7张图，揭秘华为的“人工智能路线图”

当前，人工智能正以前所未有的速度和深度渗透到我们日常生活的每一个角落，以及各行各业的每一个角落，引领我们迈向一个更加智能化的未来。这一变革不仅改变了我们的工作方式，还深刻重塑了社会的每一个角落。

然而，在AI迅猛发展的背后，算力成为了制约其进一步飞跃的关键因素。面对算力受限的现状，中国AI的创新之路需要寻找新的突破口。

华为提出了一种前瞻性的视角，即构建“芯-端-云-网”深度融合的算力基础设施，通过架构层面的协同创新，打破算力瓶颈。这一理念强调，我们不应过分依赖于单一的高端AI芯片来支撑整个AI生态系统，而是要从全局出发，优化资源配置，实现算力的高效利用。

具体来说，我们需要重新审视对端侧芯片制程的过度追求，认识到这并不等同于AI整体实力的提升。相反，我们应该将更多的注意力放在如何将端侧的AI需求与云端能力相结合，通过云端强大的计算能力和丰富的资源，来弥补端侧算力的不足。这样，我们不仅能更好地满足多样化的AI应用场景需求，还能在云端构建起中国的独特优势。

为了实现这一目标，我们还需要加强网络带宽的建设，特别是上行带宽的提升。虽然我们在网络下行方面已经取得了显著的成就，但上行带宽的不足却限制了数据从终端向云端的高效传输，从而影响了AI应用的实时性和准确性。因此，构建高效、稳定的网络带宽体系，对于推动中国AI产业的创新发展具有重要意义。

综上所述，中国AI的创新之路需要我们在算力基础设施、架构协同、云端优势构建以及网络带宽建设等多个方面进行综合布局和深入探索。只有这样，我们才能在全球AI竞争中占据有利位置，实现AI技术的持续引领和快速发展。

在华为的战略布局中，其核心在于利用先进网络技术，实现终端与云端之间算力的无缝对接与高效释放。这一创新方向不仅引领了网络技术的革新，更为我们指明了未来技术发展的路径。在云端构建坚实的基础设施，是支撑这一愿景的基石，它依赖于数据中心庞大的空间布局、高速的带宽传输以及绿色可持续的能源供给，共同构筑起AI算力的强大底座，为智能时代的到来奠定坚实基础。

多位业界领袖，包括百度的李彦宏、中国电信的柯瑞文、中国移动的杨杰等，均强调了我国在基础大模型领域的显著成就，同时也指出了在B端与C端应用创新上的不足。他们一致认为，未来的创新焦点应聚焦于开放行业场景，通过AI技术的深度融入，加速构建并巩固我们在全球范围内的领先优势。

随着智能时代的疾速推进，一个不可忽视的趋势是，未来几乎所有的联网设备都将被赋予智能属性。这一变革对AI算力的需求提出了前所未有的挑战。鉴于终端设备在芯片供应、能耗控制及物理尺寸等方面的天然限制，尤其是智能手机、个人电脑及各类工业智能终端，单纯依赖终端算力已难以满足日益增长的智能需求。

因此，将终端算力有效释放至云端，成为了一个极具前瞻性的解决方案。华为等先行者已在此领域展开积极探索，通过云办公、云拍照、云手机、云游戏、云设计等创新应用，将原本需要强大终端算力支持的任务迁移至云端处理。这种“云端赋能，终端减负”的模式，不仅保留了应用的丰富功能，还极大降低了终端的能耗负担，同时减轻了对高端芯片的依赖，为智能设备的普及与发展开辟了更加广阔的道路。

让我为您详细阐述一个贴近生活的实例，即华为手机的“云端摄影”体验，这个例子不仅直观易懂，而且深刻体现了技术进步的无限可能。

想象一下，当我们手握华为手机，轻轻按下快门键的那一刻，手机内部的魔法便开始悄然运作。不同于传统意义上的单次拍摄，华为手机的创新之处在于它能够同时捕捉多个角度或光线条件下的画面，这意味着每一次快门操作，都悄然为我们留下了至少六张珍贵的原始照片。这些照片，每一张都承载着丰富的细节和未经修饰的真实，但也相应地占据了手机中不小的存储空间。此时，手机内部的强大算法和算力便发挥了关键作用，它们迅速处理这些原图，为我们呈现出一幅幅细腻逼真的影像画面。

