文 | 智能相對論
作者 | 陳泊丞
當(dāng)AI產(chǎn)業(yè)進(jìn)入以生態(tài)攻堅為主導(dǎo)的深水區(qū)，業(yè)內(nèi)人士愈發(fā)重視AI人才的發(fā)展價值，并持續(xù)思考和探索AI人才的培養(yǎng)模式。
最近，在昇騰與CSDN聯(lián)合策劃的國內(nèi)首檔面向TOP高校新生代科研團(tuán)隊系列探訪&對話節(jié)目——《高校有為》首期節(jié)目中，CSDN高級副總裁李建忠、北京大學(xué)袁粒教授與昇騰架構(gòu)專家王建輝達(dá)成一個共識，“AI人才是整個生態(tài)建設(shè)的非常重要的一部分，其中中國高校在這一波AI產(chǎn)業(yè)的人才發(fā)展上起到一個非常重要的作用?！?/p>
在這一共識上，深耕教育領(lǐng)域的袁粒教授進(jìn)一步提出了自己的思考。他強(qiáng)調(diào)，大模型訓(xùn)練，本質(zhì)上是一門“實驗科學(xué)”。學(xué)生如果只停留在課本理論，沒有親手接觸和調(diào)試過大規(guī)模集群，沒有在海量的算力消耗中積累Know-How，就無法成長為真正的頂尖人才。
誠然，頂尖AI人才的培養(yǎng)無法僅靠單一的理論灌輸，還需要兼顧工程實踐性，使其能上手訓(xùn)練模型、能解決落地難題，以適應(yīng)市場需求。那么，具體應(yīng)該如何來實現(xiàn)？袁粒教授給到的答案是“校企合作”模式，并提到了一個已經(jīng)落地的樣本——由華為聯(lián)合清華、北大、上交等16所頂尖高校共創(chuàng)的校級合作平臺「鯤鵬昇騰科教創(chuàng)新卓越中心/孵化中心」。
根據(jù)節(jié)目上昇騰架構(gòu)專家王建輝的介紹，在「智能相對論」的視角中，「鯤鵬昇騰科教創(chuàng)新卓越中心/孵化中心」包含三個目標(biāo)：人才培養(yǎng)、系統(tǒng)架構(gòu)創(chuàng)新和賦能交叉學(xué)科，從根本上提供直擊人才培養(yǎng)痛點(diǎn)和科研創(chuàng)新成果孵化以及壯大應(yīng)用生態(tài)的系統(tǒng)化解決方案，從而讓高校學(xué)生成長為頂尖AI人才。而這樣的校企合作模式，在頂尖AI人才的培養(yǎng)中究竟是如何發(fā)揮作用的？值得思考。
校企合作模式，為何能成為頂尖AI人才培養(yǎng)的有效路徑？
若要解答這一問題，核心在于先厘清關(guān)鍵前提：在AI產(chǎn)業(yè)發(fā)展進(jìn)程中，企業(yè)對高校組織的價值點(diǎn)究竟體現(xiàn)在哪些方面？
回到《高校有為》節(jié)目的對話中，袁粒教授作為Open-Sora Plan發(fā)起人提及項目初期的一個核心瓶頸：受限于算力資源的嚴(yán)重短缺，模型訓(xùn)練與實踐推進(jìn)陷入停滯。直至?xí)N騰及時介入，通過提供算力資源與技術(shù)支持，才助力項目突破算力桎梏，順利達(dá)成訓(xùn)練目標(biāo)。
同時，在昇騰算力的支持下，袁粒教授的團(tuán)隊得以不斷進(jìn)行算法迭代。例如，為了解決視頻序列過長導(dǎo)致的“內(nèi)存溢出”（Out of Memory）問題，他們聯(lián)合昇騰團(tuán)隊，在張量并行（TP）的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步開發(fā)了序列并行（SP），實現(xiàn)了“TP+SP”的高效訓(xùn)練模式。再比如，為了解決模型訓(xùn)練后期收斂困難的“震蕩”現(xiàn)象，他們還采用了昇騰親和的 EMA（Exponential Moving Average）優(yōu)化策略，才最終讓模型平穩(wěn)收斂。
