作者 | 葛覃

編輯 | 阿文

我們好像進(jìn)入了一個(gè)“人工智能迷霧時(shí)代”。

以大模型為代表的AI技術(shù)突破，挾巨浪而來(lái)，千行百業(yè)或多或少開(kāi)始擁抱AI，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。

然而，大多數(shù)企業(yè)看不清、看不明，不確定前方有哪些暗礁與淺灘，在實(shí)踐落地大模型的過(guò)程中，場(chǎng)景、成本、數(shù)據(jù)、IT架構(gòu)、安全等方面，每一個(gè)環(huán)節(jié)的差錯(cuò)都會(huì)拖慢，甚至影響AI落地的最終效果。

但時(shí)代不會(huì)因?yàn)槊造F而停滯不前，希望贏在AI時(shí)代的企業(yè)，應(yīng)當(dāng)如何勘破迷霧？

有經(jīng)驗(yàn)的野外向?qū)Ф贾?，冷靜思考不盲目亂走，利用指北針或找到高處辨認(rèn)方向，結(jié)伴而行，這些都是穿過(guò)迷霧的有效方法。AI時(shí)代的企業(yè)也同理。

9月19日，華為全聯(lián)接大會(huì)2024如期開(kāi)幕，華為副董事長(zhǎng)、輪值董事長(zhǎng)徐直軍發(fā)表了“擁抱全面智能化時(shí)代”的主題演講。他表示，“（企業(yè)）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)思考今天的戰(zhàn)略和行動(dòng)，是非常重要的。”

翌日，華為常務(wù)董事、華為云CEO張平安圍繞“云上躍遷，AI重塑千行萬(wàn)業(yè)”的主題，詳細(xì)闡述AI原生系統(tǒng)性思維的探索和實(shí)踐，梳理在全局視角下，企業(yè)面向智能時(shí)代，如何抓住機(jī)遇并用AI構(gòu)筑自身領(lǐng)先優(yōu)勢(shì)的全盤認(rèn)知。

在企業(yè)開(kāi)始AI行動(dòng)之前，華為已經(jīng)將自己面向AI的戰(zhàn)略、思維、產(chǎn)品和技術(shù)、以及內(nèi)外部實(shí)踐和盤托出，這是華為迄今為止最完整、最全面的AI全局總覽，云則成為華為能力的集大成輸出平臺(tái)。

AI時(shí)代，企業(yè)可以摸著華為過(guò)河了。

全面智能化，而不是盲目智能化

近日，一份《Gen AI: Too much to spend, too little benefit?》（生成式AI：投入太多，收入太少？）的報(bào)告引起熱議，其中提到，預(yù)計(jì)在未來(lái)數(shù)年中，科技巨頭、各類企業(yè)和公共事業(yè)單位將在資本開(kāi)支上投入約1萬(wàn)億美元，這包括對(duì)數(shù)據(jù)中心、芯片、AI基礎(chǔ)設(shè)施以及電網(wǎng)的重大投資。

然而，迄今為止，除了開(kāi)發(fā)商效率提升的報(bào)道外，這些投資似乎并未帶來(lái)顯著成果。目標(biāo)直指大模型現(xiàn)階段的關(guān)鍵問(wèn)題——AI能不能解決復(fù)雜的問(wèn)題，新技術(shù)應(yīng)用門檻能否再降低。

同樣是通用目的技術(shù)，互聯(lián)網(wǎng)即使在初期階段，也能以低成本的解決方案顛覆高成本的解決方案，而不是像今天的AI技術(shù)一般昂貴。

全面智能化，是華為持續(xù)推進(jìn)的戰(zhàn)略。徐直軍提到，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。但從長(zhǎng)遠(yuǎn)發(fā)展角度考慮，我們始終相信，只有客戶的持續(xù)成功，才有華為的持續(xù)發(fā)展。

因此，他給出了三點(diǎn)戰(zhàn)略判斷：不是每個(gè)企業(yè)都要建設(shè)大規(guī)模AI算力；不是每個(gè)企業(yè)都要訓(xùn)練自己的基礎(chǔ)大模型；不是所有的應(yīng)用都要追求“大”模型。

