9月19日，在2024華為全聯(lián)接大會(huì)期間，全球混合云基礎(chǔ)設(shè)施峰會(huì)上，華為主機(jī)上云軍團(tuán)CEO、混合云總裁尚海峰正式發(fā)布大模型混合云Top N場(chǎng)景，首批面向5大行業(yè)，共計(jì)發(fā)布20個(gè)領(lǐng)域、80多個(gè)行業(yè)場(chǎng)景基線，加速大模型行業(yè)落地。

一年一度的華為全聯(lián)接大會(huì)來(lái)了，AI成為了本次大會(huì)的“關(guān)鍵詞”。

在會(huì)上，華為副董事長(zhǎng)、輪值董事長(zhǎng)徐直軍表示，AI技術(shù)的持續(xù)進(jìn)步正在推動(dòng)各行各業(yè)智能化的不斷深化。他認(rèn)為，“全面智能化時(shí)代已然來(lái)臨”，給每個(gè)人、每個(gè)企業(yè)帶來(lái)新的機(jī)遇，也有新的挑戰(zhàn)。

華為副董事長(zhǎng)、輪值董事長(zhǎng)徐直軍，供圖：華為

目前華為在鴻蒙系統(tǒng)、自動(dòng)駕駛等多個(gè)領(lǐng)域都進(jìn)行了AI應(yīng)用。而發(fā)展AI離不開(kāi)算力，徐直軍表示，立足中國(guó)，只有基于實(shí)際可獲得的芯片制造工藝打造的算力才是長(zhǎng)期可持續(xù)的。華為看到了挑戰(zhàn)，也看到了機(jī)會(huì)和可能。

談AI：已成為對(duì)行業(yè)“影響最大的技術(shù)”

“從商業(yè)應(yīng)用角度看，從來(lái)沒(méi)有一項(xiàng)技術(shù)進(jìn)步像AI一樣，在如此短的時(shí)間內(nèi)產(chǎn)生如此大的影響?！毙熘避姳硎尽?/p>

據(jù)了解，麥肯錫和斯坦福大學(xué)的研究顯示，各行業(yè)的AI應(yīng)用目前主要集中在產(chǎn)品開(kāi)發(fā)、營(yíng)銷、業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)等三個(gè)環(huán)節(jié)。而Gartner的調(diào)查研究結(jié)果稱，CEO們對(duì)AI的看法非常積極。

目前，中國(guó)已經(jīng)圍繞AI構(gòu)建起了完整的產(chǎn)業(yè)體系。9月13日，工業(yè)和信息化部信息技術(shù)發(fā)展司副司長(zhǎng)楊亞俊表示，中國(guó)初步構(gòu)建了較為全面的人工智能產(chǎn)業(yè)體系，相關(guān)企業(yè)超過(guò)4500家，核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模已接近6000億元人民幣，產(chǎn)業(yè)鏈覆蓋芯片、算法、數(shù)據(jù)、平臺(tái)、應(yīng)用等上下游關(guān)鍵環(huán)節(jié)。

徐直軍認(rèn)為，AI技術(shù)的持續(xù)進(jìn)步正在推動(dòng)各行各業(yè)智能化的不斷深化，走向全面智能化時(shí)代。而站在全面智能化時(shí)代的初期，企業(yè)需要先思考清楚智能化時(shí)代企業(yè)的未來(lái)方向，然后以終為始，來(lái)思考當(dāng)下的戰(zhàn)略和行動(dòng)。

談算力：算力是關(guān)鍵基礎(chǔ)，需要系統(tǒng)算力

智能化是一個(gè)長(zhǎng)期過(guò)程，而算力是智能化的關(guān)鍵基礎(chǔ)。根據(jù)智研咨詢數(shù)據(jù)，截至2023年底，我國(guó)智能算力規(guī)模達(dá)到414.1EFLOPS（每秒百億億次浮點(diǎn)運(yùn)算），同比增長(zhǎng)59.33%，全國(guó)智能算力占算力總規(guī)模比重超過(guò)30%。

“算力是依賴半導(dǎo)體工藝的，但我們必須要面對(duì)一個(gè)現(xiàn)實(shí)，那就是，美國(guó)在AI芯片領(lǐng)域?qū)χ袊?guó)的制裁長(zhǎng)期不會(huì)取消，而中國(guó)半導(dǎo)體制造工藝由于也受美國(guó)制裁，將在相當(dāng)長(zhǎng)時(shí)間處于落后狀態(tài)，這就意味著我們所能制造的芯片先進(jìn)性將受到制約。這是我們打造算力解決方案必須面對(duì)的挑戰(zhàn)?！毙熘避姳硎?。