由此來看，正如Open-Sora Plan初期所面臨的困境，高校普遍存在的算力缺口，無法提供充足的算力資源來保障項目實踐以及迭代發(fā)展。而這一困境并非Open-Sora Plan的個例，而是當(dāng)前高校AI科研與人才培養(yǎng)領(lǐng)域的共性難題。
放眼當(dāng)前高校的AI人才培養(yǎng)體系，兩大核心阻礙尤為突出：其一，多數(shù)人才缺乏真實科研項目的實戰(zhàn)歷練，難以將理論轉(zhuǎn)化為解決實際問題的能力；其二，算力資源的稀缺性持續(xù)掣肘學(xué)習(xí)與實踐環(huán)節(jié)，導(dǎo)致學(xué)生難以開展大模型訓(xùn)練、多模態(tài)推理等核心實踐，直接造成理論學(xué)習(xí)與產(chǎn)業(yè)技術(shù)落地需求的斷層，最終使人才陷入理論扎實但實踐薄弱的“紙上談兵”困境。
在此背景下，Open-Sora Plan的破局經(jīng)驗充分印證了校企合作模式的可行性與價值。當(dāng)前，華為與高校共創(chuàng)的「鯤鵬昇騰科教創(chuàng)新卓越中心/孵化中心」，更是為高校打通AI人才“理論學(xué)習(xí)-實踐應(yīng)用”鏈路，從而支撐起頂尖AI人才培養(yǎng)。具體來看，其支撐作用主要體現(xiàn)在兩大維度：
一方面，華為為高校提供專業(yè)資源支撐。其在校內(nèi)搭建HPC+AI融合實驗環(huán)境，開放鯤鵬昇騰算力資源，并派駐專家團(tuán)隊提供技術(shù)指導(dǎo)；同時，通過技術(shù)特訓(xùn)營、專題研討會、專業(yè)競賽等多元化實踐形式，構(gòu)建系統(tǒng)化的人才培養(yǎng)體系，助力學(xué)生在實戰(zhàn)中提升技術(shù)能力。
另一方面，昇騰以“全面開源開放”為核心策略，系統(tǒng)性解決了高校學(xué)生與年輕開發(fā)者“無工具可用、無環(huán)境可練”的痛點(diǎn)。在軟件工具層面，昇騰將CANN底層能力、Mind系列應(yīng)用使能套件逐步實現(xiàn)全量開源，并深度兼容PyTorch、vLLM等主流開源框架，促使開發(fā)者無需從零搭建工具鏈，可直接調(diào)用成熟套件或適配熟悉的框架開展開發(fā)。
同時，昇騰還積極構(gòu)建“高校-社區(qū)-伙伴”協(xié)同共生的開源生態(tài)體系。在高校合作層面，以 vLLM、SGLang社區(qū)為核心載體，通過科研創(chuàng)新課題、眾智任務(wù)、社區(qū)貢獻(xiàn)任務(wù)三維度評估合作，優(yōu)先聚焦科研突破與社區(qū)技術(shù)貢獻(xiàn)，配備專職團(tuán)隊跟蹤支持，助力高校人才成長。在開源社區(qū)層面，全面適配PyTorch、vLLM等主流項目，強(qiáng)化社區(qū)技術(shù)底座支撐，促進(jìn)生態(tài)繁榮。
總的來說，頂尖AI人才的培養(yǎng)并非單一的“缺乏實踐應(yīng)用場景”問題，而是受制于多維度、系統(tǒng)性的共性挑戰(zhàn)——從算力資源的結(jié)構(gòu)性匱乏，到開發(fā)工具的適配性缺失，再到理論學(xué)習(xí)與實踐應(yīng)用間鏈路的天然斷裂，每一環(huán)都需要依托成熟的生態(tài)，對人才培養(yǎng)體系進(jìn)行全鏈路重塑。
而「鯤鵬昇騰科教創(chuàng)新卓越中心/孵化中心」所夯實的校企合作模式正是全鏈路重塑人才培養(yǎng)體系的關(guān)鍵——華為正以昇騰生態(tài)為核心，整合算力、工具、場景等全鏈條資源，推動人才培養(yǎng)體系愈發(fā)系統(tǒng)化與發(fā)展成熟，從而為行業(yè)持續(xù)輸送兼具理論深度與實戰(zhàn)能力的優(yōu)質(zhì)AI人才。
不是每一家企業(yè)都能為高校重塑頂尖AI人才培養(yǎng)體系
