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华为徐直军:算力挑战将长期存在,不是所有企业都要自建大模型

2024-09-20 02:23:45 印宸 人气值:623

图片来源:华为

界面新闻记者 | 陆柯言

界面新闻编辑 | 宋佳楠

9月19日,一年一度的华为全联接大会在上海举办。开幕当天,华为轮值董事长徐直军就今年科技圈最热的AI话题发表了演讲。

徐直军表示,华为正在全面拥抱智能化,这必将是一个长期过程,而算力是智能化的关键基础。

他直接点出了中国算力建设面临的现实,即算力需要依赖半导体工艺,但美国在AI芯片领域对中国的制裁长期不会取消,中国半导体制造工艺将在相当长时间处于落后状态。“这就意味着,中国所能制造的芯片的先进性将受到制约也是我们打造算力解决方案必须面对的挑战。”

华为的观点是,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。在此过程中,华为看到了挑战和机会。

徐直军认为,人工智能正在成为主导性算力需求,促使计算系统正在发生结构性变化,需要的是系统算力,而不仅仅是单处理器的算力。这些变化为中国通过架构性创新、开创出一条自主可持续的计算产业发展道路提供了机遇。

基于以上背景,华为的战略核心,充分抓住人工智能变革机遇,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,开发“超节点+集群”系统算力解决方案,长期持续满足算力需求。

华为是在AI领域投入颇多。2018年的华为全联接大会上,该公司首度公布了人工智能发展战略和全栈全场景AI解决方案,把AI定位为通用目的技术。此后,华为参与了各地人工智能计算中心的建设,推出自研盘古大模型,以及基于达芬奇架构的昇腾AI处理器,包括昇腾310和昇腾910系列。

徐直军提到,大模型的火爆对于华为这样的算力提供商而言是重大利好,不是每个企业都要建设大规模AI算力。AI服务器不同于通用x86服务器,对供电、散热等数据中心机房环境要求极高,且随着大模型越来越大,AI服务器快速升级换代,数据中心机房面临要么浪费、要么无法满足需求的困境,同时存在非常大的运维压力。

另一方面,鉴于高成本、人才稀缺、模型训练难等因素,并不是每个企业都要训练自己的基础大模型,也不是所有的应用都要追求“大”模型。企业需要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。

正因如此,华为认为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。对于很多不具备自建AI算力和自训基础大模型能力的企业而言,选择云服务是更为合理、可持续的选择。

谈及近期被热议的端侧AI,徐直军表示,消费者难以理解芯片工艺、算力TFLOPS、模型参数量究竟意味着什么,而是更加注重切身的使用体验。终端AI应以体验为中心,而不是以算力为中心。

AI的另一重要应用场景是自动驾驶,这也是华为最早投资AI的领域。在华为介入智能汽车业务之后,其自研的智能驾驶解决方案已成为旗下汽车产品的重要竞争力之一。今年8月,华为发布了该方案的3.0版本,实现了全向防碰撞系统的升级,以及全向避障等能力。

这并非华为的最终目标。徐直军称,下一步,华为还将基于融合感知,持续推进自动驾驶解决方案,逐步实现“高速路上车即可休息”、“长途安心睡”、“全地貌全天候放心开”、“泊车零剐蹭零卡死”、“主责碰撞清零”等关键场景目标,未来最终实现无人驾驶。

而对于生态建设的进展,他表示,在2017年到2019年的三年间,华为先后开启了华为云、昇腾、鲲鹏和鸿蒙生态的构建。在2024年及未来五年,华为将强力战略投资生态的发展,通过生态的发展牵引、促进、带动计算产业和终端产业的发展,为世界计算领域提供第二个选择,同时为世界提供苹果、安卓之外第三个移动操作系统。

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