徐直軍認(rèn)為，立足中國(guó)，只有基于實(shí)際可獲得的芯片制造工藝打造的算力才是長(zhǎng)期可持續(xù)的，否則是不可持續(xù)的。因?yàn)槿斯ぶ悄苷诔蔀橹鲗?dǎo)性算力需求，促使計(jì)算系統(tǒng)發(fā)生結(jié)構(gòu)性變化，需要的是系統(tǒng)算力，而不僅僅是單處理器的算力。這些結(jié)構(gòu)性變化，為華為通過(guò)架構(gòu)性創(chuàng)新開(kāi)創(chuàng)出一條自主可持續(xù)的計(jì)算產(chǎn)業(yè)發(fā)展道路提供了機(jī)遇。

徐直軍表示：“我們的戰(zhàn)略核心就是：充分抓住人工智能變革機(jī)遇，基于實(shí)際可獲得的芯片制造工藝，計(jì)算、存儲(chǔ)和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)協(xié)同創(chuàng)新，開(kāi)創(chuàng)計(jì)算架構(gòu)，打造‘超節(jié)點(diǎn)+集群’系統(tǒng)算力解決方案，長(zhǎng)期持續(xù)滿足算力需求?！?/p>

中商產(chǎn)業(yè)研究院預(yù)測(cè)稱，2024年中國(guó)AI芯片市場(chǎng)規(guī)模將增長(zhǎng)至1412億元。國(guó)金證券研報(bào)表示，當(dāng)前我國(guó)AI芯片廠商在高端訓(xùn)練芯片產(chǎn)品的集群應(yīng)用與英偉達(dá)仍有一定差距，推理芯片性能與英偉達(dá)差距相對(duì)較小。國(guó)內(nèi)AI芯片以寒武紀(jì)思元系列、華為昇騰系列等為代表，產(chǎn)品性能已達(dá)到較高水平。

談算力建設(shè)：不是每個(gè)企業(yè)都要自建AI算力

徐直軍表示，大模型的技術(shù)突破大大加速了智能化的進(jìn)程，一段時(shí)間以來(lái)，各行各業(yè)幾乎“言必稱大模型”，紛紛建設(shè)AI算力，紛紛訓(xùn)練大模型。這對(duì)于華為這樣的算力提供商而言，無(wú)疑是重大利好。

但徐直軍同時(shí)表示，不是每個(gè)企業(yè)都要建設(shè)大規(guī)模AI算力。他說(shuō)：“我們都清楚，AI服務(wù)器，特別是AI算力集群不同于通用x86服務(wù)器，對(duì)供電、散熱等數(shù)據(jù)中心機(jī)房環(huán)境要求極高，且隨著大模型越來(lái)越大，AI算力也將走向更大規(guī)模，而且變化節(jié)奏快，AI服務(wù)器快速升級(jí)換代，數(shù)據(jù)中心機(jī)房面臨要么浪費(fèi)、要么滿足不了需求的困境?！?/p>

徐直軍認(rèn)為，現(xiàn)在業(yè)界平均一到兩年推出新的AI硬件產(chǎn)品，迭代速度快。相比公有云，企業(yè)受限于算力規(guī)模小，面對(duì)快速變化的大模型，比較難以讓每個(gè)代際的算力硬件獨(dú)立完成工作，而是希望多個(gè)代際產(chǎn)品混合使用來(lái)進(jìn)行模型訓(xùn)練，由此導(dǎo)致資源調(diào)度復(fù)雜度高。而且，因?yàn)闅v史代際產(chǎn)品的“木桶短板”效應(yīng)，會(huì)拖累新一代產(chǎn)品性能的充分發(fā)揮，影響大模型訓(xùn)練的能力。

最后，企業(yè)紛紛建設(shè)AI算力，也面對(duì)運(yùn)營(yíng)維護(hù)帶來(lái)的挑戰(zhàn)。徐直軍表示，AI技術(shù)還處于成長(zhǎng)期，技術(shù)變化快，多代際產(chǎn)品共存，對(duì)技能要求高，導(dǎo)致運(yùn)營(yíng)維護(hù)困難，對(duì)很多只具備傳統(tǒng)IT維護(hù)能力的企業(yè)而言是重大挑戰(zhàn)。由于這些挑戰(zhàn)在一段時(shí)間內(nèi)將繼續(xù)存在，因此每個(gè)企業(yè)都要思考適合自己的獲取AI算力的方式，而不僅僅是建設(shè)自己的AI算力。

