華為雲CTO張宇昕:深度踐行AI-Native思維,實現智能進化

12月20日,2024創原會年度技術峰會在海南召開,華為雲CTO、創原會榮譽理事長張宇昕以《智能進化,全面擁抱AI-Native》為主題發表演講,分享了對中國AI差異化之路的思考,並重點介紹了華為雲在AI-Native新技術週期下的洞察和實踐經驗。

 華為雲CTO、創原會榮譽理事長張宇昕 華為雲CTO、創原會榮譽理事長張宇昕

張宇昕表示,AI發展速度很快,幾乎每個季度都有令人驚訝的新技術、新模型、新產品發佈,這給產業帶來了很多新變化。企業要在這次AI變革中成功突圍,需要全面擁抱AI-Native,通過「四大踐行範式」引領行業智能升級。

首先,企業需要用AI Native的雲基礎設施來打造AI算力。AI是由算力驅動的,過去20年企業AI算力需求增長了40萬倍。智能時代,以CPU為中心的主從架構無法滿足AI時代對海量高性能算力的需求,構建彈性、高效的多元算力基礎設施成為關鍵。華為雲發佈的AI原生雲基礎設施CloudMatrix,將傳統的以CPU為中心的主從架構,演進為多元算力對等全互聯架構,並將CPU、NPU、GPU等算力資源全部互聯和池化,把AI算力從單體算力演進到矩陣算力,致力於讓每個企業都能實時按需獲取AI算力。

第二,企業應用要基於AI-Native的雲服務來開發和構建。用以知識為中心的數據湖來構築數據底座,用自主智能的工具鏈來開發應用,使產品和應用具備自主學習、持續迭代、適應變化的能力。

在數據方面,需要構建AI原生數據庫,實現從內核層、到系統層和領域層的「全棧智能」,全方位提升數據庫開發和運維效率;用知識湖升級傳統數據湖,構建以知識為中心的數據底座,通過數智融合激活企業數據價值,幫助企業進行業務的智能決策。

在軟件開發方面,通過結合AI Agent能力,軟件開發生產線將全面走向研發智能化,從「個人作業」向「團隊智能化協同」進化,從編碼「單環節提效」到「全生命週期智能」延伸,全面提升端到端研發效率;用AI-Native數字內容生產線,讓數字內容生產模式從傳統CG走向AIGC+CG融合,實現新的3D表達範式;用「1+4+7+N」安全體系,即1個模型安全運營中心、4個安全等級分區、7層安全防線、N類模型安全評測,讓企業高效構築AI-Native的安全能力。

第三,圍繞業務場景,結合基礎大模型、工具鏈和企業經驗,構建企業自己的專屬模型。張宇昕強調,大模型落地行業應用時需要在專業化、泛化性、經濟性三者中做好權衡。模型不是越大越好,也不是一個大模型可以打遍天下,企業要結合自身經驗和行業Know-how來打造自己專屬的模型,通過不同參數規格、不同模態的模型來滿足自身全業務場景的需要。

第四,需要一個大模型系統,將模型與工程化能力相結合,實現模型接入與對外接口標準化。張宇昕表示,這套系統要包括知識注入、模型分發、工具調用以及內容安全模塊等能力,以便使企業能夠快速地注入行業知識和企業經驗,通過調用多種模型,以及工具和插件,實現模型工程化地落地,使能企業構建起行業AI應用,實現業務快速創新。

大模型落地行業是一項非常複雜的系統工程,每一個行業大模型的開發與實踐,都是行業生產力的一次躍遷。過去的一年,中國在AI產業生態的各個層面,都湧現出了一批有代表性的、自主創新的公司和企業,持續提升國家在計算架構、學習框架、核心算法等根技術領域的能力,推動AI產業持續健康發展。華為也將持續聚焦鯤鵬、昇騰、鴻蒙、歐拉、CANN等根技術創新,通過華為雲聚合算力、模型、工具、數據和生態,支撐應用百花齊放,為世界提供更優選擇。

在AI技術賦能實體經濟方面,華為雲盤古大模型堅持AI for Industry,聚焦行業,圍繞行業場景打造差異化競爭力,期望通過AI沉澱行業知識,通過AI重構行業核心業務系統,為行業「解難題,做難事」,協同客戶和夥伴走出一條面向行業AI的領先之路。

中國擁有全球最完整的工業體系,有著最豐富的工業場景和最海量的工業數據。張宇昕認為,中國的AI產業有著巨大的機遇,可以充分發揮在行業場景和行業數據領域的優勢,積極發展行業AI,讓AI深入到企業核心生產系統,真正發揮產業價值和商業價值,推動產業升級和轉型,成為經濟增長的新動能。

數字經濟發展速度快、輻射範圍廣、影響程度深,產業變革從科技創新到應用落地的週期大幅縮短,AI和大模型的發展前路也充滿了挑戰和難題。張宇昕在演講結尾表示,面對AI的時代浪潮,我們不僅是見證者,更是深度參與者和推動者。華為雲期待與客戶、夥伴攜手同行,以紮實的理論研究為指引,以創新的技術手段為驅動,切切實實地將前沿科技成果融入到實際的行業應用場景中去,構築好新質生產力,一起走向未來更加智能和繁榮的世界。