AI算力集群會(huì)帶來(lái)極大的成本壓力和運(yùn)營(yíng)維護(hù)挑戰(zhàn)，企業(yè)可能面臨錢花出去了卻無(wú)法滿足需求的困境；基礎(chǔ)大模型訓(xùn)練要求數(shù)據(jù)、人才、工程化能力和經(jīng)驗(yàn)，任一要素都考驗(yàn)企業(yè)的投入；除了面向NLP、多模態(tài)的復(fù)雜任務(wù)，需要用千億參數(shù)模型來(lái)完成，其他知識(shí)問(wèn)答、代碼生成、坐席助手、安全檢測(cè)，百億參數(shù)足以實(shí)現(xiàn)較好效果，更多業(yè)務(wù)僅需要十億級(jí)別參數(shù)模型。

從行業(yè)視角觀察，越來(lái)越多的企業(yè)基于云計(jì)算平臺(tái)訓(xùn)練大模型，華為云的昇騰AI云服務(wù)、ModelArts服務(wù)、盤古大模型5.0等，提供了算力、模型服務(wù)、全鏈路工具的完整服務(wù)，這大大降低了企業(yè)的技術(shù)和成本門檻。

更值得關(guān)注的是，大模型任務(wù)好似一個(gè)巨大的推力，企業(yè)在訓(xùn)練完大模型之后，自然使用云計(jì)算平臺(tái)繼續(xù)承載和運(yùn)營(yíng)大模型應(yīng)用，并不斷在云平臺(tái)上迭代，建立起全新的大模型技術(shù)棧。

用AI原生思維，做AI原生企業(yè)

云原生時(shí)代，先一步成為云原生的企業(yè)，可能已經(jīng)充分嘗到了技術(shù)紅利。無(wú)論是云計(jì)算典型的彈性算力，還是大模型所需的數(shù)據(jù)治理，亦或是AI應(yīng)用的各種中間件能力，云原生做得好的企業(yè)，數(shù)字化能力就越強(qiáng)，也就越能快速探索大模型。

AI原生時(shí)代，企業(yè)也應(yīng)當(dāng)構(gòu)筑AI原生的思維。張平安表示，企業(yè)要在智能時(shí)代抓住機(jī)遇，用AI構(gòu)筑自身領(lǐng)先優(yōu)勢(shì)，最核心的是要構(gòu)筑起AI原生的思維，將AI技術(shù)和工具作為核心要素，來(lái)重新思考和設(shè)計(jì)企業(yè)流程、IT架構(gòu)、業(yè)務(wù)創(chuàng)新，充分發(fā)揮AI的潛力，提高效率，創(chuàng)新業(yè)務(wù)模式，解決復(fù)雜問(wèn)題。

在華為云看來(lái)，AI原生思維的本質(zhì)是長(zhǎng)期主義、AI優(yōu)先、立即行動(dòng)。

具體來(lái)看，首先，AI已經(jīng)進(jìn)入史上最密集的進(jìn)展發(fā)布期，AI的主導(dǎo)權(quán)、對(duì)物理世界的映射能力日益增強(qiáng)，趨勢(shì)不可阻擋，擁抱AI就是構(gòu)建企業(yè)的長(zhǎng)期競(jìng)爭(zhēng)力。不高估AI的短期效果，也絕不要低估AI的長(zhǎng)期價(jià)值。

其次，面向數(shù)智化轉(zhuǎn)型，哪怕是行業(yè)最難的場(chǎng)景，在實(shí)現(xiàn)路徑選擇上，也要敢于開(kāi)放出來(lái)，讓AI“能用盡用”，AI優(yōu)先。

最后的關(guān)鍵是立即行動(dòng)，實(shí)現(xiàn)場(chǎng)景-基礎(chǔ)設(shè)施-數(shù)據(jù)底座-AI大模型-場(chǎng)景的正向循環(huán)，企業(yè)越早引入AI，就能越早受益。

