中国日报12月17日电（记者 李静）AI发展的最终落脚点是ESG、破解AI成果转化“堰塞湖”需建三大支撑体系——这些成为12月16日在北京召开的“国是论坛：2025年会”上的热议亮点。
本次论坛由中国新闻社主办，时值2025年“十四五”规划收官、“十五五”规划谋篇布局的关键节点，与会人士围绕中国经济如何顶压前行、向新向优展开深入探讨。
中国国务院发展研究中心原党组书记马建堂在主论坛致辞时指出，推动高质量发展是“十五五”规划建议的主线之一，其目标是确保基本实现中国式现代化取得决定性进展，而人均国内生产总值达到中等发达国家水平，是基本实现现代化的标志性指标。
全国社保基金理事会原副理事长、中国责任投资论坛名誉理事长王忠民认为，人工智能算力发展的核心制约因素是电力，而电力供应的未来方向是绿色电力。绿色电力不仅涵盖风能、太阳能、水能等清洁能源发电，其全产业链生产流程也需秉持低能耗、少消耗自然资源的原则。
王忠民进一步指出，人工智能发展的最终落脚点是环境、社会和公司治理（ESG）。零碳园区、零碳城市、零碳产业的建设，离不开算力中心的支撑，算力中心已成为当前全球竞争的制高点。算力产业链前端受电力供应的约束，若电力短缺，人工智能算力将难以有效支撑前端应用；若电力依赖化石能源，则环境、社会和公司治理（ESG）目标的实现进程将受到延缓。
他还提到，当前算力中心的降温方式已从传统水冷升级为液冷，借助可循环液体，有效解决了高耗能算力中心的用水难题。若在算力中心用电环节引入环境、社会和公司治理（ESG）相关工具，能够大幅降低能耗。将这一要求融入零碳园区、零碳城市、零碳产业建设中，将推动产品端与应用端实现基于环境、社会和公司治理（ESG）标准的时代性进步。
工业和信息化部原副部长、工业和信息化部电子科技委主任王江平在年会上表示，当前人工智能预测成果呈现指数级增长态势，但人类的验证能力与产业化能力仅呈线性增长，两者间存在巨大差距。他形象地指出，人工智能一天产生的预测结果，人类可能需要10年甚至更久时间去验证，这种矛盾如同“堰塞湖”，阻碍了科学发现向实际应用的转化，不仅造成海量预测成果无法及时开展实验验证与产业化应用，还占用了大量科研资源与算力资源。
针对这一难题，王江平提出三方面对策建议。一是加强数据集、高价值知识中心以及人工智能预测结果评估标准体系建设。他分析，当前重点行业所需的高精度、长序列、多模态数据集存在明显缺口，亟待建设公共高价值数据中心以减少重复劳动，并构建权威的预测结果评估体系。二是加快人工智能自主实验室建设，倡导开源化与模块化发展模式，降低实验室建设门槛。同时，探索“人在回路中”的混合增强智能模式，现阶段完全无人化的“人工智能科学家”尚难实现，人类参与不可或缺；发展数字孪生与通用知识模型，探索多智能体协作的“联合科学家”模式。三是加强中试平台建设，充分发挥我国应用场景丰富的优势，推动工程化创新，此外还需深化学术界与产业界的合作。
