对大模型推理成本的优化，可通过很多技术手段实现。首先是模型本身，模型结构、训练方法都可以持续改进，包括业界很关注的MoE(混合专家模型)，就是优化推理成本很好的解决方案。其次是工程上的优化。大模型的调用量越大，优化推理成本的空间也越大。以前的模型都是单机推理，大模型用的是分布式推理。所以如果能把各种各样底层算力用得更好，推理成本就会大大降低。
从浪潮信息发布的“源2.0-M32”开源大模型来看，其基于“源2.0”系列大模型已有工作基础，创新提出和采用了“基于注意力机制的门控网络”技术，构建包含32个专家(Expert)的混合专家模型(MoE)，并大幅提升了模型算力效率，模型运行时激活参数为37亿，在业界主流基准评测中性能全面对标700亿参数的LLaMA3开源大模型。
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由于数字技术的发展和数字经济的崛起，市场经济的质态格局正在发生根本性转型，即从实体经济、货币经济的相互融合，转变为实体经济、货币经济和数字经济的密切联系，各类经济主体和经济行为都必须适应这一转型。在市场经济漫长的发展过程中，实体经济和货币经济的发展，以及两者间的关系，形成了丰富的经济实践，也产生了不少矛盾和挑战。而现在，数字技术和数字经济的加入，更使机遇和挑战并存，未来发展充满想象。
面对经济的质态转型，各类行为主体都要有应对方案，采取积极行动。其中，制造业是数字化转型的突击队和主力军，也是科技因素最复杂、技术关系最广泛、实践能力最强大、涉及人口最多的产业，其数字化转型不仅具有前沿性、探索性、创新性，而且涉及成本、效率、规模以及产业链供应链、资金投入、市场开拓等各方面的复杂经济关系。制造业的数字技术应用场景最为多样化，因此，制造业数字化转型不仅具有重大的战略性，也具有复杂的技术性。制造业企业不仅自身必须要有数字化的创新实践，而且政府、科技、行业等各相关部门也需要关注和参与，以形成实践合力和行动条件，创造数字经济的综合效益。制造业的数字化转型不是单个企业的孤立行动，而是需在一定经济生态中实现的协同性行动方案。
在数字化转型的巨流中，各类经济主体都不可滞留，不进则退。数字化转型将重塑经济社会，如果没有数字化生存能力，很难在未来立足。在新的数字技术和数字经济社会中，即使是表面上技术含量最低的行业，也离不开数字技术的赋能和运用。数字化不仅是各行业适应新经济形态的技术条件，也是各行业之间形成有效沟通协同的技术条件。
制造业企业不实现数字化转型，就难以在产业链供应链中确立市场地位。零售、物流、快递、饮食等人力型行业，如果不能适应数字化技术条件，例如数据管理和营销推广，也难有生存机会。各行业都须在数字化的技术环境中，获得一定的分工功能和地位，形成自己的市场竞争力。如果脱离数字技术和数字经济环境，无论哪类产品以及哪种服务经济，都将不易在浩瀚市场中生存。
在数字经济所具有的数据、算法、算力优势条件下，经济活动的开放性和国际化能力将极大提升。极高的流动性是数字经济强于实体经济和货币经济的最显著特质之一，因此，数字化转型不仅意味着新质生产力的极大释放，而且意味着经济运行基本规则的新建构。作为世界经济大国特别是第一制造业大国，我国必须在国际规则新建构中发挥重要作用。当前，有的大国对经济领域特别是制造业领域任意干预、肆无忌惮，例如毫无节制地实行税收保护主义政策，设置技术的“小院高墙”等，实质上是对数字化转型历史大趋势的逆行之举。对此，我们应有充分的理论准备和政策准备，要为我国经济特别是制造业的数字化转型创造尽可能有利的技术条件和体制基础，做大做强数字经济，为经济高质量发展创造更强助力。
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