他认为，仅靠Transformer难造真AGI，可信AI、全栈国产算力才是当下核心主线。
7月10日，83岁的中国工程院院士、中科曙光（603019）创始人李国杰在光合组织2026智能计算应用大会上发表讲话。
他表示，当前人工智能正在从大模型向智能体和具身智能快速演进，AI for Science正在推动基础研究和技术发明加速发展。这些变革催生了巨大算力需求，这种计算不再是单一精度的计算，而是需要同时支持高精度的科学计算和低精度的AI训练的超智融合的能力。这种融合要求计算系统在架构、规模、能效和可靠性上实现系统级的创新。
关于人工智能、智能基础设施，李国杰分享了三个观点。
第一，大模型能力的边界是语言的边界。但是科学发现需要超越语言，仅依靠基于Transformer机器学习的范式，几乎不可能构建起真正的AGI。AI for Science真正的价值在于它能够帮助人类去探索那些语言无法穷尽的科学的前沿。人类不可替代的作用是治理，即随着AI能力的扩张，去治理同步产生的不可验证的空间，决定科学探索的方向和价值的边界。
第二，影响人工智能落地的主要问题，不是一个模型能够做的事不够多，而是事情没有做到位，不可信，不放心。因此，人工智能近期的主攻目标不应该是争取两三年内就实现基于大语言模型的AGI，而是发展可信可用的人工智能。人工智能的可信与真正可用才是重点的发展方向，要把人工智能技术切入到人类真正感到痛的地方。
第三，算力基础设施是智能基础设施的根基。在可预见的未来，智能是离不开算力的，光合组织就是在打通从芯片、整机、基础软件一直到智能应用的一个全栈的国产化链路，实际上是在构建新时代的智能基础设施，具有深远的战略意义。
(作者：雷晨编辑：李新江,张明艳视频编辑：肖航)
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