随着数字技术的蓬勃发展，智能算力日益成为重要的战略资源，以及培育发展新质生产力的重要引擎。当前，中国需要什么样的人才来为新兴智算产业提供支撑？又将如何构建智算人才生态？第八届数字中国建设峰会期间，记者就此采访了国家发展改革委培训中心（宣传中心）战略规划处负责人、高级经济师聂正标。

国家发展改革委培训中心（宣传中心）战略规划处负责人聂正标。主办方供图

记者：数字时代尤其是人工智能技术的快速发展，对算力的需求呈现出指数级的增长。请您介绍一下，当前智算产业面临哪些关键挑战？什么样的人才能担此重任？

聂正标：目前，智算产业主要有三方面的挑战：一是技术迭代与产业扩张速度极快，大模型训练需高性能硬件与多技术协同，智算从业者需兼具硬件架构与算法优化能力；二是技术自主化、国产化需求迫在眉睫；三是智算场景多样性与技术适配复杂性，不同模型对算力平台需求差异大，需灵活设计能力。

因此，行业亟须构建覆盖战略决策、技术攻坚、场景落地与资本运作的全链条人才生态。我认为，重点需要以下五类综合型、复合型人才：

一是市场投研分析人才，即战略决策团队。需要具备宏观视野与金融实操能力，精准预判行业趋势，统筹资源调配并优化资金结构。

二是智算中心设计人才，即整体规划设计者。需突破传统思维，融合绿色能源技术、弹性扩展设计，平衡经济可行性与“双碳”目标。

三是智算IT组网与运维人才，即IT技术人员。需掌握异构计算环境优化、模型与硬件协同调优，从设备维护转向技术整合。

四是智算消纳场景开发人才，即综合性商业人才。应兼具技术与行业洞察，推动算力在制造业、医疗等传统产业的价值转化。

五是融资或资产资本化人才。应精通金融工具与产业特征，助力重资产项目融资并降低风险。

记者：您很重视综合性、复合型人才的培养，为什么？

聂正标：因为智算产业的特殊性决定了传统单一领域人才难以满足其发展需求。我认为这种复合型人才的不可替代性主要有三方面原因：

一是因为技术复杂性要求跨领域整合能力。智算产业涉及高性能硬件、异构计算环境、算法优化、多模态平台协同等多元技术栈。例如，IT组网与运维人才不仅需精通硬件维护，还需掌握模型压缩、国产芯片适配等跨技术能力，以适应行业需求。在实际的应用生态建构中，往往需要同时推动国产芯片研发、软件框架适配及开发者社区构建等多个维度的工作，这是单一技术背景的人才难以实现的。

二是因为场景落地依赖跨界协同与行业洞察。智算消纳场景的开发人才必须同步了解技术与行业。比如，在医疗领域，需熟悉AI模型训练需求与医疗数据合规性；在制造业，需平衡算力成本与生产效能。这样的复合能力，是算力价值转化的关键。若缺乏跨领域协同，算力资源可能仅停留在实验室或互联网巨头内部，难以渗透至传统行业，导致产业升级滞后。

三是因为战略决策与资源整合需全局视野。战略决策人才需同时掌握国家政策导向、金融工具及技术趋势预判能力。例如，在西部绿电资源与东部算力需求间实现高效调配，需综合能源成本、技术可行性及资本运作能力，这时，单一金融或技术背景难以胜任。

记者：在您的工作中对于培养这样的复合型人才方面目前有哪些成果？未来将如何强化这方面工作？

聂正标：我所在的国家发展改革委培训中心（宣传中心）是国家发展改革委的直属事业单位，我们的重点任务就是围绕国家重大战略、重大规划、重大任务等需要的复合型人才、领军人才培养开展理论研究和创新实践。

我所负责的战略规划处重点围绕算力、人工智能、“双碳”等领域，开展复合型、创新型、应用型领军人才的理论研究和实践探索。在领军人才培育方面，我们的目标是，要培养懂政治、讲政治；洞悉大势，有战略思维；谋创新，有集成创新能力；懂技术，有科技引领思维；懂行业、懂产业；懂应用；懂管理；有国际视野的“多边形人才”。

去年以来，我们做了一些实践探索。比如2024年6月，我们中心联合国家信息中心在贵州省贵安新区举办了政府侧的“全国一体化算力网专题培训会”。130多位来自八大算力枢纽节点的相关负责人参加了本次培训，深入探讨了全国一体化算力网建设的战略意义、工作思路、技术应用及面临的问题挑战。

今年的1月和2月，我们在北京市，安徽省芜湖市、合肥市举办了企业侧的全国一体化算力网高级研修班。通过系统化培训，切实提升各类经营主体的政策把握能力、协同发展能力、技术创新能力、运营管理能力和实践落地能力等，培养算力产业的领军人才。

此外，我们会针对性要求培训学员中的领军人才“种子选手”，定期召开更具针对性的小范围研修和辩论，邀请行业顶级的企业家、科学家、产业链核心关键人员和主管政府领导，围绕正反面案例开展讨论，或围绕可能遇到的难题进行沙盘推演。

未来，我们将继续加强对人才培养的理论研究，从培训理念、培养体系、人才画像等多方面进行深入思考，打造产业研用一体化培养模式。同时，持续开展创新实践，将理论研究成果与实践创新结合起来，不断总结经验，形成系统实践方案，以终为始，紧盯培训效果。建立训后跟踪机制，定期评估人才培养实际成效，推动优秀实践反哺培训优化，形成产学研用互促闭环。

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