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在华为于上海盛大举行的“华为全联接”大会上，轮值董事长徐直军深刻剖析了当前科技领域的复杂态势，面对美国对中国在AI芯片领域的长期制裁，中国半导体制造工艺将在相当长时间处于落后状态，华为在算力解决方案的打造上必须正视这一现实挑战。他强调：“我们所能制造的芯片的先进性将受到限制，但这不会阻止我们前进的步伐。”
在此背景下，华为确立了明确的战略方向：基于当前可获得的芯片制造工艺，通过计算、存储和网络技术的协同创新，开创全新的计算架构，打造“超节点+集群”系统算力解决方案。这一方案旨在长期、稳定地满足算力需求，为中国的智能化发展提供坚实支撑。
徐直军强调，AI服务器，特别是用于支撑大模型的算力集群，其特殊性在于对数据中心机房环境有着极高的要求，包括供电稳定性、散热效率等。随着大模型规模的不断扩大，AI算力需求急剧增加，且技术迭代速度加快，导致AI服务器快速升级换代。这给数据中心机房带来了严峻挑战：一方面，过早或过度的投资可能导致资源浪费；另一方面，若未能及时跟上技术发展的步伐，又可能面临算力不足的问题。
他进一步指出，训练出高效的基础大模型，关键在于数据的质量与数量。当前，基础大模型的预训练数据量已经进入10万亿tokens量级，这对于企业来说无疑是一个巨大的挑战。不仅意味着高昂的成本投入，更关键的是，如何合法、合规地获取如此庞大的高质量数据集，成为了摆在企业面前的一道难题。
因此，徐直军建议，企业在布局AI战略时，应根据自身实际情况和市场需求，精准定位，高效利用AI算力资源。他提倡通过合作共享、云服务等方式，实现AI算力的优化配置和高效利用，避免不必要的资源浪费和重复建设。同时，他也呼吁行业加强数据共享与保护机制的建设，为AI技术的健康发展提供有力保障。
徐直军的这一观点，不仅体现了华为对AI技术发展趋势的深刻洞察，也为行业内的企业提供了宝贵的参考意见。在AI技术日新月异的今天，如何精准把握技术脉搏，实现资源的优化配置和高效利用，将是所有企业必须面对的重要课题。华为正通过持续的技术创新和解决方案优化，为中国乃至全球的智能化发展贡献力量。
