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　　中新社宁波11月30日电 (张杨彬)“身为国民党党员，应该肩负起促进两岸合作交流，推动和平稳定的责任，不能惧怕被岛内乃至西方某些媒体抹黑、‘抹红’。”中国国民党前代理主席林政则30日在浙江宁波接受中新社记者采访时说。

　　当天，林政则应邀参加第四届海峡两岸经济社会发展(宁波)论坛并作开幕式致辞。

　　“马英九先生曾说，和平没有输家，战争没有赢家。台湾正面临着和平与战争的抉择。”谈及台湾选举，林政则期盼台湾民众能做出正确选择。“两岸同属中华儿女，是一家人。”林政则说，大部分台湾民众的祖先来自福建、广东等地，两岸民众语言、风俗、信仰是相同的，也是共同盼望和平发展的。

　　林政则回忆，十多年前，初次来大陆是前往福建平潭，当时身为台湾新竹市市长的他受邀为“祖国大陆——台湾岛最近距离68海里”的石碑揭碑。“这十多年间，大陆的变化太大了，说不尽。”林政则感慨，无论是高铁、航天等大国重器，还是医疗、教育等民生福祉，“大陆从政策到落实，说到做到，是经得起看的。”

　　“浙江是与台湾经贸文化交流合作最密切的地区之一，我曾去过杭州、温州、丽水等地，深切感受到浙江民营经济发展和市场体系健全，也感受到‘31条’‘26条’‘农林22条’等惠台政策的扎实推进。”

　　如何助力台湾民众认识、了解真实的大陆？林政则说，关键还是在交流。“不交流大家不认识，甚至有误会。”他表示，只要来过大陆，民众就会知道，“高铁没有靠背”“民众吃不上茶叶蛋”等论调是多么匪夷所思。

　　两岸关系的未来和希望在青年。林政则说，他欣喜地看到，抖音、小红书、微博、微信等大陆社交应用软件被越来越多的台湾年轻人喜爱。“台湾民众越来越了解大陆，可以说，社交媒体应该记大功。”他表示，民进党当局操纵部分台湾媒体隐蔽真实、造谣作假的行径已经难以为继，两岸民众越走越亲近是自然而然、不可阻挡的趋势。(完) 【编辑:刘阳禾】

　　中新网北京11月30日电 (记者 夏宾)2023人工智能计算大会近日在北京举行，国际数据公司IDC与浪潮信息在会上发布的《2023-2024年中国人工智能计算力发展评估报告》(下称“报告”)预计，2023年中国人工智能服务器市场规模将达到91亿美元，同比增长82.5%，2027年将达到134亿美元，五年年复合增长率达21.8%。

图说：2023人工智能计算大会近日在京举行。主办方供图

　　从全球来看，人工智能硬件市场(服务器)规模将从2022年的195亿美元增长到2026年的347亿美元，五年年复合增长率达17.3%。

　　报告认为，人工智能正在加速从感知智能到生成式智能迈进，促进人工智能算力需求快速增长。大模型和生成式人工智能的发展显著拉动了人工智能服务器市场的增长。

　　“今年我们看到的情况是人工智能的算力已经成为整个算力里面最重要的部分，这体现在不光是推动了整体的增长速度，而且是整体算力规模里面占据比较大的一部分，是核心算力。”IDC中国副总裁周震刚对记者说。

　　报告显示，在过去五年中(2018-2022)，北京、杭州、上海、深圳、广州、合肥、苏州、重庆等城市在人工智能领域具有较为突出的表现。可以看到，北京在过去几年中一直稳居人工智能算力发展城市排名的前列，拥有大量的人才和成熟的企业，同时政策扶持也非常有力；上海、深圳、杭州等城市不断加速技术积累，拓展应用场景，构建具有特色的人工智能发展路线。其他城市的排名有所波动，但可以看到，越来越多的城市正加入到人工智能发展的浪潮中。

　　再看2023年，中国人工智能城市评估排行榜中，北京依然位居首位，杭州和深圳分别位列第二位和第三位。其中，北京在大模型领域表现突出，聚集了大批大模型企业，推出诸多具有代表性的大模型及应用产品，为中国大模型研发和应用提供强劲动力。此外，位居TOP10的城市还有上海，苏州，广州，济南，合肥、重庆和成都。

　　报告认为，整体来说，排名靠前的城市因具有更好的政策、资金和技术支持，可以稳定吸引更多的人才和企业聚集，从而形成更强大的人工智能产业集群，而排名相对靠后的城市依然保持着对人工智能产业的热忱，不断地推进人工智能产业的发展，挖掘出具有地方特色的发展路径。

　　“生成式AI对于中国、对于整个计算模式以及算力来说，今年都是彻底改变过去几年以来报告所呈现的格局。”周震刚直言，因为我们看到生成式AI的智能算力，完全超过通用算力。

　　周震刚称，一方面，中国企业对生成式人工智能的接受度普遍较高。目前67%的中国企业已着手探索生成式人工智能在企业内的应用机会或开始“真金白银”投入。另一方面，中国互联网企业、电信运营商等各方正积极投入到智算中心的建设之中。

　　截至2023年8月，中国已有超过30个城市建设智算中心，总建设规模已超过200亿元。

　　报告认为，随着大模型从基础研发走向应用落地，人工智能软件基础设施的重要性和价值进一步凸显。

　　大模型预训练完成了“从0到1”的技术统一，而大模型在通往“从1到100”的应用和大规模落地过程中，还需不断面对算力、数据、效果、成本等多维度带来的挑战，标准化的全栈基础软件和工作流是支撑大模型基础研发和应用落地的核心环节。

　　总体来说，报告判断未来人工智能软件基础设施将呈现四大发展趋势。第一，为多元化算力，提供更多无缝的兼容性适配，以应用为导向升级人工智能算力体系。第二，结合不同行业的特点做框架、模型、数据的垂直整合，支持人工智能能力在行业的落地；第三，降低人工智能开发门槛，推进低代码或智能辅助编程工具的发展，优化API接口性能；第四，推进数据维度的开源，实现数据的开源、开放，为全社会创造价值。(完)