深圳发力“大模型”新赛道、构建人工智能产业生态体系具有多方面的重要意义和举措：
背景与意义
技术前沿性
顺应科技发展趋势：大模型是人工智能领域的前沿技术，代表着当前人工智能发展的新高度。如OpenAI的GPT系列在自然语言处理等多方面展现出巨大潜力。深圳发力大模型新赛道，有助于紧跟全球人工智能技术发展的潮流，在这个具有巨大潜力的领域占据一席之地。
推动人工智能技术突破：大模型的研发需要解决诸多技术难题，如海量数据的处理、高效的算法优化、大规模计算资源的调度等。深圳在这个赛道上的探索将促使本地科研机构和企业加大在人工智能基础技术研发上的投入，有利于推动人工智能技术在自然语言处理、计算机视觉等多领域取得新的突破。
产业升级需求
赋能传统产业：深圳拥有众多传统制造业、服务业等产业。大模型技术可以为传统产业提供智能化升级的解决方案。例如，在制造业中，大模型可以用于优化生产流程、进行质量检测和故障预测；在服务业中，可以提升客户服务的智能化水平，如智能客服的精准应答等，从而提高传统产业的生产效率和竞争力。
培育新兴产业集群：大模型相关产业的发展将带动一系列上下游产业的兴起。从硬件层面的高性能计算芯片、服务器制造，到软件层面的数据标注、算法优化等产业，有助于在深圳形成一个完整的人工智能新兴产业集群，促进产业结构的优化和升级。
城市竞争力提升
吸引高端人才和创新资源：大模型研发需要大量的高端人工智能人才、雄厚的资金和先进的科研设备等创新资源。深圳发力大模型赛道，能够吸引全球范围内的顶尖人工智能科学家、工程师等人才汇聚，同时也会吸引更多的风险投资、科研合作项目等资源流入，提升城市在全球人工智能领域的知名度和影响力，增强城市的综合竞争力。
构建人工智能产业生态体系的举措
政策支持
制定专项政策：深圳可以出台针对大模型研发和人工智能产业发展的专项政策，如给予大模型研发企业税收优惠、研发补贴等支持。例如，对于从事大模型基础算法研究的企业，按照研发投入的一定比例给予资金补贴，以降低企业的研发成本，鼓励企业积极投入大模型研发。
产业规划引导：政府通过制定人工智能产业发展规划，明确大模型在产业布局中的重要地位，引导相关企业和机构在大模型产业链的不同环节进行布局和发展。比如规划建设人工智能产业园区，专门为大模型研发企业、数据处理企业等提供集中的办公和研发空间，并配套完善的基础设施。
人才培育与引进
教育体系改革：在本地高校和职业院校中加强人工智能相关专业的建设，调整课程体系，增加大模型相关的课程内容，如大模型的架构、训练算法等课程。同时，鼓励高校与企业联合开展人才培养项目，通过实习、实践项目等方式，让学生能够接触到实际的大模型研发和应用场景。
人才引进计划：制定有吸引力的人才引进计划，针对大模型领域的高端人才提供优厚的待遇，如高额的安家费、科研启动资金等。并且为引进人才提供便捷的落户、子女教育、医疗等配套服务，吸引国内外人工智能领域的优秀人才到深圳从事大模型相关工作。
数据资源与基础设施建设
数据资源整合与开放：整合深圳本地政府部门、企业等多源数据资源，在合法合规和保障数据安全的前提下，建立数据共享平台。例如，整合交通、医疗、气象等领域的数据，为大模型的训练提供丰富的数据来源。同时，推动部分公共数据的开放，促进大模型的研发创新。
计算基础设施建设：加大对高性能计算中心、云计算平台等计算基础设施的建设投入。建设大规模的人工智能计算中心，配备先进的GPU集群等计算资源，满足大模型训练对海量计算资源的需求。并且，通过优化计算资源的分配和管理机制，提高计算资源的使用效率。
企业培育与合作
本土企业扶持：培育和扶持本地有潜力的人工智能企业开展大模型研发。对于初创型的大模型企业，可以通过政府引导基金进行投资，提供资金支持和创业指导。同时，鼓励本地大型科技企业、传统制造业企业等涉足大模型相关业务，如腾讯、华为等企业在人工智能领域具有深厚的技术积累，可以引导它们在大模型研发方面加大投入。
产学研合作与企业联盟：推动本地高校、科研机构与企业之间的产学研合作，建立联合实验室、技术研发中心等合作平台。例如，深圳的高校可以与本地人工智能企业合作，共同开展大模型关键技术的研究。此外，组建企业联盟，促进大模型企业之间在技术、数据、市场等方面的交流与合作，共同推动深圳大模型产业的发展。
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