今日，2023世界人工智能大會在上海開幕。華為輪值董事長胡厚崑發(fā)表了題為《共贏人工智能新時代》的主題演講。他認為，人工智能的發(fā)展，關鍵要“走深向?qū)崱?，賦能產(chǎn)業(yè)升級。當前階段，在人工智能領域，華為有兩個著力點：第一，打造強有力的算力底座，支撐中國人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。第二，從通用大模型到行業(yè)大模型，讓人工智能服務好千行百業(yè)，服務好科學研究。

ChatGPT的出現(xiàn)，使人工智能成為當前最熱門的話題，整個社會對人工智能可以發(fā)揮的作用，產(chǎn)生了空前高漲的期待。我們堅信，在不遠的將來，人工智能尤其是通用人工智能，將會改寫我們身邊的一切。

推動人工智能走深向?qū)?/span>

對于華為來說，我們下一階段要全力推進人工智能走深向?qū)?。為了實現(xiàn)這個目標，我們有兩個關鍵舉措：第一，打造強有力的算力底座，支撐中國人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。第二，從通用大模型到行業(yè)大模型，真正讓人工智能服務好千行百業(yè)，服務好科學研究。

深耕算力，打造堅實的算力底座

人工智能的發(fā)展，算力是基礎。但在中國當前的情況下，算力在可獲取性和成本方面，都面臨著不小的挑戰(zhàn)。多年來華為深耕算力，主要聚焦在鯤鵬和昇騰的根技術上，通過架構創(chuàng)新、發(fā)展生態(tài)，以及靈活共建等手段，支撐未來算力底座的打造。我們希望通過與大家的共同努力，讓算力不再成為人工智能發(fā)展的瓶頸。

重新定義計算架構，突破算力瓶頸

華為通過架構的創(chuàng)新，提升計算的效率。在計算節(jié)點層面，我們推出革命性的對等平構架構，突破傳統(tǒng)的以CPU為中心的異構計算帶來的性能瓶頸，從而提升整個計算的帶寬、降低時延，使得節(jié)點性能得到30%的提升；

在數(shù)據(jù)中心層面，我們在2019年推出了昇騰AI集群，發(fā)揮云、計算、存儲、網(wǎng)絡、能源的綜合優(yōu)勢，相當于把AI數(shù)據(jù)中心當成一臺超級計算機來設計，使得昇騰AI集群性能更高，并且更可靠。當前，我們在國內(nèi)建設的規(guī)模最大的AI計算集群在深圳鵬城云腦II期，目前算力是1000P的規(guī)模，按照規(guī)劃，到2024年三期的時候，規(guī)模會達到16000P的水平。同時，在華為烏蘭察布的計算中心，我們部署了幾千卡的規(guī)模，實測發(fā)現(xiàn)通過集群的方式，在同等算力的情況下可以得到10%以上的效率提升。

堅持開放協(xié)作，激活算力生態(tài)

生態(tài)對計算產(chǎn)業(yè)的持續(xù)發(fā)展非常關鍵，也往往是個瓶頸。四年前，華為圍繞計算產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，提出了“硬件開放、軟件開源、使能伙伴、發(fā)展人才”的戰(zhàn)略，四年以來，在全產(chǎn)業(yè)合作伙伴的共同努力下，已初步構建起完整的計算產(chǎn)業(yè)生態(tài)。

在硬件方面，我們堅持進一步開放，今年推出了更多樣化的模組和板卡，30多家硬件伙伴基于昇騰AI，推出了上百款人工智能硬件產(chǎn)品，以滿足不同行業(yè)場景差異化的需求。

在軟件方面，我們堅持通過開源來做強基礎軟件。為當前大模型的創(chuàng)新，提供全流程的使能平臺，支撐好科研機構和企業(yè)客戶，原生孵化了20多個基礎大模型，同時適配10多個業(yè)界主流的大模型。當前中國大模型中有一半是由昇騰AI來支撐的。在此，特別感謝選擇昇騰AI算力的公司和機構對華為的信任，及給予我們的信心。

多種模式共建算力

在中國，客戶算力需求多種多樣，我們結合實際情況，采取多種模式來進行算力的建設。

在城市算力基礎設施方面，華為支持各地政府打造人工智能計算中心，提供普惠的算力基礎設施服務。當前，全國已有25個城市，如上海、武漢、西安等，基于昇騰AI建設了人工智能計算中心。

