GDC 2025全球开发者大会回顾：算法与算力的双重革新

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文章摘要

全球开发者大会（GDC）2025年在上海召开，聚焦人工智能技术的最新突破，围绕算法与算力两大核心议题展开深入探讨。大会吸引了全球顶尖的开发者、技术专家和产业领袖，展示了AI技术在产业升级与场景落地中的最新成果。

算法领域的趋势从密集连接（Dense）模型向稀疏（Sparse）模型转型，参数量从千亿级增长到万亿级甚至十万亿级，同时通过稀疏化技术降低计算成本，提升效率。未来算法将进一步优化长序列建模能力，支持更复杂的输入场景，如超长对话生成、文档理解等。此外，模型正在从单模态任务逐步扩展到多模态融合，能够统一处理文本、图像、视频等多种数据形式，提升模型的通用感知能力。

算力方面，开发者生态的爆发成为重要趋势，算力门槛的降低推动了开发者生态的繁荣，结合算力资源与工具链支持，开发者能够更高效地完成大模型的训练、微调和应用发布。云算力设施正在向高性能GPU集群方向发展，具备灵活API调用和高显存支持的云服务，能够更好地满足大模型训练和推理任务的需求。

具身智能（Embodied AI）领域也成为大会的重要探讨方向，相关技术正在推动虚拟智能体与物理机器人之间的深度融合。未来，具身智能将在工业机器人、家庭服务和多模态交互等场景实现更多落地。

在算法技术跃迁方面，稀疏注意力机制成为大模型算法优化的关键方向，尤其是在处理长序列任务时，其在计算效率和资源利用率上的优势逐步凸显。Deepseek提出的NSA（Native Sparse Attention）通过硬件对齐的推理速度优化和训练感知的算法设计，实现了性能突破。月之暗面提出的MoBA（Mixture of Block Attention）则通过动态稀疏化技术，显著降低了长序列模型的计算成本，同时保留了复杂任务中的模型表现力。

推理与强化学习的结合也取得了新进展，Deepseek团队的GRPO（Grouped Policy Optimization）通过分组评分替代传统的值函数估计，大幅降低了训练资源需求。而Open-Reasoner-Zero作为首个开源大规模推理强化学习框架，进一步推动了该领域的开放创新。

线性注意力机制的技术突破也备受关注，Minimax通过优化Transformer架构，解决了传统Attention机制在长序列建模中的计算复杂度瓶颈，显著提升了模型在处理复杂任务时的效率。RWKV-7架构以其高效高性能的设计获得了与会开发者的高度认可，未来将在更多实际场景中得到应用。

云算力的优化和创新成为大会的另一重点，高性能GPU服务器成为主流需求，云算力的灵活性进一步增强，支持高显存和多GPU需求，并通过灵活的API调用方式优化开发者体验。阿里云通过DeepSeek和Qwen distill model帮助开发者快速完成大模型微调和应用发布，推动了AI工具在不同场景下的普及。

国产芯片和异构算力也成为重要的技术方向，商汤科技通过异构芯片混训，构建了高效的算力调度体系，显著提升了国产芯片的竞争力。

具身智能的未来方向包括虚拟与现实的无缝连接、多模态交互以及产业落地。随着硬件成本的降低与工具链的完善，具身智能将在工业、医疗、教育等领域实现更广泛的应用。

大会展示了AI技术在算法和算力领域的全面革新，为投资者挖掘了更多价值机会。