IT之家 9 月 30 日消息，福特汽车首席执行官吉姆・法利🙌（Jim Farley）表示，若缺乏支撑人工智能技术基础设施🔥建设的关键人才，美国将无法实现其人工智能领域的“登月”目标。🤗 据预测，到 2033 年，人工智能市场规模将激增至 🤩4.8 万亿美元（IT之家注：现汇率约合 34.21 万亿元⭐人民币）。法利警示，美国在推进人工智能发展的过程中，忽视了建😍设和维护数据中心及制造设施所需的劳动力。尽管美国总统唐纳德・🌟特朗普实施了大规模关税政策以重振制造业岗位，但美国制造业在人😘才招聘与留存方面的问题仍持续存在。 “我认为意图是存在⭐的，但目前没有任何措施来支撑这一宏伟目标的落地，”法利周一在🤗接受 Axios 新闻网站采访时表示，“如果没有足够的人到这🙌些岗位工作，我们又如何能将这些产业迁回国内？” 法利对😍人工智能数据中心及相关工厂人员配置问题的担忧，实则是美国“基🙌础经济领域”危机的缩影。据阿斯彭研究所（Aspen Inst😁itute）数据，由蓝领工人支撑的“基础经济领域”贡献了美国😡 12 万亿美元的国内生产总值（GDP）。这位福特 CEO 🤯此前曾指出，人工智能可能会淘汰半数白领岗位，同时催生对技术工🥳种的大规模需求。 然而，法利表示，目前尚无足够劳动力来😆满足这一日益增长的人才需求。他在今年 6 月发布的领英帖子中🤯提到，美国目前短缺 60 万名工厂工人和 50 万名建筑工人😁，且未来三年内将需要 40 万名汽车技术人员。 分析师😊将劳动力短缺归因于美国国内劳动力人口老龄化，以及限制人口增长🤗的严格移民政策。而法利则认为，问题的核心在于社会对劳动力短缺🚀现象的认知不足。 “我们都觉得美国可以做得更好，”他在🌟今年 6 月的阿斯彭思想节（Aspen Ideas Fest😅ival）上表示，“我们需要一种新的思维模式，要认可‘基础经🙌济领域’的成就与重要性，以及它对美国经济活力和国家可持续发展🥳的关键意义。” 人工智能领域已开始感受到劳动力短缺带来😀的影响。英国数据中心运营商 Pure Data Centre🤯s 集团首席执行官道恩・蔡尔兹女爵（Dame Dawn Ch🔥ilds）表示，尽管数据中心需求激增，但建筑工人短缺正阻碍其😴扩张计划的推进。 “目前具备专业技能的建筑工人数量根本😴无法满足市场需求，”她去年在接受英国广播公司（BBC）采访时😀如是说道。 此外，由于技术人才短缺，数据中心在开展专业😴化运营工作时也面临重重困难。IT 服务管理机构正常运行时间协😘会（Uptime Institute）在 2020 年对数据🤗中心运营商开展的一项调查显示，半数受访者面临职位空缺难以招到🎉人的问题，而 2018 年这一比例仅为 38%。德勤（Del😀oitte）2025 年 4 月发布的一份报告指出，该问题至⭐今仍未得到缓解：在接受调查的 120 位美国电力企业及数据中🎉心高管中，51% 的人表示数据中心相关技术人才短缺是“核心挑😀战”，超 60% 的受访者将其列为首要挑战。 与此同时🤯，计算型数据中心的需求持续飙升。麦肯锡（McKinsey）数👍据显示，从现在到 2030 年，全球计算型数据中心领域的资本🙄支出预计将达到 6.7 万亿美元。预计仅在 2025 年，被😢称为“超大规模企业”的大型云服务提供商就将投入 3000 亿😅美元。 “表面上看，这似乎是人才问题，多数人也这么认为🙌，”法利在接受 Axios 采访时表示，“但实际情况远非如此😉简单。这本质上是认知问题，更是社会层面的问题。” 法利👍指出，解决劳动力短缺问题还需调整相关政策。他一直倡导增加职业🙄培训和学徒机会方面的投入，并推动有利于贸易的政策及旨在提升产💯业能力的监管改革。 “如果我们成功了 —— 当我们成功💯的时候 —— 我们就会着手解决更重大、更高层面的问题，”他表🙄示，“但目前，我们亟待解决的都是非常实际的问题。比如，周一早😘上，我的经销商门店就急需 6000 名技术人员。”返回搜狐，🚀查看更多