談大模型：不是每個(gè)企業(yè)都要訓(xùn)練基礎(chǔ)大模型

除了AI算力建設(shè)呈現(xiàn)“企業(yè)一窩蜂涌入”的狀態(tài)之外，基礎(chǔ)大模型領(lǐng)域也是“百家爭(zhēng)鳴”。

而徐直軍認(rèn)為，不是每個(gè)企業(yè)都要訓(xùn)練自己的基礎(chǔ)大模型。訓(xùn)練出基礎(chǔ)大模型，關(guān)鍵是數(shù)據(jù)，而準(zhǔn)備足夠多的高質(zhì)量數(shù)據(jù)是很大挑戰(zhàn)，基礎(chǔ)大模型預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)量進(jìn)入10萬(wàn)億tokens量級(jí)，對(duì)于企業(yè)來(lái)說(shuō)不僅意味著高成本，同時(shí)能否獲取到足夠的數(shù)據(jù)量也是挑戰(zhàn)。

同時(shí)，訓(xùn)練基礎(chǔ)大模型的難度也非常大。徐直軍表示，基礎(chǔ)大模型參數(shù)量在持續(xù)增大，模型迭代和優(yōu)化難度大，通常需要數(shù)月到數(shù)年時(shí)間完成模型迭代訓(xùn)練。每個(gè)企業(yè)都應(yīng)聚焦自身核心業(yè)務(wù)，自行訓(xùn)練基礎(chǔ)大模型會(huì)影響AI盡快賦能核心業(yè)務(wù)。

最后，整個(gè)行業(yè)也面臨著人才困境。徐直軍說(shuō)：“基礎(chǔ)大模型涉及的相關(guān)技術(shù)每天都在更新，具備實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)的技術(shù)專家少，對(duì)于企業(yè)來(lái)說(shuō)，建立足夠的技術(shù)人才資源也是挑戰(zhàn)?！?/p>

徐直軍認(rèn)為，不是所有的應(yīng)用都要追求“大”模型。從華為盤古在行業(yè)的實(shí)踐看，十億參數(shù)模型可以滿足科學(xué)計(jì)算、預(yù)測(cè)決策等業(yè)務(wù)場(chǎng)景的需求，比如降雨預(yù)測(cè)、藥物分子優(yōu)化、工藝參數(shù)預(yù)測(cè)，在PC、手機(jī)等端側(cè)設(shè)備上，十億參數(shù)模型也有廣泛應(yīng)用。而百億參數(shù)模型可以滿足面向NLP、CV、多模態(tài)等大量特定領(lǐng)域場(chǎng)景的需求，比如知識(shí)問(wèn)答、代碼生成、坐席助手、安全檢測(cè)。面向NLP、多模態(tài)的復(fù)雜任務(wù)，可以用千億參數(shù)模型來(lái)完成。

“企業(yè)需要的是根據(jù)自身不同業(yè)務(wù)場(chǎng)景需求，選擇最合適的模型，通過(guò)多模型組合，解決問(wèn)題，創(chuàng)造價(jià)值?！毙熘避姳硎尽?/p>

值得注意的是，9月19日，在2024華為全聯(lián)接大會(huì)期間，全球混合云基礎(chǔ)設(shè)施峰會(huì)上，華為主機(jī)上云軍團(tuán)CEO、混合云總裁尚海峰正式發(fā)布大模型混合云Top N場(chǎng)景，首批面向5大行業(yè)，共計(jì)發(fā)布20個(gè)領(lǐng)域、80多個(gè)行業(yè)場(chǎng)景基線，加速大模型行業(yè)落地。

談終端：應(yīng)該以AI體驗(yàn)為中心，而非以算力為中心

華為是最早把AI引入到智能手機(jī)等終端領(lǐng)域的企業(yè)。早在2017年，華為推出的Mate10就內(nèi)置了AI芯片，并將AI智慧影像、AI翻譯等能力首次應(yīng)用到了手機(jī)，開(kāi)啟了“MobileAI”時(shí)代。

