、引领性的领域还存在比较大的差距；

另外，我国现在是在打造算力网络，通过网络来进行算力资源的调配，这是一个发展方向。但在这方面，目前我们的人才缺口也比较大。一个是算力网络本身的研发，还有一个是基于算力网络怎么能赋能千行百业，这里面也需要大量的人才，这方面都是交叉的，都是跟行业结合的，所以也需要再发力。

谈及在人才培养方面的思考，徐坤表示，还是要跟行业结合，要赋能千行百业。“因为数字经济时代，数据已经成为生产要素，会对各个行业产生重大影响，所以要跟行业结合在一起，我们才能去做这些最前沿的、面向产业的研发。”

徐坤提到关于人才培养和创新发展之间的两点建议：一是坚持系统的观念，塑造以人才培养赋能创新发展双向互动的新机制。当前，不论是加强关键技术的攻关，还是推动数字应用的迭代升级，有组织体系化、强联合，已成为打造数字产业生态，推动数字产业发展，培养数字产业人才的普遍共识。要坚持系统观念，推动创新主体间的资源整合，通过打造集产业生态、标准制定、实验验证、系统研制、理论研究为一体的高能级创新机制，来更好地培养创新人才，更好地服务创新发展。

二是深挖算力的价值，打造以创新发展，助力人才培养，共享联动的新平台。培养拔尖创新人才，需要统筹推进高校、产业、社会三大系统协同创新，形成倍增效应。算力的价值在于乘数而上，强基提能，服务教育高质量发展是题中应有之义。我们要深挖数字的价值，以算网融合为基础，打造校与校之间，校与企之间，教育学之间，人与人之间，联系更加紧密的数字教育平台建设，从而以更加智能的算网资源服务人才培养和教育共享。

来源：每日经济新闻

本文作者：cedu

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