“人類發(fā)現(xiàn)地球只是宇宙一員的時(shí)候，也是我們距離群星最遙遠(yuǎn)的時(shí)候?！?/p>
這個(gè)來自天文領(lǐng)域的喟嘆，今天同樣出現(xiàn)在行業(yè)與企業(yè)的智能化之路上。在這個(gè)時(shí)代坐標(biāo)上，AI大模型技術(shù)極速成熟，AIGC和AI Agent等應(yīng)用受到了各個(gè)行業(yè)的巨大期待。
但對(duì)絕大多數(shù)企業(yè)而言，AI看似近了，其實(shí)卻更遠(yuǎn)了。當(dāng)企業(yè)耗巨資去追求大模型開發(fā)、自建AI算力、搭建AI平臺(tái)等智能化方案，往往會(huì)發(fā)現(xiàn)其帶來的價(jià)值并不明顯，消耗的成本卻難以承擔(dān)。
如何解決能看到AI，卻無法獲得智能化價(jià)值的時(shí)代難題？
華為在這個(gè)過程中，又能夠把握怎樣的新戰(zhàn)略機(jī)遇？
（華為副董事長(zhǎng)、輪值董事長(zhǎng)徐直軍）
2024年9月19日，華為全聯(lián)接大會(huì)2024在上海召開。華為副董事長(zhǎng)、輪值董事長(zhǎng)徐直軍發(fā)表了以《擁抱全面智能化時(shí)代》為主題的演講。將這篇演講的內(nèi)容與當(dāng)前行業(yè)智能化的難題進(jìn)行對(duì)齊，就能發(fā)現(xiàn)以上兩個(gè)問題的答案。
全面智能化時(shí)代與初階智能化階段的區(qū)別在于，需要讓AI系統(tǒng)像電力、網(wǎng)絡(luò)一樣歸于極簡(jiǎn)，歸于用戶價(jià)值至上。
而讓復(fù)雜的技術(shù)重回極簡(jiǎn)，正是華為最為擅長(zhǎng)的戰(zhàn)略慣性。
對(duì)于大多數(shù)行業(yè)與企業(yè)而言，大模型正在讓智能化變得愈發(fā)復(fù)雜。參數(shù)不斷膨脹的模型，成本持續(xù)增長(zhǎng)的算力，以及不斷疊加的AI系統(tǒng)運(yùn)維難度，似乎都預(yù)示著AI將是一條單行道。最終只有極少部分能夠負(fù)擔(dān)超大模型、超大算力的企業(yè)才擁有智能。
然而從歷史發(fā)展的邏輯看，這是絕不可能的。只有絕大多數(shù)企業(yè)與行業(yè)都能從中獲益，技術(shù)革命才有成功的可能。
因此，我們必須換一個(gè)視角審視AI。在AI本身的技術(shù)脈絡(luò)之外，還要看到企業(yè)對(duì)智能化技術(shù)的真實(shí)適配與需求。一味追求大模型參數(shù)與大規(guī)模算力可能并不全面，只有實(shí)現(xiàn)行業(yè)與AI的雙向?qū)︸Y，才能最終實(shí)現(xiàn)智能變革。
以企業(yè)智能化為例，徐直軍認(rèn)為，站在客戶持續(xù)成功的立場(chǎng)上，會(huì)發(fā)現(xiàn)這樣幾個(gè)客觀現(xiàn)象：
1.不是每個(gè)企業(yè)都要建設(shè)大規(guī)模AI算力。
企業(yè)智能化進(jìn)程中，也伴隨著AI硬件產(chǎn)品快速迭代、AI基礎(chǔ)設(shè)施快速升級(jí)的客觀情況。這樣一來，企業(yè)自建AI算力很容易跟不上發(fā)展節(jié)奏，從而產(chǎn)生巨大浪費(fèi)。而且對(duì)于企業(yè)來說，混合異構(gòu)的AI算力也會(huì)產(chǎn)生巨大的運(yùn)維成本，往往得不償失。
2.不是每個(gè)企業(yè)都要訓(xùn)練自己的基礎(chǔ)大模型。
企業(yè)自訓(xùn)大模型，意味著需要大量的高質(zhì)量數(shù)據(jù)以及龐大的AI算力，從而帶來復(fù)雜且高昂的綜合成本。加上模型參數(shù)擴(kuò)大，帶來訓(xùn)練難度的不斷提升，自行訓(xùn)練模型很可能延誤企業(yè)將AI與核心業(yè)務(wù)結(jié)合，造成適得其反的效果。
3.不是所有的應(yīng)用都要追求“大”模型。