盡管校企合作模式是高校培養(yǎng)頂尖AI人才的有效路徑，但并非所有的企業(yè)都能協(xié)同高校達(dá)成這一目標(biāo)。究其原因在于頂尖AI人才的培養(yǎng)要解決并非零散的問題，不只簡單地給算力、給資源或是聯(lián)合做項目，而是重塑系統(tǒng)化體系。
如今，「鯤鵬昇騰科教創(chuàng)新卓越中心/孵化中心」被業(yè)內(nèi)人士視作校企合作的標(biāo)桿平臺，其根本支撐在于中心所確立的三大定位。從頂尖AI人才的培養(yǎng)角度來看，這三個定位并非孤立的功能模塊，而是環(huán)環(huán)相扣的系統(tǒng)化人才培養(yǎng)鏈條——從課程設(shè)計到科研實踐，再到場景落地，對應(yīng)解決了頂尖AI人才學(xué)什么，做什么，用什么的三大核心問題。
一、課程體系共建：以課題驅(qū)動明確“學(xué)什么”，解決了理論脫離需求問題
頂尖AI人才培養(yǎng)的首要前提，是厘清“該學(xué)什么”。傳統(tǒng)AI課程的核心痛點(diǎn)，正在于理論學(xué)習(xí)與產(chǎn)業(yè)需求之間的割裂。比如，學(xué)生掌握了多模態(tài)融合的基礎(chǔ)原理，卻不知道產(chǎn)業(yè)端已聚焦“邊緣算力下的低延遲推理”。或是熟悉了Transformer架構(gòu)的推導(dǎo)邏輯，卻不了解企業(yè)對“模型輕量化適配”的實際訴求。
這種“學(xué)的用不上、用的沒學(xué)到”，本質(zhì)是“學(xué)什么”的標(biāo)準(zhǔn)與產(chǎn)業(yè)需求之間脫節(jié)了。而「鯤鵬昇騰科教創(chuàng)新卓越中心/孵化中心」的課程共建，正是以課題驅(qū)動重構(gòu)“學(xué)什么”的標(biāo)準(zhǔn)——通過深度參與高校課程設(shè)計，將科研課題、產(chǎn)業(yè)課題、競賽課題直接融入教學(xué)環(huán)節(jié)。這意味著學(xué)生“學(xué)”的不再是孤立的理論公式，而是對接產(chǎn)業(yè)需求的實用知識。這種模式清晰界定了頂尖AI人才該“學(xué)什么”，讓理論學(xué)習(xí)從“飄在天上”落地為能轉(zhuǎn)化為實戰(zhàn)能力的技能。
二、科研攻堅支撐：以資源賦能明確“做什么”，解決了有理論無實踐問題
當(dāng)“學(xué)什么”的標(biāo)準(zhǔn)明確后，頂尖AI人才培養(yǎng)的下一個關(guān)鍵，是回答“該做什么”。僅掌握理論無法成長為實戰(zhàn)人才，必須通過真實科研任務(wù)積累經(jīng)驗，但“缺資源、沒平臺”的現(xiàn)實往往也讓學(xué)生陷入想做卻不知做什么、能做卻沒條件做的尷尬困境。比如，想嘗試大模型訓(xùn)練，卻沒有足夠算力；想突破跨學(xué)科技術(shù)，卻缺乏適配的實驗環(huán)境。
這種“有理論無實踐”，本質(zhì)是“做什么”的路徑被資源卡住了。「鯤鵬昇騰科教創(chuàng)新卓越中心/孵化中心」的科研支撐，核心是為頂尖AI人才搭建“做什么”的資源平臺，包括前面提及的HPC+AI實驗環(huán)境、鯤鵬昇騰算力資源支持以及專家團(tuán)隊全流程指導(dǎo)等，充分賦能高校學(xué)生的實踐需求。
這種賦能讓“做什么”變得更加清晰且具體，比如北京大學(xué)依托卓越中心搭建“鶴思”調(diào)度平臺，學(xué)生就可以專注于“做什么”，不管是優(yōu)化Open-Sora Plan的視頻生成精度，還是探索Diffusion Transformer的新結(jié)構(gòu)都無需為資源而發(fā)愁。類似的，上海交通大學(xué)借助“交我算”超算平臺，也助力了“鈉死亡研究”“大規(guī)模分子動力學(xué)”等跨學(xué)科課題進(jìn)程。由此來說，在攻克高難度任務(wù)中明確“做什么”才是產(chǎn)業(yè)需要的核心能力。
