華為雲CTO張宇昕：全面擁抱AI-Native思維，實現智能進化

封面新聞記者 付文超

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。

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。

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。

據介紹，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。

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。