引言從政府服務和企業生產力到醫療保健、媒體和教育，真正的價值將來自于具有情境感知、本地相關性且無縫嵌入日常系統的人工智能。

人工智能正在塑造經濟，重新定義行業，并賦能從生產力工具到國家數字戰略等方方面面。人工智能領域正從競相構建最大基礎模型的時代轉型，轉向專注于提供能夠推理、適應和自主行動的實用智能 AI Agent 的時代。這為規劃和政策制定帶來了新的機遇，尤其對于像阿聯酋這樣在人工智能基礎設施和國家創新議程（例如阿聯酋2031年人工智能戰略）上投入巨資的經濟體而言。讓我們探索人工智能的演變，從基礎模型到智能Agent，乃至更廣闊的未來。

01

基礎模型時代

過去幾年，人工智能發展的核心一直是基礎模型，即基于海量數據集訓練的大型神經網絡。目前已有超過一百種模型投入使用，能夠執行各種任務：內容生成、語言翻譯、代碼編寫，甚至音樂和圖像創作。

根據《2025 年人工智能指數報告》，模型規模持續快速增長，訓練計算能力每五個月翻一番，數據集每八個月翻一番，功耗每年遞增。用于對人工智能模型進行排名的 Elo 系統顯示，頂級人工智能模型之間的技能差距正在迅速縮小。短短一年內，最佳模型與第十佳模型之間的差距縮小了一半以上，目前排名前兩位的模型技能水平幾乎相同。

有人說，人工智能的發展已經達到頂峰，需要更小、更專業的模型。其中最常被提及的原因是缺乏可用的數據、計算能力和能源。例如，單次 ChatGPT 查詢所消耗的能源大約是單次谷歌搜索的 10 倍。

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基金會需要基礎設施

基礎模型背后的大型成熟和新興參與者都是知名公司，是人工智能技術領域的現代巨星。然而，如果沒有那些為大規模人工智能開發構建和提供基礎設施的公司，他們的突破就不可能實現。

構建基礎模型需要大量的基礎設施投資。據Epoch AI稱，過去八年，訓練前沿人工智能模型的成本每年增長兩到三倍。研究人員還預計，到 2027 年，訓練最大規模的模型的成本將超過 10 億美元。

大規模訓練基礎模型需要高度先進且資源密集型的基礎設施。這首先需要高端 GPU 或 TPU 集群，并由 100 Gbps Infiniband 等快速網絡和海量 SSD 存儲提供支持，以處理海量數據集并設置檢查點。同樣重要的是強大的數據基礎設施，以確保高效收集、清理和安全處理 PB 級數據。為了管理這種復雜性，我們采用了分布式機器學習框架以及用于分配計算任務的編排工具。

除了計算系統之外，維護這些大規模運營還依賴于先進的監控工具來追蹤系統健康和性能、可靠的備份系統以及強大的物理基礎設施，包括不間斷電源和先進的冷卻解決方案。整個過程必須由機器學習工程和數據工程領域的專家團隊監督。這些層層疊加的基礎設施需求凸顯了開發和部署最先進的人工智能模型所需的巨大成本、復雜性和人才。

阿聯酋已經意識到這一點，并正在采取戰略應對。通過G42、先進技術研究委員會和穆罕默德·本·扎耶德人工智能大學（MBZUAI）等實體，該國正在構建數字基礎設施、芯片創新和人工智能研究方面的本地能力。這些舉措不僅旨在促進創新，而且對于確保長期技術自力更生和在日益受人工智能驅動的全球經濟中維護國家主權至關重要。

03

從智能助理到智能Agent

隨著人工智能模型競賽勢頭趨于穩定，基礎設施投資也已到位，下一個飛躍是邁向 AI Agent，即能夠代表用戶進行推理、規劃和行動的人工智能。人工智能已經廣泛應用于各個領域，無論是娛樂領域還是生產力領域。從創建人工智能頭像到在電話會議中負責記錄筆記的人工智能伴侶，人工智能已經在我們的日常生活中發揮了極其重要的作用。

Agentic AI 正在推動這一轉變，使其朝著更實用、更產品驅動、更賦能的方向發展，揭示 AI 的能力遠不止搜索、分析和生成數據，還能執行實際操作。它融合了情境感知、記憶、邏輯和目標設定，不僅能夠理解，還能采取行動。

這一轉變對阿聯酋意義重大，因為從政府門戶網站到客戶服務，阿聯酋的數字服務正變得越來越先進，互聯互通。Agent系統可以幫助居民更新證件、規劃行程、管理健康習慣，甚至導航個性化教育。所有這些都通過一個單一的、主動的界面進行管理。

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引領下一個人工智能前沿

隨著人工智能的重點從大規模實驗轉向本地化、可部署的解決方案，人工智能的成功將取決于將更智能的人工智能融入現實生活。到2030年，人工智能將為阿聯酋的GDP貢獻1000億美元，而阿聯酋富有遠見的領導力、數字原生代人口以及強大的公私科技生態系統將助力這一增長。從政府服務和企業生產力，到醫療保健、媒體和教育，真正的價值將來自于能夠感知環境、與本地需求緊密相關并無縫嵌入日常系統的人工智能。

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2025-06-13

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