然而，当我们跳出终端设备的局限，将目光投向更为广阔的云端时，一个全新的世界展现在了我们眼前。试想，如果我们不再受限于手机本身的算力，而是将这六张高达8至12兆的原始照片全部传输至云端，让那里的海量计算资源来承担后续的图像处理任务，结果会是如何呢？

答案令人惊叹。云端强大的算力如同一位技艺高超的摄影师，对每一张照片进行了更为精细的雕琢。当我们再次审视这些经过云端处理后的照片时，不难发现它们与之前的版本有着天壤之别。云端的魔法让照片更加接近专业单反相机的拍摄效果，画面更加清晰锐利，色彩更加饱满自然，甚至连最细微的蚂蚁绒毛也清晰可见，仿佛每一根都在向我们诉说着大自然的奥秘。

这个实例深刻地启示我们：在未来的技术发展中，我们或许不必再过分追求终端设备的极致性能，而是应该将更多的精力放在如何利用云端算力来优化和提升用户体验上。通过将终端算力有效释放至云端，我们不仅能够实现更为丰富和强大的功能应用，还能够大幅降低终端设备的能耗和成本负担，让AI技术更好地服务于我们的生活和工作。这不仅是技术发展的趋势所在，更是我们对未来智能生活的一种美好憧憬。

我们刚才深入探讨了端侧算力与云端之间的协同工作，这一过程中，网络的质量与性能成为了至关重要的桥梁。为了确保端云之间的无缝衔接，我们需要构建一张高效、稳定的网络，这要求网络不仅具备更大的带宽以承载海量数据的高速传输，还需实现极低的时延，确保数据传输的即时性与准确性。在此方面，中国电信、中国移动、中国联通等通信巨头凭借其庞大的光纤网络资源和深厚的行业积累，为中国乃至全球提供了独特的优势。我们应当充分利用这一优势，深入思考并规划未来网络的发展方向，以更好地适应AI时代的需求。

尤为值得一提的是，中国在5G网络建设领域已取得了全球领先的地位。今年，随着5G-A网络的创新启动，我们迎来了又一次技术飞跃。5G-A网络不仅在带宽上实现了质的飞跃，其上行与下行带宽均达到了5G网络的十倍之多，这意味着数据传输的速度将以前所未有的速度提升。更为关键的是，5G-A网络还显著降低了传输时延，从原先的10毫秒缩短至惊人的1毫秒，这一突破对于实时性要求极高的应用场景而言，无疑是巨大的福音。

综上所述，通过无线5G-A网络与丰富光纤传输带宽资源的有机结合，我们能够实现端侧数据的高效、低时延上云，为AI时代的各项应用提供强有力的网络保障。中国在这一领域的独特优势，不仅是我们技术实力的体现，更是我们面向未来、引领潮流的坚实基石。我们应当珍惜并充分利用这一优势，不断推动网络技术的创新发展，为AI时代的到来做好充分的准备。

随着AI算力的迅猛崛起，我们清晰地认识到，传统以CPU为核心的计算架构已难以满足日益增长的需求，一场深刻的架构变革势在必行。为此，我们自豪地推出了Cloud Matrix架构，这一创新设计将所有基础设施资源纳入统一的“资源池”，实现了前所未有的灵活性与高效性。

在Cloud Matrix架构的支撑下，我们能够轻松应对未来大规模算力对数据处理能力的挑战。通过云团队的精心布局与端到端优化，AI集群、CPU、NPU（神经网络处理器）、DPU（数据处理器）以及存储网络等关键组件被紧密集成，形成了一个高效协同的生态系统。在这个系统中，每个组件都不再是孤立的存在，而是作为整体的一部分，共同为AI算力工作贡献自己的力量。

