華為提出全面智能化戰(zhàn)略 孟晚舟：將持續(xù)打造堅實的算力底座

每經(jīng)記者 王晶    每經(jīng)編輯 董興生    

ChatGPT的出現(xiàn)，使人工智能成為當前最熱門的話題。隨著人工智能技術的快速發(fā)展，對產(chǎn)業(yè)影響也逐步加深，面向智能化時代，作為設備廠商的華為也正在積極擁抱人工智能。

9月20日，在“華為全聯(lián)接大會2023”上，華為提出全面智能化（All Intelligence）戰(zhàn)略，目標是加速千行萬業(yè)的智能化轉型，讓所有對象可聯(lián)接，讓所有應用可模型，讓所有決策可計算。

“在全面智能化戰(zhàn)略的指引下，華為將持續(xù)打造堅實的算力底座，使能百模千態(tài)，賦能千行萬業(yè)。”華為副董事長、輪值董事長、CFO孟晚舟說。

眾所周知，算法、算力及數(shù)據(jù)是實現(xiàn)人工智能的三要素。在孟晚舟看來，“人工智能的發(fā)展，算力是核心驅動力。大模型需要大算力，算力大小決定著AI迭代與創(chuàng)新的速度，也影響著經(jīng)濟發(fā)展的速度。算力的稀缺和昂貴，已經(jīng)成為制約AI發(fā)展的核心因素”。

在實際發(fā)展層面，《每日經(jīng)濟新聞》記者注意到，全球數(shù)據(jù)量正以指數(shù)級速度增長，而“算力荒”問題日益凸顯。IDC數(shù)據(jù)顯示，2018年至2019年，全球大數(shù)據(jù)存儲量分別為33Z B、41 ZB而2020年全球數(shù)據(jù)量達到了60 ZB，同比增長46%；龐大的數(shù)據(jù)集必然依賴強大的數(shù)據(jù)處理能力，進而要求宏觀算力快速發(fā)展。

孟晚舟 圖片來源：企業(yè)供圖

對此，孟晚舟稱，華為將打造中國堅實的算力底座，為世界構建第二選擇。“我們將持續(xù)提升‘軟硬芯邊端云’的融合能力，做厚‘黑土地’，滿足各行各業(yè)多樣性的AI算力需求。”

她還表示，華為將發(fā)揮在計算、存儲、網(wǎng)絡、能源等領域的綜合優(yōu)勢，改變傳統(tǒng)的服務器堆疊模式，以系統(tǒng)架構創(chuàng)新的思路，著力打造AI集群，實現(xiàn)算力、運力、存力的一體化設計，突破算力瓶頸，提供可持續(xù)的澎湃算力。

談及當前火熱的大模型，孟晚舟稱，參數(shù)超過千億甚至萬億的人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡模型，正在加速進入千行萬業(yè)，AI發(fā)展也正在跨越拐點。從小模型時代到大模型時代，AI技術的實用性發(fā)生了質的飛躍。過去，不同的應用場景需要開發(fā)不同的模型。現(xiàn)在，大模型通過吸收海量知識，一個模型可以適配多種業(yè)務場景，大幅降低了AI開發(fā)與應用的門檻，縮短了技術到應用的周期，使AI從作坊式開發(fā)、場景化定制，走向工業(yè)化開發(fā)、場景化調優(yōu)，依托大模型規(guī)?；鉀Q行業(yè)問題成為可能。

實際上，處于AI技術浪潮之下的華為，早在幾年前就開始在大模型領域布局。從部署的方向來看，華為正在推動通用大模型走向行業(yè)大模型階段。“華為支持每個組織使用自己的數(shù)據(jù)訓練出自己的大模型，讓每個行業(yè)用自己的專業(yè)知識發(fā)展出自己的行業(yè)大模型。”孟晚舟說。

生態(tài)對計算產(chǎn)業(yè)的持續(xù)發(fā)展也非常關鍵，對華為而言，發(fā)展計算生態(tài)不僅要面對半導體大廠的競爭，還要面臨供應鏈的挑戰(zhàn)。對此，孟晚舟表示：“數(shù)十年來，我們深入通信與計算的理論本質，在數(shù)學與算法、化學與材料科學、物理與工程技術、標準與專利等領域持續(xù)投入，構建起‘根技術’優(yōu)勢，面向智能化未來，華為將持續(xù)深耕根技術，堅持硬件開放、軟件開源，與產(chǎn)業(yè)合作伙伴一道構筑繁榮的算力生態(tài)。”

算力之外，在華為常務董事、ICT基礎設施業(yè)務管理委員會主任、企業(yè)BG總裁汪濤看來，行業(yè)智能化的進程中還要面臨數(shù)據(jù)、算法、應用部署等挑戰(zhàn)。

面對諸多挑戰(zhàn)，汪濤提出，加速行業(yè)智能化關鍵需要從智聯(lián)萬物、智算萬數(shù)、智賦萬業(yè)三個方面著手，協(xié)同推進，從而解決AI在行業(yè)場景落地難的問題，實現(xiàn)百模千態(tài)與行業(yè)場景深度融合。