華為徐直軍：美國對華芯片制裁不會(huì)取消，中國如何應(yīng)對？

作者 |章漣漪

編輯 | 邱鍇俊

“從商業(yè)應(yīng)用角度看，從來沒有一項(xiàng)技術(shù)進(jìn)步像AI一樣，在如此短的時(shí)間內(nèi)產(chǎn)生如此大的影響。”

9月19日，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)表主題發(fā)言，分享了自己對于智能化的觀察和思考。

他認(rèn)為，智能化必將是一個(gè)長期過程，而算力是智能化的關(guān)鍵基礎(chǔ)，過去是，未來也是。“但我們必須要面對一個(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。”

“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的挑戰(zhàn)。”因此，在他看來，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，否則是不可持續(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。

同時(shí)徐直軍也表示，大模型的技術(shù)突破大大加速了智能化的進(jìn)程，但不是每個(gè)企業(yè)都要建設(shè)大規(guī)模AI算力；不是每個(gè)企業(yè)都要訓(xùn)練自己的基礎(chǔ)大模型；不是所有的應(yīng)用都要追求“大”模型。

他指出，“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)測決策等業(yè)務(wù)場景的需求；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)域場景的需求；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”。

01“不是每個(gè)企業(yè)都要建設(shè)大規(guī)模AI算力”

“智能化的可持續(xù)，首先是算力的可持續(xù)。”徐直軍坦言，算力是依賴半導(dǎo)體工藝的，但我們必須要面對一個(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的挑戰(zhàn)。

華為看到了挑戰(zhàn)，也看到了機(jī)會(huì)和可能。因?yàn)槿斯ぶ悄苷诔蔀橹鲗?dǎo)性算力需求，促使計(jì)算系統(tǒng)正在發(fā)生結(jié)構(gòu)性變化，需要的是系統(tǒng)算力，而不僅僅是單處理器的算力。這些結(jié)構(gòu)性變化，為通過架構(gòu)性創(chuàng)新，開創(chuàng)出一條自主可持續(xù)的計(jì)算產(chǎn)業(yè)發(fā)展道路，提供了機(jī)遇。

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。

而算力的進(jìn)步、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。

針對這一現(xiàn)象，他提出了三點(diǎn)思考。

第一、不是每個(gè)企業(yè)都要建設(shè)大規(guī)模AI算力。

一方面，AI服務(wù)器，特別是AI算力集群不同于通用x86服務(wù)器，對供電、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。

另一方面，現(xiàn)在業(yè)界平均一到兩年推出新的AI硬件產(chǎn)品，迭代速度快，相比公有云，企業(yè)受限于算力規(guī)模小，面對快速變化的大模型，比較難以讓每個(gè)代際的算力硬件獨(dú)立完成工作，而是希望多個(gè)代際產(chǎn)品混合使用來進(jìn)行模型訓(xùn)練，由此導(dǎo)致資源調(diào)度復(fù)雜度高，而且因?yàn)闅v史代際產(chǎn)品的“木桶短板”效應(yīng)，拖累新一代產(chǎn)品性能的充分發(fā)揮，影響大模型訓(xùn)練的能力。

與此同時(shí)，運(yùn)營維護(hù)帶來的挑戰(zhàn)，AI技術(shù)還處于成長期，技術(shù)變化快，多代際產(chǎn)品共存，對技能要求高，導(dǎo)致運(yùn)營維護(hù)困難，對很多只具備傳統(tǒng)IT維護(hù)能力的企業(yè)而言是重大挑戰(zhàn)。“由于這些挑戰(zhàn)在一段時(shí)間內(nèi)將繼續(xù)存在，因此，我認(rèn)為，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，這對于企業(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)。

同時(shí)，模型訓(xùn)練難，基礎(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)。

此外，人才獲取難，基礎(chǔ)大模型涉及的相關(guān)技術(shù)每天都在更新，具備實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)的技術(shù)專家少，對于企業(yè)來說，建立足夠的技術(shù)人才資源也是挑戰(zhàn)。

華為云盤古大模型賦能場景理解

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)測決策等業(yè)務(wù)場景的需求，比如降雨預(yù)測、藥物分子優(yōu)化、工藝參數(shù)預(yù)測，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)域場景的需求，比如知識問答、代碼生成、坐席助手、安全檢測。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。

