华为轮值董事长徐直军：不是所有应用都要追求“大”模型

9月19日，华为全联接大会2024在上海举办。会上，华为副董事长、轮值董事长徐直军表示：“AI技术的持续进步正在推动各行各业智能化的不断深化，全面智能化时代已然来临。”

算力供给既是机遇又是挑战

AI技术要落地应用，企业要实现智能化转型，算力是必不可少的“刚需”。徐直军指出：“智能化必将是一个长期过程，而算力将始终是智能化的关键基础。因此，要实现智能化的可持续，首先要实现算力的可持续。”随着人工智能成为主导性算力需求，计算系统也正不断发生结构性变化，系统算力的重要性已经逐渐超越单处理器算力，算力供应商的架构性创新迫在眉睫。

要实现架构性创新、打造可持续的算力解决方案，可谓任重道远。徐直军坦言，实现算力增长所需的芯片先进性制约是华为打造算力解决方案必须面对的一大挑战：“立足中国，只有基于实际可获得的芯片制造工艺打造的算力才是长期可持续的。为此，华为将基于实际可获得的芯片制造工艺，计算、存储和网络技术协同创新，开创计算架构，打造‘超节点+集群’系统算力解决方案，长期持续满足算力需求。”

同时，近年来大模型市场需求出现爆炸式增长，建设AI算力、训练大模型风靡千行百业，无疑也为算力供应商带来了重大利好。然而，徐直军指出，立足企业长远发展，如火如荼的“大模型热”也需要一些“冷思考”：“不是每个企业都要建设大规模AI算力，不是每个企业都要训练自己的基础大模型，不是所有的应用都要追求‘大’模型。”

对于当前大量企业纷纷建设大规模AI算力的现状，徐直军泼了几盆冷水：“一是AI算力集群建设成本高、技术迭代快，很容易面临要么浪费、要么无法满足需求的困境；二是AI硬件产品更迭速度快，企业受限于成本与算力规模，大多需要多个代际产品混合使用，导致资源调度复杂度高，无法充分发挥出新一代产品的性能；三是多代际产品混用的形式，对运营维护人员有较高的技能要求，这对于很多只具备传统IT维护能力的企业而言是重大挑战。”基于此，徐直军表示：“每个企业都要思考适合自己的获取AI算力的方式，而不仅仅是建设自己的AI算力。”

而要分别打造自己的基础大模型，也对企业提出了许多挑战。徐直军指出，一方面，当前训练基础大模型的预训练数据量进入10万亿tokens量级，所需的高成本与海量数据成为了企业的第一道“门槛”；同时，随着大模型技术发展不断深入，训练模型的难度也与日俱增，通常需要数月到数年时间完成模型迭代训练，这样长时间的投入，无疑会对AI尽快赋能核心业务产生负面影响；此外，当前大模型技术更新快、但具备实战经验的技术专家少，人才获取也是一大挑战。

立足盘古大模型的实践经验，徐直军指出，只要因地制宜，“小模型”也能发挥“大作用”：十亿参数模型可以满足科学计算、预测决策等业务场景的需求，并在PC、手机等端侧设备上广泛应用；百亿参数模型可以满足面向NLP、CV、多模态等大量特定领域场景的需求，如知识问答、代码生成、坐席助手、安全检测等；面向NLP、多模态的复杂任务，则可以用千亿参数模型来完成。“总而言之，企业需要的是根据自身不同业务场景需求，选择最合适的模型，通过多模型组合，解决问题，创造价值。”徐直军总结道。

智能化时代企业应做到“6个A”

“AI已经成为对行业影响最大的技术，从没有一项技术进步像AI一样，在如此短的时间内产生如此大的影响。”徐直军直言。

一项麦肯锡和斯坦福大学的研究数据表明，当前，AI行业应用主要集中在产品开发、营销与业务运营三个环节，并在企业的积极推动下不断深化拓展到更多环节中。对此，徐直军认为，AI的行业应用不仅是为企业创造出“今天”的价值，更是为企业巩固“明天”的智能化竞争力。因此，立足全面智能化的时代浪潮，企业应及时调整发展方针，立足“6个A”发展智能时代的新特征。

徐直军告诉记者，这“6个A”分别是自适应体验（Adaptive User Experience），自演进产品（Auto-Evolving Products），自治的运营（Autonomous Operation），增强的员工（Augmented Workforce），全量全要素全联接（All-Connected Resources），以及智能原生基础设施（AI-Native Infrastructure）。

具体而言，“自适应体验”是华为对“未来企业应如何服务客户”这一议题给出的答案。徐直军指出，自适应体验指智能化企业应该能够感知并理解用户的行为、需求、兴趣、品味和环境变化，主动调整提供最符合用户需求的服务、与能够适时和同时满足海量个性化独特需求的产品。例如，智能时代的AI学习机应当能够根据学生年龄、学习进度、理解能力以及测试反馈等自动调整教学内容和难度，让每个学生在不同阶段都能获得适合自己的学习体验。“为客户提供预设的确定体验到自适应体验是一次跃迁，每个企业都需要提供适应智能化时代的客户体验。”徐直军表示。

“自演进产品”则是对智能时代企业需要打造的产品的预测。徐直军认为，智能化时代的产品将具备自主学习、持续迭代、适应变化的能力，能够进行自优化和自演进。他强调：“产品从‘数字化’到‘智能化’是一次跃迁，每个企业都需要思考如何把智能化能力融入自己的产品。”

智能化企业日常运营的未来，则是“自治的运营”，即要实现业务流高度自治运营，从感知、规划、决策到执行，形成端到端的自主闭环，通过AI技术完成运营效率提升的飞跃。例如，港口通过智能计划平台，能够自动生成作业计划，通过自动驾驶集卡自动完成集装箱水平运输。“企业运营自动化是多年以来很多企业一直在追求的，随着AI工具愈发成熟，每个企业都需要思考如何在更广、更深的范围用AI赋能和改变企业运营。”徐直军坦言道。

“增强的员工”，是企业对未来员工工作体验和工作方式的愿景。“要让每个员工都有一个‘懂我’的智能助手，从而高效、高质量的完成每一件工作。”徐直军表示，让AI造福于人类是AI存在的意义，让员工有更好的工作体验是每个企业在智能化时代竞争力的关键基础。“可以预想，在未来，运营商基站现场维护人员通过维护助手APP快速获取故障位置，故障根因以及处理建议等信息，从而大幅提高工作效率。”

如果说前四点表征了智能化的效果，最后两点则表征了智能化的基础。徐直军表示，全量全要素全联接是指，要实现企业的资产、员工、客户、伙伴、生态等全互联，所有业务对象、过程、规则实现深度、全面的数字化，使企业具备智能化必须的数据和信息基础；智能原生基础设施则指ICT基础设施要同时兼顾两方面智能化——“ICT for Intelligence”和“Intelligence for ICT”：既要系统化构建，适应智能化应用的需要；又要保证基础设施本身的运维管理和体验保障的充分智能化。

“全面智能化时代已然来临，给每个人、每个企业带来新的机遇和新的挑战。”临近尾声，徐直军提出了其对全面智能化时代的期待，“未来，要让每个人都有自己专属的智慧助手，让每个企业成为智能化企业，让每辆车都能无人驾驶。”

责任编辑：张琪玮

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