中國日報12月17日電（記者 李靜）AI發展的最終落腳點是ESG、破解AI成果轉化“堰塞湖”需建三大支撐體系——這些成為12月16日在北京召開的“國是論壇：2025年會”上的熱議亮點。
本次論壇由中國新聞社主辦，時值2025年“十四五”規劃收官、“十五五”規劃謀篇布局的關鍵節點，與會人士圍繞中國經濟如何頂壓前行、向新向優展開深入探討。
中國國務院發展研究中心原黨組書記馬建堂在主論壇致辭時指出，推動高質量發展是“十五五”規劃建議的主線之一，其目標是確保基本實現中國式現代化取得決定性進展，而人均國內生產總值達到中等發達國家水平，是基本實現現代化的標志性指標。
全國社保基金理事會原副理事長、中國責任投資論壇名譽理事長王忠民認為，人工智能算力發展的核心制約因素是電力，而電力供應的未來方向是綠色電力。綠色電力不僅涵蓋風能、太陽能、水能等清潔能源發電，其全產業鏈生產流程也需秉持低能耗、少消耗自然資源的原則。
王忠民進一步指出，人工智能發展的最終落腳點是環境、社會和公司治理（ESG）。零碳園區、零碳城市、零碳產業的建設，離不開算力中心的支撐，算力中心已成為當前全球競爭的制高點。算力產業鏈前端受電力供應的約束，若電力短缺，人工智能算力將難以有效支撐前端應用；若電力依賴化石能源，則環境、社會和公司治理（ESG）目標的實現進程將受到延緩。
他還提到，當前算力中心的降溫方式已從傳統水冷升級為液冷，借助可循環液體，有效解決了高耗能算力中心的用水難題。若在算力中心用電環節引入環境、社會和公司治理（ESG）相關工具，能夠大幅降低能耗。將這一要求融入零碳園區、零碳城市、零碳產業建設中，將推動產品端與應用端實現基于環境、社會和公司治理（ESG）標準的時代性進步。
工業和信息化部原副部長、工業和信息化部電子科技委主任王江平在年會上表示，當前人工智能預測成果呈現指數級增長態勢，但人類的驗證能力與產業化能力僅呈線性增長，兩者間存在巨大差距。他形象地指出，人工智能一天產生的預測結果，人類可能需要10年甚至更久時間去驗證，這種矛盾如同“堰塞湖”，阻礙了科學發現向實際應用的轉化，不僅造成海量預測成果無法及時開展實驗驗證與產業化應用，還占用了大量科研資源與算力資源。
針對這一難題，王江平提出三方面對策建議。一是加強數據集、高價值知識中心以及人工智能預測結果評估標準體系建設。他分析，當前重點行業所需的高精度、長序列、多模態數據集存在明顯缺口，亟待建設公共高價值數據中心以減少重復勞動，并構建權威的預測結果評估體系。二是加快人工智能自主實驗室建設，倡導開源化與模塊化發展模式，降低實驗室建設門檻。同時，探索“人在回路中”的混合增強智能模式，現階段完全無人化的“人工智能科學家”尚難實現，人類參與不可或缺；發展數字孿生與通用知識模型，探索多智能體協作的“聯合科學家”模式。三是加強中試平臺建設，充分發揮我國應用場景豐富的優勢，推動工程化創新，此外還需深化學術界與產業界的合作。
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