据您所描述，这场圆桌论坛引发了业界关注的主题为：“AI的6000亿美元难题”，其中提及到了AI基础设施的投资和实际收入之间的差距过大以及开源模型的优势是生态和社区等问题。贾扬清分享了他对于“同等尺寸的模型，能力会越来越强”的观点，并强调了开源模型的基础设施和数据闭环的重要性。此外，他也提到了一个关于如何看大模型训练和推理成本的问题。在演讲中，这些都展现了人工智能行业的快速发展和挑战，同时也提出了关于未来的思考和建议。
据我所描述，这场圆桌论坛引发了业界关注的主题为：“AI的6000亿美元难题”，其中提及到了AI基础设施的投资和实际收入之间的差距过大以及开源模型的优势是生态和社区等问题。
贾扬清分享了他对于“同等尺寸的模型，能力会越来越强”的观点，并强调了开源模型的基础设施和数据闭环的重要性。
然而，当他谈到另一个重要问题时，许多参与者对此表示关注。“大模型训练和推理的成本是多少？”这个问题引起了热烈讨论。有人认为这可能是由于硬件昂贵、计算资源需求高以及算法复杂等因素造成的。但也有人认为，这是一个合理的疑问，因为只有通过不断的试错和优化，才能找到最有效的方法来处理大数据问题。
贾扬清也提出了他的看法。“大模型训练和推理的成本并不是固定不变的，而是需要根据实际情况进行调整。”他表示，不同的技术路线、不同的开发团队、不同的应用场景都会对成本产生影响。
总的来说，虽然人工智能行业的发展前景广阔，但同时也会面临一系列的挑战。我们需要不断学习和探索，寻找最佳的解决方案。同时，我们也需要建立更加完善的法律法规和标准，确保人工智能的发展不会对社会造成不利的影响。
最后，贾扬清呼吁大家积极参与到人工智能的研究和发展中来，共同推动这个行业的进步。我们相信，只要每个人都尽自己的一份力量，我们就一定能够创造出更美好的未来。
在未来，我们期待看到更多的创新和突破，更多的科技产品和服务能够服务于人类的生活和工作。同时，我们也期待看到更多的理解和包容，让我们一起携手，创造一个更加智能和公正的世界。