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中国科学院大学教授吕本富17日接受《环球时报》记者采访时表示，所谓AI大模型预训练的数据“耗尽”，主要是指互联网上的数据和各种出版数据。而每个人一生的记忆数据依然存在个人头脑中，还没有被有效发掘。随着预训练数据是否将耗尽引发热烈讨论，也有观点认为未来将进入“小模型”时代。吕本富认为，未来大模型、垂类模型和智能体都要找到自己的价值域。学术界还有“世界模型”的提法，不同于现在的大语言模型，世界模型中不仅有逻辑关系（概率判断），还有物理规律。所以，未来大模型在更高层次上的“决战”，并没有结束。

　　　　相较于其他工业化国家，我国在提升全要素生产率增速方面有许多有利因素。首先，我国制造业增加值的GDP占比约为27%，制造业增加值占全球比重约为30%。我国不缺乏提升全要素生产率所需的大规模生产场景、技术创新和模式创新的应用场景。其次，我国拥有数字化和绿色化发展所带来的巨大生产率增长空间。与美国旨在提高制造业增加值占比的“再工业化”不同，我国数字化和绿色化发展的意涵是所有行业可以通过数字化转型和能源转型实现再次增长。以能源转型为例，预计我国实现碳中和需要的投资规模在百万亿元以上，这样的投资强度将带来通过产业和技术变革提升全要素生产率增速的巨大空间。第三，进一步全面深化改革将形成一个庞大的制度红利空间，带来资源配置效率提升的巨大可能，进一步拉动全要素生产率的增长。