北京市:市辖区:(东城区、西城区、朝阳区、丰台区、石景山区、海淀区、门头沟区、房山区、通州区、顺义区、昌平区、大兴区、怀柔区、平谷区、密云区、延庆区)

天津市:市辖区:(和平区、河东区、河西区、南开区、河北区、红桥区、东丽区、西青区、津南区、北辰区、武清区、宝坻区、滨海新区、宁河区、静海区、蓟州区)

河北省:石家庄市:(长安区、桥西区、新华区、井陉矿区、裕华区、藁城区、鹿泉区、栾城区、井陉县、正定县、行唐县、灵寿县、高邑县、深泽县、赞皇县、无极县、平山县、元氏县、赵县、石家庄高新技术产业开发区、石家庄循环化工园区、辛集市、晋州市、新乐市)

唐山市:(路南区、路北区、古冶区、开平区、丰南区、丰润区、曹妃甸区、滦南县、乐亭县、迁西县、玉田县、河北唐山芦台经济开发区、唐山市汉沽管理区、唐山高新技术产业开发区、河北唐山海港经济开发区、遵化市、迁安市、滦州市)

秦皇岛市:(海港区、山海关区、北戴河区、抚宁区、青龙满族自治县、昌黎县、卢龙县、秦皇岛市经济技术开发区、北戴河新区)

邯郸市:(邯山区、丛台区、复兴区、峰峰矿区、肥乡区、永年区、临漳县、成安县、大名县、涉县、磁县、邱县、鸡泽县、广平县、馆陶县、魏县、曲周县、邯郸经济技术开发区、邯郸冀南新区、武安市)

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保定市:(竞秀区、莲池区、满城区、清苑区、徐水区、涞水县、阜平县、定兴县、唐县、高阳县、容城县、涞源县、望都县、安新县、易县、曲阳县、蠡县、顺平县、博野县、雄县、保定高新技术产业开发区、保定白沟新城、涿州市、定州市、安国市、高碑店市)

张家口市:(桥东区、桥西区、宣化区、下花园区、万全区、崇礼区、张北县、康保县、沽源县、尚义县、蔚县、阳原县、怀安县、怀来县、涿鹿县、赤城县、张家口经济开发区、张家口市察北管理区、张家口市塞北管理区)

承德市:(双桥区、双滦区、鹰手营子矿区、承德县、兴隆县、滦平县、隆化县、丰宁满族自治县、宽城满族自治县、围场满族蒙古族自治县、承德高新技术产业开发区、平泉市)

沧州市:(新华区、运河区、沧县、青县、东光县、海兴县、盐山县、肃宁县、南皮县、吴桥县、献县、孟村回族自治县、河北沧州经济开发区、沧州高新技术产业开发区、沧州渤海新区、泊头市、任丘市、黄骅市、河间市)

