由中国电子信息行业联合会主办的第27届中国国际软件博览会近日在郑州拉开帷幕。百度集团副总裁、深度学习技术及应用国家工程研究中心副主任吴甜在会上深入剖析了大模型时代AI基础平台对软件生态的革新性影响，引发业界广泛关注。
吴甜指出，当前大模型技术展现出效果显著、泛化能力强、研发流程标准化等突出优势，正成为推动人工智能发展的核心力量。这一变革对AI研发范式提出全新要求，特别是在大模型训练与推理部署环节，亟需通过软硬件深度协同突破技术瓶颈。她强调，高效训练大模型需要统筹考虑训练吞吐量、有效训练时长及收敛效率三大指标，这背后涉及框架、芯片、集群架构与算法设计的系统性优化。
在推理部署层面，吴甜特别提到保持模型性能无损、实现低时延高吞吐以及提升成本效益的重要性。为应对这些挑战，技术团队需综合运用模型压缩量化、并行推理架构及软硬件协同优化等创新手段。她以百度飞桨平台为例，阐释了产业级深度学习平台应具备的三大核心能力：超大规模并行计算、高性能推理部署及全流程工程化支持。
作为自主研发的产业级开源平台，百度飞桨已构建起覆盖核心框架、基础模型库、开发套件、工具组件及开发者社区的完整生态体系。该平台为文心大模型的持续演进提供了全方位技术支撑，从底层架构到上层应用形成完整技术栈。基于飞桨与文心大模型的协同创新，百度已在长三角、珠三角及中部地区布局多个产业赋能中心，推动区域经济智能化转型。
在制造业领域，技术落地成效尤为显著。中车集团借助飞桨科学计算套件PaddleCFD，成功构建空气动力学智能仿真大模型，使传统仿真效率提升超过30倍。这种技术突破不仅缩短了产品研发周期，更显著降低了计算资源消耗。据最新数据，截至2025年第三季度，飞桨文心生态已汇聚2333万开发者，为76万家企业提供智能化解决方案，形成覆盖多行业的AI应用生态。