與之相對(duì)應(yīng)的是，AI原生思維需要產(chǎn)品技術(shù)能力的支撐，張平安提到了關(guān)鍵三點(diǎn)：

第一，構(gòu)建與企業(yè)需求相匹配的AI 原生基礎(chǔ)設(shè)施，為大模型訓(xùn)練推理提供極致彈性、高可靠、高效能的多元算力。華為云正式發(fā)布AI原生云基礎(chǔ)設(shè)施CloudMatrix，將CPU、NPU、DPU、存儲(chǔ)和內(nèi)存等資源全部互聯(lián)和池化，實(shí)現(xiàn)一切可池化、一切皆對(duì)等、一切可組合，為客戶提供澎湃的AI算力。

第二，構(gòu)建起以知識(shí)為中心的數(shù)據(jù)底座，讓AI更好的使用數(shù)據(jù)，讓數(shù)據(jù)成為企業(yè)的核心資產(chǎn)，核心競(jìng)爭(zhēng)力。華為云全面升級(jí)了DataArts數(shù)據(jù)治理生產(chǎn)線，為客戶提供面向AI、以知識(shí)為中心的數(shù)據(jù)底座，包括AI和大數(shù)據(jù)融合引擎、數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)治理、知識(shí)服務(wù)和數(shù)智應(yīng)用使能服務(wù)，能夠讓資源利用率和供數(shù)效率顯著提升。

第三，合適的AI模型，實(shí)現(xiàn)多尺寸、多模態(tài)組合。華為云盤古大模型5.0是一個(gè)全系列、多模態(tài)的大模型，有可運(yùn)行在端側(cè)的盤古E系列、高效推理的盤古P系列、處理復(fù)雜場(chǎng)景的盤古U系列、企業(yè)的統(tǒng)一AI大腦盤古S系列，參數(shù)規(guī)模從十億到萬(wàn)億。而且，華為盤古大模型不僅包含NLP、CV、多模態(tài)，還包含預(yù)測(cè)大模型和科學(xué)計(jì)算大模型。系列化的盤古，能幫助企業(yè)更好地在全場(chǎng)景應(yīng)用AI技術(shù)。

此外，華為云CTO張宇昕正式發(fā)布1+N的盤古智能助手產(chǎn)品體系，把傳統(tǒng)的云服務(wù)升級(jí)為AI加持的智能云服務(wù)。

1指的是統(tǒng)一的華為云盤古助手，圍繞企業(yè)在云上的規(guī)劃、使用、維護(hù)、優(yōu)化的全旅程，提供知識(shí)查詢、信息查詢、操作執(zhí)行、優(yōu)化分析等各方面的智能化服務(wù)能力，N指的是華為云針對(duì)企業(yè)用戶工作流程中的高頻共性場(chǎng)景，比如產(chǎn)品研發(fā)、數(shù)據(jù)分析、安全防護(hù)、辦公協(xié)同等，通過(guò)將盤古大模型與各個(gè)領(lǐng)域積累的數(shù)據(jù)和經(jīng)驗(yàn)相結(jié)合，通過(guò)AI賦能這些場(chǎng)景專用的云服務(wù)，提升相關(guān)人員的業(yè)務(wù)效率。

在金融領(lǐng)域，中國(guó)郵政儲(chǔ)蓄銀行基于華為云CodeArts盤古助手打造了智能開(kāi)發(fā)平臺(tái)，通過(guò)大模型結(jié)合軟件分析、代碼RAG等技術(shù)，構(gòu)建了代碼生成、UT生成、技術(shù)問(wèn)答等能力，代碼生成采納率超過(guò)30%，UT代碼采納率超過(guò)60%，已自動(dòng)生成29萬(wàn)余行高質(zhì)量代碼，高效支持超過(guò)200個(gè)應(yīng)用系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)。

華為云會(huì)議中也已提供盤古助手的能力。例如，盤古助手可根據(jù)會(huì)議內(nèi)容，生成多語(yǔ)種的實(shí)時(shí)會(huì)議記錄和智能摘要，幫助用戶輕松實(shí)現(xiàn)5分鐘讀懂2小時(shí)會(huì)議。