“而今天，隨著AI進(jìn)入大模型時(shí)代，我們基于端、芯、云協(xié)同的架構(gòu)，把AI技術(shù)與鴻蒙操作系統(tǒng)深度融合，重新構(gòu)建了以AI為中心的鴻蒙原生智能，從內(nèi)核到系統(tǒng)應(yīng)用實(shí)現(xiàn)全面智能化，同時(shí)實(shí)現(xiàn)更開(kāi)放的生態(tài)協(xié)作，以及更可信的隱私安全保護(hù)。”徐直軍說(shuō)。

目前，在手機(jī)、電腦等各種終端設(shè)備中引入AI能力，已經(jīng)成為行業(yè)發(fā)展趨勢(shì)，比如打造AIPhone、AIPC等。關(guān)于如何定義AI時(shí)代的智能終端，業(yè)界也有多種聲音。徐直軍表示：“我們始終認(rèn)為，消費(fèi)者的體驗(yàn)是第一位的，消費(fèi)者難以理解芯片工藝、算力TFLOPS、模型參數(shù)究竟意味著什么，而是更加注重切身的使用體驗(yàn)?！?/p>

“我們倡議，終端AI應(yīng)以體驗(yàn)為中心，而不是以算力為中心?！毙熘避姳硎尽；谶@一理念，為了讓消費(fèi)者對(duì)AI終端的能力有更清晰、更直觀的認(rèn)知，同時(shí)也為了讓產(chǎn)業(yè)界對(duì)AI終端的能力演進(jìn)達(dá)成統(tǒng)一的共識(shí)，協(xié)同產(chǎn)業(yè)有序發(fā)展，華為和清華大學(xué)人工智能產(chǎn)業(yè)研究院共同提出AI終端智能化L1到L5分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)，以消費(fèi)者體驗(yàn)為牽引，將用戶的智能體驗(yàn)進(jìn)行量化。

徐直軍呼吁，期待產(chǎn)業(yè)界同仁一起來(lái)完善、優(yōu)化該分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)，共同促進(jìn)終端AI的有序發(fā)展。

談自動(dòng)駕駛：最終將實(shí)現(xiàn)無(wú)人駕駛

“汽車自動(dòng)駕駛解決方案也是華為最開(kāi)始投資AI的重要領(lǐng)域，因?yàn)樽詣?dòng)駕駛的目標(biāo)是無(wú)人駕駛，是AI應(yīng)用最為挑戰(zhàn)的場(chǎng)景之一。”徐直軍表示。

據(jù)介紹，目前華為推出的ADS3.0版本，能夠讓自動(dòng)駕駛決策更準(zhǔn)確，通行更高效，體驗(yàn)更類人，駕駛更安全。并且實(shí)現(xiàn)了車位到車位“一鍵”抵達(dá)，從公開(kāi)道路到園區(qū)道路到地下車位的全場(chǎng)景貫通。

“現(xiàn)在，中國(guó)消費(fèi)者對(duì)汽車智能駕駛已經(jīng)非常熟悉了，購(gòu)買新車時(shí)配智能駕駛高階版本的比例非常高，汽車的智能駕駛能力也已經(jīng)成為中國(guó)消費(fèi)者購(gòu)買新車時(shí)重點(diǎn)考慮的因素?！毙熘避姳硎?。

據(jù)中商產(chǎn)業(yè)研究院數(shù)據(jù)，2023年，我國(guó)在售新車L3和L4級(jí)別自動(dòng)駕駛的滲透率分別為20%和11%。2023年我國(guó)無(wú)人駕駛市場(chǎng)規(guī)模約為3301億元，同比增長(zhǎng)14.1%，2024年將達(dá)到3832億元。

“下一步，我們將基于融合感知，持續(xù)演進(jìn)自動(dòng)駕駛解決方案，逐步實(shí)現(xiàn)在高速路：上車即可休息，長(zhǎng)途安心睡；在城區(qū)和郊區(qū)公路，處處都好開(kāi)，安全穩(wěn)重比肩老司機(jī)；在鄉(xiāng)村和山路：上山下鄉(xiāng)，全地貌全天候放心開(kāi)。在泊車場(chǎng)景：實(shí)現(xiàn)離車即走、零剮蹭、零卡死；在安全方面要實(shí)現(xiàn)全方位全向主動(dòng)安全，主要是主責(zé)碰撞清零，減輕次要責(zé)任。在這些關(guān)鍵場(chǎng)景目標(biāo)達(dá)成的基礎(chǔ)上，未來(lái)最終實(shí)現(xiàn)無(wú)人駕駛?！毙熘避姳硎?。

校對(duì)：王錦程