9 月 19 日下午消息，在今日的華為全聯(lián)接大會(huì) 2024 上，華為副董事長、輪值董事長徐直軍發(fā)表《擁抱全面智能化時(shí)代》的主題演講。

他表示，智能化必將是一個(gè)長期過程，算力是智能化的關(guān)鍵基礎(chǔ)。而算力是依賴半導(dǎo)體工藝的，但我們必須要面對(duì)一個(gè)現(xiàn)實(shí)，那就是，美國在 AI 芯片領(lǐng)域?qū)χ袊闹撇瞄L期不會(huì)取消，而中國半導(dǎo)體制造工藝由于也受美國制裁，將在相當(dāng)長時(shí)間處于落后狀態(tài)，這就意味著我們所能制造的芯片的先進(jìn)性將受到制約。這是我們打造算力解決方案必須面對(duì)的挑戰(zhàn)。

立足中國，只有基于實(shí)際可獲得的芯片制造工藝打造的算力才是長期可持續(xù)的。華為的戰(zhàn)略核心就是，充分抓住人工智能變革機(jī)遇，基于實(shí)際可獲得的芯片制造工藝，計(jì)算、存儲(chǔ)和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)協(xié)同創(chuàng)新，開創(chuàng)計(jì)算架構(gòu)，打造“超節(jié)點(diǎn) + 集群”系統(tǒng)算力解決方案，長期持續(xù)滿足算力需求。

他提到，大模型的技術(shù)突破大大加速了智能化的進(jìn)程，一段時(shí)間以來，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，無疑是重大利好。但從長遠(yuǎn)發(fā)展角度考慮，第一、不是每個(gè)企業(yè)都要建設(shè)大規(guī)模 AI 算力。AI 服務(wù)器，特別是 AI 算力集群不同于通用 x86 服務(wù)器，對(duì)供電、散熱等數(shù)據(jù)中心機(jī)房環(huán)境要求極高，且隨著大模型越來越大，AI 算力也將走向更大規(guī)模，而且變化節(jié)奏快，AI 服務(wù)器快速升級(jí)換代，數(shù)據(jù)中心機(jī)房面臨要么浪費(fèi)、要么滿足不了需求的困境。每個(gè)企業(yè)都要思考適合自己的獲取 AI 算力的方式，而不僅僅是建設(shè)自己的 AI 算力。

第二、不是每個(gè)企業(yè)都要訓(xùn)練自己的基礎(chǔ)大模型。訓(xùn)練出基礎(chǔ)大模型，關(guān)鍵是數(shù)據(jù)，而準(zhǔn)備足夠多的高質(zhì)量數(shù)據(jù)是很大挑戰(zhàn)，基礎(chǔ)大模型預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)量進(jìn)入 10 萬億 tokens 量級(jí)，這對(duì)于企業(yè)來說，不僅意味著高成本，同時(shí)是否能獲取到足夠的數(shù)據(jù)量也是挑戰(zhàn)?；A(chǔ)大模型參數(shù)量在持續(xù)增大，模型迭代和優(yōu)化難度大，通常需要數(shù)月到數(shù)年時(shí)間完成模型迭代訓(xùn)練。每個(gè)企業(yè)都應(yīng)聚焦自身核心業(yè)務(wù)，自行訓(xùn)練基礎(chǔ)大模型會(huì)影響 AI 盡快賦能核心業(yè)務(wù)。

第三、不是所有的應(yīng)用都要追求“大”模型。從華為盤古在行業(yè)的實(shí)踐看，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，比如降雨預(yù)測(cè)、藥物分子優(yōu)化、工藝參數(shù)預(yù)測(cè)，在 PC、手機(jī)等端側(cè)設(shè)備上，十億參數(shù)模型也有廣泛應(yīng)用。而百億參數(shù)模型可以滿足面向 NLP、CV、多模態(tài)等大量特定領(lǐng)域場(chǎng)景的需求，比如知識(shí)問答、代碼生成、坐席助手、安全檢測(cè)。面向 NLP、多模態(tài)的復(fù)雜任務(wù)，可以用千億參數(shù)模型來完成。

“所以我們認(rèn)為，企業(yè)需要的是根據(jù)自身不同業(yè)務(wù)場(chǎng)景需求，選擇最合適的模型，通過多模型組合，解決問題，創(chuàng)造價(jià)值?！?/p>

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