因此，徐直軍認(rèn)為，企業(yè)需要的是根據(jù)自身不同業(yè)務(wù)場景需求，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。

02“云服務(wù)是更為合理的、可持續(xù)的選擇”

基于以上判斷，徐直軍為很多不具備自建AI算力和自訓(xùn)基礎(chǔ)大模型能力的企業(yè)提供了新思路選擇云服務(wù)。

在現(xiàn)場，他為華為云打起了廣告針對上述挑戰(zhàn)，面向AI，華為云對全棧進(jìn)行了升級，致力于讓每個(gè)企業(yè)都能按需、高效地訓(xùn)練模型和應(yīng)用模型推理。

他進(jìn)一步介紹稱首先，華為云通過持續(xù)打造昇騰云服務(wù)，讓企業(yè)一鍵獲取澎湃AI算力，無需改造或自建機(jī)房，無需運(yùn)營維護(hù)AI算力基礎(chǔ)設(shè)施；通過計(jì)算、存儲(chǔ)、網(wǎng)絡(luò)端到端協(xié)同，已經(jīng)實(shí)現(xiàn)千億參數(shù)模型云上訓(xùn)練40天無中斷。

華為部分昇騰計(jì)算產(chǎn)品

其次，華為云升級了ModelArts服務(wù)，支持業(yè)界主流基礎(chǔ)大模型開箱即用，包括盤古、開源、以及第三方大模型，讓企業(yè)無需為基礎(chǔ)大模型準(zhǔn)備大量數(shù)據(jù)和迭代訓(xùn)練，并提供一站式模型調(diào)優(yōu)、部署、測評等工具鏈支持，降低企業(yè)模型微調(diào)和增量訓(xùn)練的技術(shù)門檻。

同時(shí)華為云在全力打造盤古5.0，支持全系列模型，包括十億級、百億級、千億級等，最佳適配企業(yè)不同場景需求，并通過百模千態(tài)社區(qū)提供100多個(gè)大模型，為企業(yè)提供更豐富的選擇。

總之，徐直軍認(rèn)為，云服務(wù)是很多企業(yè)推進(jìn)智能化的最佳選擇。通過華為云昇騰云服務(wù)和模型云服務(wù)，我們期望讓每個(gè)企業(yè)都能實(shí)時(shí)按需獲取AI算力，以及高效地訓(xùn)練模型和應(yīng)用模型推理。

今年6月盤古大模型5.0發(fā)布

當(dāng)然，在云上進(jìn)行大模型的訓(xùn)練和推理，也會(huì)帶來新的安全挑戰(zhàn)，華為云為了應(yīng)對這些新的安全挑戰(zhàn)，也進(jìn)行了一系列的動(dòng)作。

在安全理念方面，華為云面向“防御極限攻擊”的理念來進(jìn)行安全設(shè)計(jì)，基于零信任構(gòu)筑了物理、身份、網(wǎng)絡(luò)、應(yīng)用、主機(jī)、數(shù)據(jù)、運(yùn)維七層防線和一個(gè)安全運(yùn)營中心，每天成功抵御高達(dá)12億次的攻擊，確保業(yè)務(wù)“攻擊不癱，數(shù)據(jù)不丟，監(jiān)管合規(guī)”。

在安全機(jī)制方面，華為云提供等級云為客戶構(gòu)建了安全的數(shù)字空間，支持物理隔離或邏輯隔離，云平臺的操作透明可審計(jì)，確?？蛻舭残挠迷啤?/p>

在安全技術(shù)上，華為云提供端到端的全棧數(shù)據(jù)安全保護(hù)方案，從硬件，軟件，應(yīng)用對數(shù)據(jù)全生命周期，以及數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)、大模型訓(xùn)練和推理數(shù)據(jù)，進(jìn)行全方位安全防護(hù)。同時(shí)確保訓(xùn)練數(shù)據(jù)、生成內(nèi)容的端到端安全合規(guī)。

在知識產(chǎn)權(quán)方面，如果客戶使用華為云大模型服務(wù)，生成的內(nèi)容侵犯了第三方的知識產(chǎn)權(quán)，華為將自費(fèi)為客戶辯護(hù)，并就最終法院判決或與第三方的和解給您造成的損失、成本和費(fèi)用進(jìn)行賠償。具體內(nèi)容以合同約定為準(zhǔn)。