中国大模型，首登Nature封面。 9月17日，在最新😍一期的国际权威期刊Nature（自然）中，DeepSeek-😊R1推理模型研究论文登上了封面。该论文由DeepSeek团队😅共同完成，梁文锋担任通讯作者，首次公开了仅靠强化学习就能激发👏大模型推理能力的重要研究成果。这是中国大模型研究首次登上Na💯ture封面，也是全球首个经过完整同行评审并发表于权威期刊的🙄主流大语言模型研究，标志着中国AI技术在国际科学界获得最高认🎉可。 Nature在其社论中评价道：“几乎所有主流的大🤔模型都还没有经过独立同行评审，这一空白终于被DeepSeek😆打破。” 中国AI大模型的“Nature时刻” 😆自大模型浪潮席卷全球以来，技术发布、性能榜单层出不穷，但始终😘缺乏一个权威的“科学认证”机制。OpenAI、谷歌等巨头虽屡😅有突破，但其核心技术多以技术报告形式发布，未经独立同行评审。🚀 DeepSeek以其公开性和透明性打破了这一局面。D🥳eepSeek-R1模型的研究论文最早于今年年初发布在预印本⭐平台arXiv上。自今年2月14日向Nature投递论文至今😀，历经半年，8位外部专家参与了同行评审，DeepSeek-R🙄1推理模型研究论文终获发表，完成了从预印本到Nature封面🙄的“学术跃迁”。审稿人不仅关注模型性能，更对数据来源、训练方❤️法、安全性等提出严格质询，这一过程是AI模型迈向更高的透明度😀和可重复性的可喜一步。 因此，Nature也对Deep⭐Seek的开放模式给予高度评价，在其社论中评价道：“几乎所有😀主流的大模型都还没有经过独立同行评审，这一空白终于被Deep⭐Seek打破。”全球知名开源社区Hugging Face机器😡学习工程师Lewis Tunstall也是DeepSeek论😊文的审稿人之一，他强调：“这是一个备受欢迎的先例。如果缺乏这🤔种公开分享大部分研发过程的行业规范，我们将很难评估这些系统的🤗潜在风险。” 据了解，DeepSeek本次在Natur🤯e上发表的论文较今年年初的初版论文有较大的改动，全文64页，🙌不仅首次披露了R1的训练成本，而且透露了更多模型训练的技术细🎉节，包括对发布初期外界有关“蒸馏”方法的质疑作出了正面回应，😂提供了训练过程中减轻数据污染的详细流程，并对R1的安全性进行🤩了全面评估。 其中，在训练成本方面，R1-Zero和R🥳1都使用了512张H800GPU，分别训练了198个小时和8💯0个小时，以H800每GPU小时2美元的租赁价格换算，R1的😂总训练成本为29.4万美元（约合人民币209万元）。不到30👏万美元的训练成本，与其他推理模型动辄上千万美元的花费相比，可💯谓实现了极大的降本。 关于R1发布最初时所受到的“蒸馏💯”质疑，DeepSeek介绍，其使用的数据全部来自互联网，虽😂然可能包含GPT-4生成的结果，但并非有意而为之，更没有专门😅的蒸馏环节。所谓“蒸馏”，简单理解就是用预先训练好的复杂模型🎉输出的结果，作为监督信号再去训练另外一个模型。R1发布时，O💯penAI称它发现DeepSeek使用了OpenAI专有模型😂来训练自己的开源模型的证据，但拒绝进一步透露其证据的细节。 🤩 R2何时问世引发关注 自今年年初发布R1以来，D😆eepSeek在全球树立了开源模型的典范，但过去数月，外界对⭐于R2何时发布始终保持高度关注，相关传言一直不断。不过，R2🙄的发布时间一再推迟，外界分析R2研发进程缓慢可能与算力受限有😆关。 展开全文 值得注意的是，今年8月21日，D🙌eepSeek正式发布DeepSeek-V3.1，称其为“迈🎉向Agent（智能体）时代的第一步”。据DeepSeek介绍🤩，V3.1主要包含三大变化：一是采用混合推理架构，一个模型同😆时支持思考模式与非思考模式；二是具有更高的思考效率，能在更短🤩时间内给出答案；三是具有更强的智能体能力，通过后训练优化，新🤯模型在工具使用与智能体任务中的表现有较大提升。 由于R😢1的基座模型为V3，V3.1的升级也引发了外界对于R2“在路😘上”的猜测。V3.1的升级更深刻的意义在于，DeepSeek🙌强调DeepSeek-V3.1使用了UE8M0 FP8 Sc😊ale的参数精度，而UE8M0 FP8是针对即将发布的下一代💯国产芯片设计。这也表明未来基于DeepSeek模型的训练与推😅理有望更多应用国产AI芯片，助力国产算力生态加速建设。这一表🙌态一度带动国产芯片算力股股价飙升。 中国银河证券研报指💯出，DeepSeek从V3版本就开始采用FP8参数精度验证了🤯其训练的有效性，通过降低算力精度，使国产ASIC芯片能在成熟💯制程（12-28nm）上接近先进制程英伟达GPU的算力精度，🥳DeepSeek-V3.1使用UE8M0 FP8 Scale❤️参数精度，让软件去主动拥抱硬件更喜欢的数据格式，“软硬协同”😜的生态技术壁垒逐渐成为AI浪潮下新范式，未来国产大模型将更多😊拥抱FP8算力精度并有望成为一种新技术趋势，通过软硬件的协同😎换取数量级性能的提升，国产算力芯片将迎来变革。 责编：😉万健祎 校对：王朝全 版权声明 " Typ😁e="normal"@@--> 证券时报各平台所有原创😡内容，未经书面授权，任何单位及个人不得转载。我社保留追究相关😀行为主体法律责任的权利。 转载与合作可联系证券时报小助😉理，微信ID：SecuritiesTimes " Ty🤔pe="normal"@@-->返回搜狐，查看更多