这种协同工作的模式使得我们在云端实现了前所未有的突破——成功训练了千亿参数级别的模型，并且能够保证连续40天不间断运行，其效率较线下环境提升了6至10倍之巨。这一成就不仅彰显了我们在AI算力领域的领先地位，更为大规模模型的训练与应用提供了强有力的支持。

针对大模型训练过程中可能出现的故障风险，我们同样采取了周密的应对措施。现在，我们能够在短短10分钟内完成所有关键数据的备份与保存工作，确保在故障发生时能够迅速恢复训练状态，将损失降到最低。

此外，在云基础设施的构建过程中，我们也充分考虑到了能源问题。中国作为拥有丰富绿色电力资源的国家，在能源方面具有明显的优势。我们致力于利用这些优势资源，结合云数据中心的构建，为AI算力提供稳定、清洁的能源支持。通过这种方式，我们不仅能够降低AI算力对环境的影响，还能够进一步提升AI技术的可持续发展能力。

综上所述，Cloud Matrix架构的推出不仅标志着我们在AI算力领域的一次重大突破，更为我们指明了未来发展的方向。我们将继续依托中国的能源优势和技术实力，构建更加坚实、高效的AI算力底座，为AI时代的到来做好充分的准备。

中国在互联网领域的创新能力无疑令人瞩目，其取得的成就已经为世界所公认。我深信，随着时间的推移，中国在面向消费者（ToC）的创新领域也将迅速崛起，迎头赶上并引领潮流。然而，在AI技术的发展道路上，中国更应聚焦于行业领域，致力于在更广泛的行业场景中构建ToB领域的全球领先地位。

华为盘古大模型正是这一战略方向的生动实践。它坚定地站在为行业解决实际问题、攻克难关的前线，展现出深厚的行业洞察力和技术实力。华为希望通过盘古大模型在各行各业的深入应用，推动行业的智能化升级，为产业的繁荣发展注入新的活力。

盘古大模型5.0的发布，更是标志着华为在AI技术领域的又一次重大突破。这款大模型在全系列、多模态、强思维等方面进行了全面升级，旨在帮助更多行业实现业务创新，提升运营效率。它不仅具备了更强的数据处理能力和分析能力，还能够更好地理解和应对复杂多变的行业场景，为行业用户提供更加精准、高效的解决方案。

展望未来，随着盘古大模型在各行各业的广泛应用，我们有理由相信，中国将在ToB领域的AI技术创新上取得更加辉煌的成就。这不仅将推动中国AI产业的快速发展，更将为全球AI技术的进步贡献中国智慧和力量。

在结束本次分享之际，我想与大家共同回顾一个令人振奋的实地探访经历——宝武钢铁的智能制造之旅。在那里，我亲眼见证了AI技术如何以前所未有的方式重塑传统工业的生产面貌。

特别值得一提的是，宝武钢铁的一条热轧生产线上，通过引入华为盘古大模型的强大能力，实现了一项令人瞩目的创新突破。工程师们利用这一先进模型，成功训练出了一个能够精准预测生产中每一块钢板尺寸的智能化系统。这一变革不仅极大地缩短了生产调优的周期，从原先耗时五天的繁琐过程，飞跃至仅需四小时的高效作业，更在预测精度上实现了显著提升，增幅高达5个百分点。

这一效率与精度的双重飞跃，对于宝武钢铁而言，意味着生产力的巨大飞跃。据工厂负责人自豪地介绍，这一改进使得他们每年有望多生产出2万吨高质量的钢板，直接为单条产线带来了超过9000万元的年收益增长。这不仅是对企业经济效益的显著提升，更是对传统制造业转型升级、迈向智能化时代的有力证明。

因此，我们满怀信心与期待，致力于与更多行业伙伴携手共进，在AI技术的行业应用实践中不断创新探索，持续攻克难关，共同开创智能制造的新篇章。