站在華為的肩膀上，遠(yuǎn)眺AI未來(lái)

從全球范圍來(lái)看，中美兩國(guó)在AI領(lǐng)域處于領(lǐng)先地位，不論是技術(shù)還是商業(yè)，中國(guó)企業(yè)在大多數(shù)時(shí)間處于追趕地位，以大模型為代表的AI技術(shù)提供了一個(gè)直線超車的機(jī)會(huì)，既比拼誰(shuí)能跑得更快，也比拼誰(shuí)能跑得更遠(yuǎn)。

牛頓站在巨人的肩膀上，有了微積分、萬(wàn)有引力、光學(xué)分析等矚目成就，如今的企業(yè)也不妨站在華為的肩膀上，去博得AI時(shí)代的大機(jī)會(huì)。

2018年華為成立了人工智能使能部，用AI改造自身的業(yè)務(wù)場(chǎng)景，并形成了一套行之有效的方法論“三層五階八步”，三層分成了重新定義智能業(yè)務(wù)、AI開(kāi)發(fā)與交付、持續(xù)運(yùn)營(yíng)智能應(yīng)用，五階八步就是從業(yè)務(wù)場(chǎng)景出發(fā)，沿著業(yè)務(wù)流程、組織，公司數(shù)據(jù)和AI應(yīng)用指導(dǎo)業(yè)務(wù)如何一步步落地企業(yè)的AI。

定義企業(yè)AI場(chǎng)景，重塑現(xiàn)有作業(yè)流程，成立AI組織，華為一步步擴(kuò)大自己的AI實(shí)踐，以制造場(chǎng)景為例，華為采用多模型“系統(tǒng)工程”，組合決策式和生成式AI，構(gòu)建了計(jì)劃求解器，AI視覺(jué)質(zhì)檢、裝備預(yù)測(cè)性維護(hù)、制造知識(shí)賦能等能力，提升了制造整體生產(chǎn)力，訂單交付周期縮短了30%以上。

外部實(shí)踐的場(chǎng)景多種多樣，華為云更傾向于做行業(yè)難事，解行業(yè)難題。在鐵路領(lǐng)域，結(jié)合盤古大模型和巡檢機(jī)器人，可精準(zhǔn)識(shí)別一列動(dòng)車的3.2萬(wàn)個(gè)項(xiàng)點(diǎn)，高鐵運(yùn)營(yíng)效率和成本大幅優(yōu)化，工人也不必在凌晨時(shí)段艱辛作業(yè)。

在鋼鐵領(lǐng)域，上海寶武鋼鐵將盤古大模型應(yīng)用至1880熱軋生產(chǎn)線。盤古大模型僅需4小時(shí)，就能夠?qū)ψ顑?yōu)參數(shù)進(jìn)行預(yù)測(cè)，精軋寬展預(yù)測(cè)精度較傳統(tǒng)模型提高5%以上，鋼板成材率提升0.5%，預(yù)計(jì)每年可以多產(chǎn)鋼板2萬(wàn)余噸，年收益達(dá)9000余萬(wàn)元。就在9月，雙方合作的熱軋自然寬展預(yù)測(cè)模型正式投入實(shí)時(shí)生產(chǎn)控制，拉開(kāi)了AI技術(shù)參與鋼鐵生產(chǎn)的帷幕。

為了給千行萬(wàn)業(yè)客戶數(shù)智化轉(zhuǎn)型落地提供參考，華為全聯(lián)接大會(huì)2024還發(fā)布了《共贏行業(yè)數(shù)智化實(shí)踐白皮書》，支持客戶加速行業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型?；谛袠I(yè)智能化參考架構(gòu)，華為聯(lián)合伙伴，全新打造了政府、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，支持客戶深化行業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型。

后浪奔涌，總是推著前浪走，最終匯合成新的浪潮，華為就是AI時(shí)代推著行業(yè)向前的一股重要力量，從戰(zhàn)略到思維，從技術(shù)產(chǎn)品到行業(yè)實(shí)踐，全面智能化的迷霧漸漸消散。