另一方面，針對有自建人工智能算力中心訴求的大型企業(yè)，我們可以幫助它們構建獨立的算力中心。當前，中國移動、科大訊飛、南方電網(wǎng)等企業(yè)，均在規(guī)劃和建設大規(guī)模的算力集群，華為也積極參與其中。

同時，更多的中小企業(yè)，對AI也有很旺盛的需求。我們還能在華為云上提供AI算力服務，這些企業(yè)就可以快速敏捷地實現(xiàn)開發(fā)和應用AI，直接云上獲取，隨取隨用。

從通用大模型到行業(yè)大模型

在深耕算力的同時，我們還要真正讓人工智能走進千行百業(yè)，服務科學研究。我們認為：一方面，要打好基礎，持續(xù)提升通用大模型的能力，另一方面，我們在此基礎上，要建好行業(yè)模型，將行業(yè)專有知識、經(jīng)驗與大模型能力充分結合，為最終客戶提供更專業(yè)精準的解決方案。

例如，在回答“我住在福田區(qū)，家里的78歲老人，請問政府能不能提供什么補貼？”同樣一個問題時，通用大模型和行業(yè)大模型的表現(xiàn)是不一樣的。通用大模型會給出一些正確但籠統(tǒng)的信息，但行業(yè)大模型能夠給出更精準、更有價值的答案，這也是我們要努力的方向。

AI for Industry，從讀萬卷書到行萬里路

華為首次提出了三層大模型架構，在不同層面，構建不同的能力。

最底層的基礎模型，做好海量基礎知識的學習，相當于“讀萬卷書”，打好基礎；

在此之上，針對不同的行業(yè)，不同的場景，進行專項知識和經(jīng)驗的訓練，打造好用、易用的行業(yè)模型和場景模型，相當于“行萬里路”。

知易行難，從“讀萬卷書，到行萬里路”，還有很多挑戰(zhàn)需要克服。關鍵是要做好客戶及行業(yè)伙伴的行業(yè)知識與大模型的匹配，解決好場景、技術、算法和數(shù)據(jù)的融合，讓大模型在行業(yè)的價值創(chuàng)造中發(fā)揮重要作用。

目前，華為云盤古大模型已經(jīng)深入金融、制造、政務、電力、煤礦、醫(yī)療、鐵路等10多個行業(yè)，支撐400多個業(yè)務場景的AI應用落地。未來，我們希望與更多的行業(yè)伙伴攜起手來，在更多的行業(yè)落地大模型，走得更深，真正做到走深做實。

AI for Science，助力科學研究

華為希望大模型不僅能用在工廠、港口、銀行等行業(yè)場景，也能走進實驗室和研究所，助力科學研究。

AI通過學習海量的歷史數(shù)據(jù)，科學知識，并將數(shù)學方程編碼進大模型中，可以促進AI與基礎學科，如分子動力學，流體力學、傳熱學，生物學等結合，從而去發(fā)現(xiàn)更多科學的規(guī)律，解開更多自然界的密碼。

華為盤古科學計算大模型，當前包括藥物分子大模型、盤古氣象大模型和海浪大模型。我們與科學家共同合作，取得很好的進展。如在氣象預報領域，盤古大模型的預測可以在秒級時間內(nèi)，完成未來全球一個小時到7天的天氣預報，又快有準。做到這點有兩個關鍵，一是充分學習全球40年的氣象數(shù)據(jù)，打牢基礎，就是“讀萬卷書”；二是在這個基礎上，再到行業(yè)里去訓練，就是“行萬里路”。比如預測臺風路徑，大模型通過方程推算出的結果，要和真實的歷史臺風路徑做校準，每一次校準，都需要算法和科學專家一起參與，通過不斷的調(diào)優(yōu)，找到最佳匹配。

我們希望，AI for Science，能為科學家、科學工作者帶來更多新思路、新方法、新工具，也為我們產(chǎn)業(yè)輸入新的動力。

盤古大模型3.0即將發(fā)布

明天下午在華為開發(fā)者大會上，華為云將發(fā)布盤古大模型3.0，為千行百業(yè)創(chuàng)新提供無限可能，大家敬請期待。

我們非常有幸，共同見證科技革命的幾次浪潮，從互聯(lián)網(wǎng)，到移動化，從云計算，到智能化，每一輪變革都帶來深遠的影響。毫無疑問，通用人工智能（AGI）正在開創(chuàng)下一個黃金十年，讓我們攜起手來，共同創(chuàng)新，服務好千行百業(yè)，服務好科學研究，共贏人工智能新時代。