從華為云的產(chǎn)業(yè)實(shí)踐來看，不同場(chǎng)景的需求可以通過不同參數(shù)級(jí)別的模型來滿足，而不是一味追求模型的“大”。比如，十億參數(shù)模型可以滿足科學(xué)計(jì)算、預(yù)測(cè)決策等業(yè)務(wù)場(chǎng)景的需求；百億參數(shù)模型可以滿足知識(shí)問答、代碼生成、坐席助手等大量場(chǎng)景的需求；更復(fù)雜的NLP、多模態(tài)任務(wù)，則通過用千億參數(shù)模型來完成。
如果說，智能化的初級(jí)階段，是向著參數(shù)更大、泛化性更強(qiáng)的模型單向發(fā)展，那么全面智能化階段，必須考慮用戶與AI的雙向情況。只有每家企業(yè)，甚至每個(gè)人、每臺(tái)設(shè)備、每輛車都以最合適自己，最簡(jiǎn)單的方法獲得智能化價(jià)值，AI才能由遠(yuǎn)而近，抵達(dá)產(chǎn)業(yè)核心。
明確了這個(gè)邏輯，我們才能理解華為的戰(zhàn)略機(jī)遇何在。
想要實(shí)現(xiàn)從單向AI到全面智能化的跨越，有一個(gè)不可避免的階段，就是回到極簡(jiǎn)。
事實(shí)上，信息時(shí)代、數(shù)字時(shí)代，甚至更早的工業(yè)革命都會(huì)經(jīng)歷這一過程。產(chǎn)業(yè)真正成熟的標(biāo)志，是將看似極其復(fù)雜的技術(shù)原理與工程化設(shè)計(jì)進(jìn)行封裝，最終讓用戶獲得唾手可得的價(jià)值。
比如說，今天企業(yè)只需要了解企業(yè)網(wǎng)的架設(shè)與辦公終端的使用，不必考慮復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)制式與網(wǎng)絡(luò)協(xié)議。這就說明原本復(fù)雜的企業(yè)數(shù)據(jù)通信，已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了極簡(jiǎn)的價(jià)值回歸。
華為這家公司所擅長(zhǎng)的，正是對(duì)復(fù)雜的技術(shù)進(jìn)行極簡(jiǎn)化處理。從交換機(jī)、基站，到服務(wù)器，甚至終端，華為一以貫之的戰(zhàn)略思維，就是在各個(gè)領(lǐng)域?qū)ふ覍?fù)雜技術(shù)進(jìn)行極簡(jiǎn)化變革的機(jī)遇，從而確立這一領(lǐng)域的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。這也就是大家聽說過的“簡(jiǎn)單的留給用戶，復(fù)雜的留給自己”。
在AI時(shí)代面前，想要再次完成“重回極簡(jiǎn)”的目標(biāo)，華為需要找到一系列戰(zhàn)略接駁點(diǎn)。接駁點(diǎn)之下，華為將復(fù)雜的智能化技術(shù)封裝完成；接駁點(diǎn)之上，最終用戶可以以最簡(jiǎn)單有效的方式獲取智能價(jià)值，比如說：
云，是企業(yè)與全面智能化的接駁點(diǎn)。
徐直軍認(rèn)為，對(duì)于很多不具備自建AI算力和自訓(xùn)基礎(chǔ)大模型能力的企業(yè)來講，選擇云服務(wù)是更為合理的、可持續(xù)的選擇。華為云也針對(duì)這些挑戰(zhàn)，面向AI，對(duì)全棧進(jìn)行了升級(jí)，致力于讓每個(gè)企業(yè)都能按需、高效地訓(xùn)練模型和應(yīng)用模型推理。
為了實(shí)現(xiàn)為不同需求、不同類型企業(yè)提供智能化價(jià)值，華為云在AI算力、AI開發(fā)工具、大模型本身等一系列價(jià)值上進(jìn)行了長(zhǎng)期建設(shè)。算力層面，華為云持續(xù)打造了昇騰云服務(wù)；AI開發(fā)領(lǐng)域，華為云升級(jí)了ModelArts服務(wù)，支持業(yè)界主流基礎(chǔ)大模型開箱即用，并提供一站式模型調(diào)優(yōu)、部署、測(cè)評(píng)等工具鏈支持；在大模型層面，華為云打造了盤古5.0，支持包括十億級(jí)、百億級(jí)、千億級(jí)在內(nèi)的全系列模型，為企業(yè)提供豐富的模型能力選擇。