03“終端AI應(yīng)以體驗(yàn)為中心，而不是以算力為中心”

智能化具體在終端落地上，華為也進(jìn)行了一系列的布局。

徐直軍表示，在終端領(lǐng)域，華為是最早把AI引入到智能手機(jī)的，早在2017年，華為推出的Mate10，就內(nèi)置了AI芯片，并將AI智慧影像、AI翻譯等能力首次應(yīng)用到了手機(jī)，開啟了Mobile AI時(shí)代。

而今天，隨著AI進(jìn)入大模型時(shí)代，華為基于端、芯、云協(xié)同的架構(gòu)，把AI技術(shù)與鴻蒙操作系統(tǒng)深度融合，重新構(gòu)建了以AI為中心的鴻蒙原生智能，從內(nèi)核到系統(tǒng)應(yīng)用實(shí)現(xiàn)全面智能化，同時(shí)實(shí)現(xiàn)更開放的生態(tài)協(xié)作，以及更可信的隱私安全保護(hù)。

未來，華為將基于鴻蒙原生智能，將“小藝”升級為智能體，實(shí)現(xiàn)更自然的多模態(tài)交互，更全方位的融合感知，準(zhǔn)確理解用戶、數(shù)字世界和物理世界，為用戶提供全場景智能化、個(gè)性化的服務(wù)。

同時(shí)，華為將圍繞消費(fèi)者在工作、學(xué)習(xí)、生活、娛樂等全場景需求，聯(lián)合鴻蒙生態(tài)伙伴共同構(gòu)建面向未來產(chǎn)品的智能能力；并且實(shí)現(xiàn)從AI模型能力到AI控件分層全面開放，使能第三方應(yīng)用，繁榮鴻蒙原生應(yīng)用生態(tài)。

“我們也注意到，在各種終端中引入AI能力已經(jīng)成為普遍的趨勢，比如打造AI Phone、AI PC等。由此，關(guān)于如何定義AI時(shí)代的智能終端，業(yè)界也有各種聲音”。徐直軍稱，我們始終認(rèn)為，消費(fèi)者的體驗(yàn)是第一位的，消費(fèi)者難以理解芯片工藝、算力TFLOPS、模型參數(shù)量……究竟意味著什么，而是更加注重切身的使用體驗(yàn)。因此，我們倡議，終端AI應(yīng)以體驗(yàn)為中心，而不是以算力為中心。”

汽車自動(dòng)駕駛解決方案也是華為最開始投資AI的重要領(lǐng)域，因?yàn)樽詣?dòng)駕駛的目標(biāo)是無人駕駛，是AI的應(yīng)用最為挑戰(zhàn)的場景之一。為此，華為推出的ADS 3.0版本，可以實(shí)現(xiàn)車位到車位 “一鍵”抵達(dá)，從公開道路到園區(qū)道路到地下車位的全場景貫通，并且進(jìn)一步升級全向防碰撞系統(tǒng)，覆蓋更多速度區(qū)間，以及實(shí)現(xiàn)全向避障。

HUAWEI ADS 3.0方案

在徐直軍看來，中國消費(fèi)者對汽車智能駕駛已經(jīng)非常熟悉了，購買新車時(shí)配智能駕駛高階版本的比例非常高，汽車的智能駕駛能力也已經(jīng)成為中國消費(fèi)者購買新車時(shí)重點(diǎn)考慮的因素。

下一步，華為將基于融合感知，持續(xù)演進(jìn)自動(dòng)駕駛解決方案，逐步實(shí)現(xiàn)在高速路，上車即可休息，長途安心睡；在城區(qū)和郊區(qū)公路，處處都好開，安全穩(wěn)重比肩老司機(jī)；在鄉(xiāng)村和山路上山下鄉(xiāng)，全地貌全天候放心開。在泊車場景實(shí)現(xiàn)離車即走、零剮蹭、零卡死；在安全方面要實(shí)現(xiàn)全方位全向主動(dòng)安全，主要是主責(zé)碰撞清零，減輕次要責(zé)任。

在這些關(guān)鍵場景目標(biāo)達(dá)成的基礎(chǔ)上，他希望在2030年左右實(shí)現(xiàn)無人駕駛。

原文標(biāo)題:華為徐直軍美國對華芯片制裁不會(huì)取消，中國如何應(yīng)對？