更關(guān)鍵的是，這些科研實踐并非模擬任務(wù)，而是能產(chǎn)出真實價值的突破。像浙江大學(xué)依托卓越中心資源研發(fā)的“長時一致視頻生成技術(shù)”，就解決了長視頻制作的效率痛點(diǎn)。清華大學(xué)基于鯤鵬-昇騰異構(gòu)協(xié)同研發(fā)的KTransformers框架，則是實現(xiàn)了單卡運(yùn)行千億參數(shù)模型的突破等等。
三、場景創(chuàng)新賦能：以“AI+X”明確“用什么”，解決了會實踐不會落地問題
掌握了“學(xué)什么”、完成了“做什么”，頂尖AI人才培養(yǎng)還需突破最后一關(guān)：明確“用什么”。具體來說，這里的“用”，指用技術(shù)去解決什么場景問題。在傳統(tǒng)培養(yǎng)體系中，學(xué)生雖能在實驗室跑通模型，卻不知道技術(shù)該用在文旅、生物還是材料領(lǐng)域，更不懂不同場景下技術(shù)要如何適配需求。比如能訓(xùn)練多模態(tài)模型，卻不知道“多模態(tài)模型如何在文旅場景中做到3秒內(nèi)生成游客專屬視頻”。能優(yōu)化模型精度，卻不了解“在邊緣設(shè)備場景中如何控制算力成本”等等。
這種“會實踐不會落地”，本質(zhì)是“用什么”的路徑與場景脫節(jié)了。「鯤鵬昇騰科教創(chuàng)新卓越中心/孵化中心」的“AI+X”場景賦能，正是為頂尖AI人才梳理“用什么”的落地路徑。目前，卓越中心/孵化中心聯(lián)合華為與高校專家，將AI技術(shù)賦能至文旅、生物、材料等跨學(xué)科場景，讓學(xué)生在真實應(yīng)用中理解“技術(shù)該用在何處、如何用”的問題。以袁粒教授的Open-Sora Plan為例，項目落地西安大唐不夜城文旅場景時，學(xué)生已經(jīng)在“用”多模態(tài)生成技術(shù)解決“游客角色定制”“景點(diǎn)場景適配”等需求。在這個過程中，學(xué)生就能清晰知道“用什么技術(shù)解決什么問題”，而非盲目堆砌技術(shù)。
往長遠(yuǎn)來看，這種“用什么”的落地能力，更能催生出商業(yè)價值轉(zhuǎn)化。清華系企業(yè)趨境科技“用”異構(gòu)計算架構(gòu)研發(fā)AI推理一體機(jī)，清程極智“用”鯤鵬平臺推出FP8模型部署方案，中科大系企業(yè)瀚海量子“用”鯤鵬打造量子計算教學(xué)平臺——這些案例無不證明，頂尖AI人才通過明確“用什么”的能力，正在讓技術(shù)在市場中創(chuàng)造價值，而非局限于實驗室的技術(shù)驗證。也正是這種“用什么”的清晰定位，才能讓頂尖AI人才成長為能推動產(chǎn)業(yè)升級的復(fù)合型人才。
結(jié)語
當(dāng)前，AI產(chǎn)業(yè)已經(jīng)進(jìn)入深水區(qū)。所謂的深水區(qū)，對AI人才和生態(tài)協(xié)同的要求都在同步提升，以「鯤鵬昇騰科教創(chuàng)新卓越中心/孵化中心」為代表的校企合作模式，正是生態(tài)協(xié)同的一次見證。而AI產(chǎn)業(yè)所需要的頂尖AI人才也正來源于這種模式下的系統(tǒng)性培養(yǎng)。
目前，不管是華為還是各大高校，都在為中國AI產(chǎn)業(yè)筑牢更堅實的人才根基，讓中國AI力量在全球舞臺上擁有更持久的競爭力。在此愿景之下，「鯤鵬昇騰科教創(chuàng)新卓越中心/孵化中心」的表現(xiàn)越突出，中國的頂尖AI人才越豐富，從根本上推動中國AI產(chǎn)業(yè)在全球競爭中崛起。
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