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图片来源：pixabay© 钛媒体ToB深水区

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大模型火热了一年，现在还没做AI化改造的企业，就像是工业革命浪潮伊始与火车赛跑的那辆马车。

最早的蒸汽火车缓慢又笨重，甚至铁轨上还预留了马匹行走的空间，以便随时用马拉火车来替代蒸汽火车，一辆华丽的马车试图和火车拼一拼速度，尽管蒸汽火车中途抛了两次锚，但马车还是早早败下阵来。

时下以大模型为代表的AI技术融入到千行百业，就在经历类似的过程。AI相对于此前的技术范式是一种升维，起初只是一个新技术的浪花，磕磕绊绊又没什么实用价值，随后却演进出极具革命性的能力和体验，世界运转的方式加速变化，火车从马车面前呼啸驶过。

企业不断反复且必须思考的一个问题是，在AI物种大爆发的前夜，火车将要驶向的方向，以及如何赶上这一班高速列车。

“所有的行业必须拥抱AI，我们必须要有澎湃的AI算力，华为云矢志要将技术扎到根，做AI算力的沃土，推动行业智能应用创新，携手伙伴构建核心技术生态，共同加速千行万业的智能化。” 3月15日，在华为云&华为终端云 创新峰会2024上，华为公司常务董事、华为云CEO张平安表示。

有心者已经注意到了张平安口中的AI三部曲，算力－应用－生态，当前的大模型还远没有到技术收敛的时刻，这种不稳定态的好处就是创新会不断涌现，先是算力和应用，决定了企业冲得够不够快，能不能抢到AI时代的入场券。

某种程度上，不稳定态的坏处是与AI有关的平台和生态暂未定型，AI的性价比和效果难以做到极致的优化，像OpenAI一样有希望建立自己AI生态的创企凤毛麟角，何况它也离不开微软的支持。绝大多数企业要找到自己的生态定位，在已有平台和生态之中汲取养分的过程，决定了企业未来冲得够不够远。

毫无疑问，华为是国内少有看到AI大方向，并且有资源和能力预先做好布局的厂商之一，华为云&华为终端云的“云云协同”，将昇腾云和鸿蒙这对最佳组合早早地推到企业面前。

AI第一步，云化算力

从自然语言处理到图像识别，再到复杂的决策支持系统，大模型正在扮演越来越重要的角色，有多少大模型就有多少算力需求，过去一年，AI算力资源的缺口不仅没有缩减，反而在持续扩大。

“美国创业企业的存在感明显要比中国高，美国拥有最多的AI创业公司，并且相关创业生态系统获得了最多的私募股权投资和风投。很多中国创业企业受限于资源，往往难以承担高昂的算力成本，即便有资本支持，也难以获得足够的算力支持，从而限制了企业在人工智能领域的研究和开发。”一位业内人士指出。

不论国内还是国外，“抢卡”一度是2023年科技巨头们的主旋律，而在国内形势更为严峻，因为海外封锁风险，头部互联网和云巨头恐慌性囤卡，进一步加剧了算力紧缺，更严重的是，算力不均衡的影响已经开始蔓延，中小型企业获得算力的单位成本高，渠道也更窄。

“NLP领域的早期大模型还是百亿参数，目前大模型训练普遍到了千亿参数，需要千卡训练集群，一些头部厂商正在做万亿参数的大模型，万卡训练集群才能满足需求，而且一个大模型只能在一个集群里训练，算力门槛很高”，华为云人工智能领域产品专家说。

据钛媒体App观察，头部大模型厂商已经开始了对标GPT-4的模型训练，预计今年国内会出现万亿参数的大模型，届时又将掀起新一轮的算力需求。

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在这种情况下，云化的AI算力成为企业共性选择，典型如微软Azure为OpenAI提供的“超级计算机”，海外市场使用云平台训练大模型已经成为主流，类似的趋势也蔓延到国内，云计算与AI的紧密结合既能缓解企业亟需的算力需求，也能优化大模型的开发体验。

