每經記者｜王晶    每經編輯｜董興生    

ChatGPT的出現，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展，對產業影響也逐步加深，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“華為全聯接大會2023”上，華為提出全面智能化（All Intelligence）戰略，目標是加速千行萬業的智能化轉型，讓所有對象可聯接，讓所有應用可模型，讓所有決策可計算。

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

眾所周知，算法、算力及數據是實現人工智能的三要素。在孟晚舟看來，“人工智能的發展，算力是核心驅動力。大模型需要大算力，算力大小決定著AI迭代與創新的速度，也影響著經濟發展的速度。算力的稀缺和昂貴，已經成為制約AI發展的核心因素”。

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

孟晚舟 圖片來源：企業供圖

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。“我們將持續提升‘軟硬芯邊端云’的融合能力，做厚‘黑土地’，滿足各行各業多樣性的AI算力需求。”

她還表示，華為將發揮在計算、存儲、網絡、能源等領域的綜合優勢，改變傳統的服務器堆疊模式，以系統架構創新的思路，著力打造AI集群，實現算力、運力、存力的一體化設計，突破算力瓶頸，提供可持續的澎湃算力。

談及當前火熱的大模型，孟晚舟稱，參數超過千億甚至萬億的人工智能神經網絡模型，正在加速進入千行萬業，AI發展也正在跨越拐點。從小模型時代到大模型時代，AI技術的實用性發生了質的飛躍。過去，不同的應用場景需要開發不同的模型。現在，大模型通過吸收海量知識，一個模型可以適配多種業務場景，大幅降低了AI開發與應用的門檻，縮短了技術到應用的周期，使AI從作坊式開發、場景化定制，走向工業化開發、場景化調優，依托大模型規模化解決行業問題成為可能。

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大模型階段。“華為支持每個組織使用自己的數據訓練出自己的大模型，讓每個行業用自己的專業知識發展出自己的行業大模型。”孟晚舟說。

生態對計算產業的持續發展也非常關鍵，對華為而言，發展計算生態不僅要面對半導體大廠的競爭，還要面臨供應鏈的挑戰。對此，孟晚舟表示：“數十年來，我們深入通信與計算的理論本質，在數學與算法、化學與材料科學、物理與工程技術、標準與專利等領域持續投入，構建起‘根技術’優勢，面向智能化未來，華為將持續深耕根技術，堅持硬件開放、軟件開源，與產業合作伙伴一道構筑繁榮的算力生態。”

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

面對諸多挑戰，汪濤提出，加速行業智能化關鍵需要從智聯萬物、智算萬數、智賦萬業三個方面著手，協同推進，從而解決AI在行業場景落地難的問題，實現百模千態與行業場景深度融合。