在近日舉行的數字文化創意內容應用服務研討會上，英特爾Habana Labs中國區總經理于明揚指出，盡管以生成式AI為代表的大模型技術為數字文化創意產業帶來了前所未有的變革潛力，但其距離實現規模化、高質量的成熟應用，仍需跨越關鍵障礙。他認為，當前亟需從三大方面補足短板，方能充分釋放大模型在內容創作、交互體驗與產業賦能上的巨大價值。

短板一：算力成本與能效比的雙重挑戰
于明揚首先強調了基礎設施層面的核心制約。大模型的訓練與推理，尤其是面向高質量圖像、視頻、3D內容生成及復雜劇情交互等數字文創高需求場景，對算力的需求呈指數級增長。高昂的算力成本直接拉高了創作與運營門檻，限制了中小型創意團隊和企業的廣泛接入。單純的算力堆砌并不可持續，能效比成為關鍵指標。“我們必須推動專用AI芯片架構的創新，如采用Habana Gaudi等旨在提供更高訓練與推理效率的解決方案，在提升性能的同時顯著降低總體擁有成本（TCO），讓更強大的計算能力變得可及、可用、可持續。”他解釋道。這需要從硬件到軟件棧的協同優化，構建更高效、綠色的算力基座。

短板二：領域知識與創意可控性的深度整合
技術能力與文化產業的專業知識之間仍存在“鴻溝”。于明揚指出，當前通用大模型在生成內容時，往往在文化內涵的準確性、藝術風格的獨特性、價值導向的符合性以及敘事邏輯的連貫性上存在不足。數字文創作品強調思想性、藝術性和獨創性，這要求模型不能僅是“鸚鵡學舌”，而需深度理解特定文化背景、藝術流派和創作意圖。“未來的突破點在于‘領域精調’與‘可控生成’，”他表示，“需要將行業知識圖譜、專家經驗規則、風格化數據集與大模型能力深度結合，發展出更精細的提示工程、可控參數調整以及基于人類反饋的強化學習（RLHF）機制。目標是讓AI從輔助工具進化成為真正理解創意總監意圖、并能穩定輸出符合專業要求的‘智能協作者’。”

短板三：應用生態與商業模式的成熟構建
技術最終價值體現在落地應用中。于明揚認為，大模型在數字文化產業的成熟應用，有待一個繁榮、分層且互操作的應用生態。當前，從底層算力平臺、模型服務（MaaS）、到垂直行業應用（如AI編劇、數字人驅動、沉浸式場景生成）的鏈條尚未完全打通，工具碎片化、標準不統一等問題影響了開發效率和用戶體驗。清晰的商業模式仍在探索中。“我們需要協同產業鏈各方，共同構建開放、易用的開發工具鏈和API服務，降低技術集成難度。積極探索在內容IP開發、個性化體驗、互動敘事、元宇宙構建等場景下的可持續商業模式，讓技術創新能切實轉化為文化生產力和市場競爭力。”

協同創新，共筑智能文創未來
于明揚道，補足上述短板非一日之功，亦非單一企業所能完成。它需要芯片廠商、算法公司、內容平臺、文創機構以及政策制定者形成合力，在技術研發、標準制定、人才培養、應用試點和倫理規范等方面協同推進。英特爾及Habana Labs將持續致力于通過提供高性能、高能效的AI計算解決方案，并與中國本土合作伙伴緊密協作，共同推動大模型技術扎實落地，賦能數字文化產業向更高質量、更富創意、更高效率的方向演進，最終為全球用戶帶來前所未有的文化體驗。