尤其以互联网企业为代表，对创新速度的渴求远胜以往，云平台所提供的弹性扩展能力可以快速满足企业所需，同时企业也无需花费昂贵的硬件和维护成本。此外诸如数据预处理、模型训练和评估，以及模型部署等，这些服务能够帮助用户简化开发流程，加速模型上线。

国内市场，昇腾云是众多企业的优选。从资源规模来看，华为云在贵安、乌兰察布和芜湖有三大AI算力中心以及分布在各地的30多个分节点，足以支撑处理万亿参数的大模型。

从自主创新层面看，很多企业还有一重担忧，假如所有AI应用都跑在“别人”的算力上，一旦出现不可抗力，企业面临很大的安全风险，所以昇腾云的全栈自主特性受到青睐。同时昇腾云能够确保训练作业的失败率低于5‰，即使大模型使用万卡进行30天不间断的训练时也能保持稳定。

如果没有充足且高效的算力，那些关于AI的想象永远不会照进现实，昇腾云就是企业向AI转型的第一步。

云平台上升，操作系统下沉

有了算力必然要迫近AI应用，在这波大模型浪潮中，还有一个显著的趋势，即围绕AI应用，云端与终端的趋近，它涉及到技术、硬件、软件、网络和安全等多个方面，涉及到全套技术体系架构，可以理解为云端操作系统与终端操作系统的融合。

如前所述的昇腾云，并不只是简单提供算力，昇腾云整合了从云化算力、模型开发、模型托管到生态系统的全方位服务，用户可以根据自己的需求选择不同的服务模式，实现训练和推断的一体化，云平台向上离AI应用更近，进而满足企业开发大模型等一系列的需要。

AI应用的另一个界面是终端操作系统，操作系统由于其基础属性，变革周期相较于应用层本就相对漫长，而随着AI应用的生命周期进行，云端先行，终端也在逐步发展之中。

普遍认为，AI会对操作系统产生质的变化，尤其是2C的操作系统（Windows、ISO及Android等），微软和谷歌先后宣布在操作系统层面接入大模型，鸿蒙也早已将大模型用于智慧交互、生产效率的提升和个性化的服务。

值得关注的是，华为云和终端云的协同要更早一步，在大模型火热之前已经有所融合。

2021年6月3日，张平安首次提出“云云协同”策略，即把基础设施底座华为云和移动应用生态华为终端云服务进行深度协同，为开发者和伙伴提供统一的服务与体验。

2024年，随着人工智能爆发式增长，“云云协同”进入了一个全新阶段：鸿蒙与昇腾云的深度协同，将打破算力及AI能力的瓶颈，带给鸿蒙生态内的企业更快、更强、更可靠的智能化开发体验。

相较于移动互联网时代的操作系统，华为的鸿蒙操作系统没有历史包袱，也就更容易朝着AI时代的应用方向发展，另外鸿蒙与昇腾云同属华为，彼此之间的融合也更流畅，华为云与终端云早就在许多方面能力共享。

华为终端云总裁朱勇刚表示，云云协同爆发出了巨大的产业活力，华为云就是鸿蒙的黑土地，为鸿蒙生态提供了源源不断的算力。

他提到，全新的鸿蒙生态具备分布式、全场景、原生智能等一系列新的特点，将为未来的服务生态、内容生态包等，激发出全新的创新焦点和活力，并能基于此打造全新的创新体验。鸿蒙不仅仅是一个操作系统，更是一个全新的生态，一个充满无限可能的未来世界。

“8亿全场景设备的庞大规模，将为华为云和华为终端云在能力和生态上的协同提供坚实的基础，使我们的多元化服务得以高效触达更广泛的用户，并为千行百业的伙伴带来更多增长。”朱勇刚说。

