这是一个非常好的问题，可以说在人工智能发展进入到场景落地阶段之后，数据、算法和算力必然会面临重新的定义，在特定的应用场景下，通用的AI芯片设计显然不能满足各种特定的计算需求，而且要想让人工智能产品全面落地，必然需要更加经济且可行的解决方案。

目前基于人工智能技术的各种智能体，之所以在落地应用时有诸多障碍，一个重要的原因就是生产场景下无法提供实验室的数据和算力支撑，所以目前很多科研工作者都把重点放在了数据和算力上。

要想解决数据的问题，必然要考虑如何采用更少的数据来完成预测、决策，而要想解决算力问题，则算力融合将是一个可行的解决方案，这需要从硬件和软件两个层面作出调整。

大数据和人工智能的应用一定不能脱离场景，而不同场景往往有不同的数据特点和计算特点，所以算力往往是为场景数据服务的，这也是导致目前AI芯片异构的一个重要原因。

短期内打破异构芯片并不现实，这就要求计算平台能够兼容各种AI芯片，同时能够完成应用场景和芯片的匹配，而这正是算力融合要解决的核心问题之一。

算力融合不是算力堆砌，是要充分发掘已有算力的潜力，让智能体有更强的场景适应能力，这是解决问题的可行方案。

大数据和算法、算力融合的发展将带来至少三方面的影响，其一是全面推动大数据、人工智能相关技术的落地应用，其二是智能体将从消费互联网走进产业互联网，其三是基于大数据和人工智能的创新门槛将进一步降低，更多中小微企业可以进入大数据、人工智能领域进行创新。

最后，如果有大数据、人工智能相关的问题，欢迎与我探讨交流。