《科創(chuàng)板日報》9月19日訊（記者 黃心怡）2024年華為全聯(lián)接大會今日開幕。期間華為發(fā)布CANN 8.0及openMind應用使能套件，并宣布將著力構建鯤鵬昇騰原生生態(tài)。未來三年，華為每年將投入10億元來加速鯤鵬昇騰原生應用生態(tài)發(fā)展，目標發(fā)展超過1500原生應用伙伴，基本實現全行業(yè)全場景的應用原生。

華為副董事長、輪值董事長徐直軍在演講中表示，要走向智能化，算力是關鍵基礎。智能化的可持續(xù)，首先是算力的可持續(xù)。立足中國，只有基于實際可獲得的芯片制造工藝打造的算力才是長期可持續(xù)的，否則是不可持續(xù)的。而華為的戰(zhàn)略核心是，充分抓住人工智能變革機遇，基于實際可獲得的芯片制造工藝，計算、存儲和網絡技術協(xié)同創(chuàng)新，開創(chuàng)計算架構，打造“超節(jié)點+集群”系統(tǒng)算力解決方案，長期持續(xù)滿足算力需求。

華為副董事長、輪值董事長徐直軍發(fā)表主題演講

▌智能化的可持續(xù)，首先是算力的可持續(xù)

徐直軍表示，從商業(yè)應用角度看，從來沒有一項技術進步像AI一樣，在如此短的時間內產生如此大的影響。AI技術的持續(xù)進步正在推動各行各業(yè)智能化的不斷深化，正在走向全面智能化。

而要走向智能化，算力是關鍵基礎。徐直軍在會上強調，智能化的可持續(xù)，首先是算力的可持續(xù)。立足中國，只有基于實際可獲得的芯片制造工藝打造的算力才是長期可持續(xù)的，否則是不可持續(xù)的。

隨著人工智能正在成為主導性算力需求，促使計算系統(tǒng)正在發(fā)生結構性變化，需要的是系統(tǒng)算力，而不僅僅是單處理器的算力。這些結構性變化，為通過架構性創(chuàng)新，開創(chuàng)出一條自主可持續(xù)的計算產業(yè)發(fā)展道路，提供了機遇。

徐直軍透露，華為的戰(zhàn)略核心就是，充分抓住人工智能變革機遇，基于實際可獲得的芯片制造工藝，計算、存儲和網絡技術協(xié)同創(chuàng)新，開創(chuàng)計算架構，打造“超節(jié)點+集群”系統(tǒng)算力解決方案，長期持續(xù)滿足算力需求。

過去一段時間以來，各行各業(yè)幾乎言必稱大模型，紛紛建設AI算力，紛紛訓練大模型。這對于華為這樣的算力提供商而言，屬于重大利好。但從長遠發(fā)展角度考慮，徐直軍認為，并非每個企業(yè)都要建設大規(guī)模AI算力。

“AI服務器，特別是AI算力集群不同于通用x86服務器，對供電、散熱等數據中心機房環(huán)境要求極高，且隨著大模型越來越大，AI算力也將走向更大規(guī)模，而且變化節(jié)奏快，AI服務器快速升級換代，數據中心機房面臨要么浪費、要么滿足不了需求的困境?！?/p>

其次，如今業(yè)界平均一到兩年推出新的AI硬件產品，迭代速度快。相比公有云，企業(yè)受限于算力規(guī)模小，面對快速變化的大模型，比較難以讓每個代際的算力硬件獨立完成工作，而是希望多個代際產品混合使用來進行模型訓練，由此導致資源調度復雜度高，而且因為歷史代際產品的“木桶短板”效應，拖累新一代產品性能的充分發(fā)揮，影響大模型訓練的能力。

最后是運營維護帶來的挑戰(zhàn)，AI技術還處于成長期，技術變化快，多代際產品共存，對技能要求高，導致運營維護困難，對很多只具備傳統(tǒng)IT維護能力的企業(yè)而言是重大挑戰(zhàn)。

▌模型不是越大越好

在大模型的構建方面，徐直軍同樣認為，不是每個企業(yè)都要訓練自己的基礎大模型。因為要訓練基礎大模型，關鍵是數據，而準備足夠多的高質量數據是很大挑戰(zhàn)。

“基礎大模型預訓練數據量進入10萬億tokens量級，這對于企業(yè)來說，不僅意味著高成本，同時是否能獲取到足夠的數據量也是挑戰(zhàn)。其次，模型訓練難，基礎大模型參數量在持續(xù)增大，模型迭代和優(yōu)化難度大，通常需要數月到數年時間完成模型迭代訓練。每個企業(yè)都應聚焦自身核心業(yè)務，自行訓練基礎大模型會影響AI盡快賦能核心業(yè)務?！?/p>

在人才獲取方面，基礎大模型涉及的相關技術每天都在更新，具備實戰(zhàn)經驗的技術專家少。對于企業(yè)來說，建立足夠的技術人才資源也是一大挑戰(zhàn)。

此外，也不是所有的應用都要追求“大”模型。從華為盤古在行業(yè)的實踐看，十億參數模型可以滿足科學計算、預測決策等業(yè)務場景的需求，比如降雨預測、藥物分子優(yōu)化、工藝參數預測，在PC、手機等端側設備上，十億參數模型也有廣泛應用。而百億參數模型可以滿足面向NLP、CV、多模態(tài)等大量特定領域場景的需求，比如知識問答、代碼生成、坐席助手、安全檢測。面向NLP、多模態(tài)的復雜任務，可以用千億參數模型來完成。

目前，盤古大模型仍主要面向B端行業(yè)場景落地。大會期間，華為主機上云軍團CEO、混合云總裁尚海峰發(fā)布了大模型混合云Top N場景，首批面向5大行業(yè)，共計發(fā)布20個領域、80多個行業(yè)場景基線。9月13日，寶鋼股份基于華為盤古預測大模型開發(fā)的熱軋自然寬展預測模型已正式投入寶鋼熱軋1880產線，實現在線控制，標志著華為預測大模型在鋼鐵制造領域的首次閉環(huán)控制技術驗證完成。

▌每年投入10億元 加速鯤鵬昇騰原生應用生態(tài)

在2017到2019的三年間，華為先后開啟了華為云、昇騰、鯤鵬和鴻蒙生態(tài)的構建。

目前，華為打造了面向通用計算的鯤鵬和面向AI計算的昇騰兩大計算產業(yè)。迄今已聯(lián)合7600家伙伴和635萬開發(fā)者，共同開發(fā)了2萬多個解決方案。

在本次會議上，華為發(fā)布CANN 8.0及openMind應用使能套件。CANN是華為自研的AI異構計算架構，也是昇騰生態(tài)的錨點。本次全新發(fā)布CANN 8.0，新增200多個深度優(yōu)化的基礎算子、80多個融合算子、100多個通信、矩陣運算等API，典型融合算子開發(fā)周期從2個月縮短至1.5人周。

據悉，未來三年，華為每年將投入10億元來加速鯤鵬昇騰原生應用生態(tài)發(fā)展，目標發(fā)展超過1500原生應用伙伴，基本實現全行業(yè)全場景的應用原生。

此外，華為還發(fā)布《共贏行業(yè)數智化實踐白皮書》，白皮書中包括100個實踐，覆蓋超過20個行業(yè)。同時，華為聯(lián)合伙伴，打造了政府、金融、交通、制造、電力、礦山、油氣等行業(yè)智能化10大解決方案。