通过将华为的AI能力下沉至操作系统层，并赋能给15+个子系统，鸿蒙构筑了一个原生智能底座。未来即可在端侧实现原生AI能力，进一步提升服务分发效率，给消费者带来全新的体验。

盘古大模型的应用，进一步提升了系统对用户高阶意图的理解和匹配能力，帮助开发者更精准地触达目标用户，从而优化用户体验和应用效率。

鸿蒙操作系统还提供了AI控件能力的无感集成，让智能应用的开发更高效，只需一行代码就能完成系统级原生AI能力的调用，降低开发门槛，确保了用户在不同应用之间能够获得系统层级的、一致的AI交互体验。

AI云平台上升，操作系统下沉，将出现高度集成的AI计算架构，还是会在传统操作系统之上再抽象一层操作系统，昇腾云与鸿蒙提供了一个参考。

不被“卡脖子”的AI生态

AI从技术到生态的转化路径，将会是一个漫长的旅程，随着AI的发展，华为倡导的“云云协同”也常看常新，如今已有一些成果显现。

张平安表示，华为云立志要打造一个全新的核心技术生态，为中国所有的应用的开发者、创新者提供核心技术支撑。通过构建这个核心技术生态，不仅让中国的AI创新能够生根发芽、蓬勃发展，还进一步为世界提供了新的核心技术选择。

华为终端Mate60手机搭载的AI云增强拍照功能，让用户率先体验到昇腾云X鸿蒙的便捷。以往，手机拍摄的照片在处理大合照场景等特殊拍摄场景时常常存在画质不佳、细节模糊、噪点多等问题，云拍照增强能够实现以云助端，让照片更加高清、更加自然。

在这一功能中，昇腾云和鸿蒙互动的逻辑是这样的：手机将拍摄的图片通过极简网络协议，上传到边缘节点CloudLake做协议的卸载，通过华为云高速骨干网络传输调用终端主站的大规模昇腾集群来进行超分修图的AI推理，经过算子优化后，推理时间从55s下降到3.3s，手机算力提升了50倍，照片效果相较本地提升20%。

“昇腾云和鸿蒙融合肯定能够提高AI的体验，例如大模型的算子层存在很大的优化空间，尤其是对于多模态大模型，在同样的硬件基础上，厂商对场景里理解得愈深刻，算子针对模型结构做特殊的设计，就能实现更高的推理效率。”专家说。

另外，该专家还表示，盘古大模型本就面向行业场景深度结合，所以能做到更佳优化，如气象大模型，通过AI推理的方式解决气象的预测难题，提升了1万倍效能。现在使用一张卡就可以预测出来7天的天气，以往可能需要上千台服务器耗费数小时。

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昇腾云和鸿蒙生态支持了美图、科大讯飞、支付宝、淘宝、美团等在内的众多客户，据悉，广汽传祺、美柚、墨迹天气、岚图、零跑汽车等在内的30多家企业与华为签约，涵盖了汽车、人工智能、互联网等多个领域，未来常见的应用可能都内置了AI能力，前端交互方式和使用体验完全改变，后端支撑这些变化的就是昇腾云和鸿蒙。

目前，作为鸿蒙、欧拉、昇腾、鲲鹏等生态的云底座，华为云已经聚合全球超过600万开发者，华为昇腾AI云服务可支持超过100个第三方开源大模型。华为云还携手200多家伙伴、300多家客户，一起打造了超过30个行业大模型和数百个模型应用场景。

如上行业人士还提到，“当AI技术产业化发展到一定程度，一定绕不过上一代巨头立下的山头，就像AI应用不可能脱离Windows、安卓等操作系统，包括此前各种编程语言等技术栈，昇腾云和鸿蒙的组合暂时还不完美，但确保中国有自己的根技术，何况还有一定的后发潜力。”

昇腾云和鸿蒙，单出都是王牌，若将其置于更宏观的叙事背景下，这对最佳组合将是中国企业角逐AI浪潮的有力武器。

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