鴻蒙原生智能，是終端設(shè)備與全面智能化的接駁點(diǎn)。
華為正在基于端、芯、云協(xié)同的架構(gòu)，將AI技術(shù)與鴻蒙操作系統(tǒng)深度融合，從而構(gòu)建以AI為中心的鴻蒙原生智能。通過小藝智能體等應(yīng)用方式，讓終端設(shè)備走向更高水準(zhǔn)的智能化。
ADN網(wǎng)絡(luò)，是網(wǎng)絡(luò)通信與全面智能化的接駁點(diǎn)。
華為在2018年首次提出了將AI用于電信網(wǎng)絡(luò)的ADN自動(dòng)駕駛網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)。目前，ADN網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)高度融入華為的運(yùn)營(yíng)商業(yè)務(wù)中，同時(shí)開始向企業(yè)網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域演進(jìn)。
自動(dòng)駕駛，是汽車與全面智能化的接駁點(diǎn)。
在汽車領(lǐng)域，華為已經(jīng)基于融合感知技術(shù)，打造了可以持續(xù)演進(jìn)的自動(dòng)駕駛解決方案，實(shí)現(xiàn)了主動(dòng)安全、智能化泊車、車庫(kù)到車庫(kù)智駕等關(guān)鍵場(chǎng)景的突破。這些能力的成熟，為最終實(shí)現(xiàn)無人駕駛奠定了基礎(chǔ)。
這些接駁點(diǎn)的背后，展現(xiàn)了華為在AI大勢(shì)面前的基礎(chǔ)判斷：只有用戶價(jià)值與技術(shù)進(jìn)步的交匯處，才是值得發(fā)力的戰(zhàn)略空間。
至此，我們可以回顧一下，什么是華為眼中的全面智能化。它至少包含這樣幾個(gè)要素：
1.全方位挖掘行業(yè)需求的智能化。
華為并不僅僅專注于大模型，而是專注各個(gè)行業(yè)、各個(gè)領(lǐng)域真實(shí)的智能化訴求。比如存、算、網(wǎng)的基礎(chǔ)設(shè)施革新；比如企業(yè)對(duì)大模型、AI開發(fā)工具的有效獲取；比如具體行業(yè)中的智能化場(chǎng)景落地。只有實(shí)用、有效、符合行業(yè)需求的智能化，才是全面智能化。
2.全領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)技術(shù)高度成熟的智能化。
相比單一維度的模型變大，算力需求增加，華為更關(guān)注技術(shù)的成熟性。比如說，汽車?yán)锇啻蟮哪Ｐ?，手機(jī)里有多少AI算力其實(shí)無濟(jì)于事，只有真正提升駕駛體驗(yàn)的汽車，真正成為個(gè)人助理的手機(jī)AI，才是全面智能化的標(biāo)志物。
3.全維度達(dá)成生態(tài)合作的智能化。
生態(tài)發(fā)展一直是華為戰(zhàn)略的重要部分。在智能化戰(zhàn)略的第一周期，華為先后開啟了華為云、昇騰、鯤鵬和鴻蒙生態(tài)的構(gòu)建。接下來，華為也希望通過生態(tài)來牽引智能化戰(zhàn)略的發(fā)展，為世界計(jì)算領(lǐng)域提供第二個(gè)選擇，為世界提供第三個(gè)移動(dòng)操作系統(tǒng)。
可以說，在智能化走向極簡(jiǎn)，走向易用，走向行業(yè)價(jià)值與技術(shù)價(jià)值對(duì)馳的必然性下。華為已經(jīng)掌握了幾個(gè)戰(zhàn)略高點(diǎn)，比如云+行業(yè)智能化、鴻蒙原生智能、自動(dòng)駕駛技術(shù)等。將這些時(shí)代性的機(jī)遇放大，將會(huì)成為華為接下來的發(fā)展重心。
用戶價(jià)值的恒定，與AI技術(shù)的飛速蛻變，二者交集處是一片無人區(qū)，也是一個(gè)巨大的機(jī)遇窗口。
堅(jiān)定走向這個(gè)窗口，就是華為給全面智能化時(shí)代的第一個(gè)擁抱。
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