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            華為進擊生成式AI

            倪雨晴 來源:21世紀經濟報道 2023-07-07 08:42:39 華為 生成式AI 金融AI
            倪雨晴     來源:21世紀經濟報道     2023-07-07 08:42:39

            核心提示在人工智能領域,華為一直是主導者的角色。

            編者按:7月6日,2023世界人工智能大會(WAIC)在上海開幕。本屆大會主題是“智聯世界 生成未來”,聚焦科學前沿和產業發展,重點關注大模型、智能芯片、機器人、元宇宙等十大前沿風向。無論是參展的企業,還是前來參觀的觀眾數量都顯著超越往年,AI似乎離我們已越來越近。它將如何改變世界?又能如何安全發展?從業者們,正用碰撞的智慧描繪出未來圖景。

            在人工智能領域,華為一直是主導者的角色。

            7月6日,在2023世界人工智能大會開幕式上,華為輪值董事長胡厚崑表示,人工智能的發展,關鍵要“走深向實”。當前階段,華為在人工智能上有兩個著力點,其一是構建強有力的算力底座,支撐中國人工智能產業的發展;其二是從通用大模型到行業大模型,讓人工智能服務好千行百業,服務好科學研究。

            從中可以看到華為在人工智能領域的兩大策略方向,一方面是基于此前的計算戰略,以鯤鵬和昇騰技術為基礎,強化算力,另一方面是在產業大模型上發力,并以工業、科研領域作為新賽道的突破點。

            對于ChatGPT的浪潮,華為創始人任正非曾指出,未來在AI大模型方面會風起云涌,不只是微軟一家。人工智能軟件平臺公司對人類社會的直接貢獻可能不到2%,98%都是對工業社會、農業社會的促進。

            在他看來,模型的應用有時比模型本身還有前途,華為會做AI的底層算力平臺,但應用平臺不是華為的選項,“在2%的平臺貢獻里,我們占一點點就行。ChatGPT對我們的機會是什么?它會把計算撐大,把管道流量撐大,這樣我們的產品就有市場需求?!?/p>

            算力底座加速

            胡厚崑談道,人工智能的發展過程中,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。

            同時,多年前華為就認為隨著摩爾定律放緩,傳統計算模式已無法滿足所有應用場景的需求,世界需要異構、云邊端協同且無處不在的多樣性計算,當前正處于計算架構創新的黃金十年。

            因此,華為發展基于Arm架構的服務器CPU鯤鵬芯片,和昇騰AI芯片,并且圍繞鯤鵬和昇騰構建新的計算生態。四年前,華為就提出了計算戰略,瞄準了人工智能的算力底座,如今隨著生成式AI的來臨,昇騰算力體系正加速潛行。

            大模型的發展帶來了算力需求爆炸式增長,胡厚崑表示,當前中國大模型中有一半是由昇騰AI來支撐的。據華為昇騰計算業務CTO周斌介紹,昇騰AI基礎軟硬件平臺已孵化和適配了30多個主流大模型,可承載ChatGPT或GPT-4的算力需求,實現了20倍模型壓縮、1%精度損失、推理時延小于50ms能力。

            不過AI集群建設也面臨算力規模、液冷、跨域協同和可靠性四大關鍵技術挑戰。為了應對挑戰,華為也在加速生態建設,本屆WAIC論壇上,華為聯合產業鏈推出了昇騰AI大模型訓推一體化解決方案,解決大模型開發及應用成本高、周期長、技術難度大等行業痛點,推進大模型在各行業落地應用。

            算力集群之外,堪稱人工智能操作系統的AI框架也十分關鍵。華為的AI框架昇思MindSpore同時也面臨著谷歌的TensorFlow、Meta的Pytorch框架的激烈競爭。作為業界的AI開源框架,TensorFlow是2015年開源,Pytorch在2016年開源,MindSpore則在2020年開源,MindSpore要如何后來居上?

            對此,在近期的人工智能框架生態峰會上,昇思MindSpore開源社區的理事長丁誠接受21世紀經濟報道記者采訪時談道:“作為后發框架,要想技術得到超越或者領先,核心就是找到AI技術變革的下一條新賽道,只有當新賽道出現的時候才有彎道超車的機會。下一個可能的技術變化點是科學智能,即AI For Science方面的合作。MindSpore2.0版本當中提出了科學計算融合架構,目的就是想在這個賽道里面能獲得更多的技術領先的機會,打造自己的原生生態?!?/p>

            行業大模型競賽

            與此同時,胡厚崑表示,在深耕算力的同時,還要真正讓人工智能走進千行百業,服務科學研究。他進一步說道:“一方面,要打好基礎,持續提升通用大模型的能力,另一方面,我們在此基礎上,要建好行業模型,將行業專有知識、經驗與大模型能力充分結合,提供更專業精準的解決方案?!?/p>

            從通用大模型到行業大模型,企業的比拼也愈發激烈,B端的產業應用落地成為重要角逐點。需要指出的是,行業大模型和ChatGPT相比屬于另一個賽場。ChatGPT是GPT系列大模型的一個應用場景,可以直接面向C端用戶群體,而行業大模型的應用場景更多聚焦在B端的千行百業。

            此前,百度、科大訊飛等已經聯合多家企業和機構發布了數十個行業大模型,涵蓋電力、燃氣、金融、航天、教育等方面。

            華為云的盤古大模型也已經應用于多個領域。據介紹,目前,華為云盤古大模型已經深入金融、制造、政務、電力、煤礦、醫療、鐵路等10多個行業,支撐400多個業務場景的AI應用落地。

            胡厚崑透露,在7月7日的華為開發者大會上,華為云將發布盤古大模型3.0版本,賦能千行百業。事實上,在OpenAI引爆熱潮之前,華為等大企業就已經在鉆研AI大模型,此前幾年大模型在學術界早就是熱門話題,2023年才徹底引燃大眾市場。

            胡厚崑希望,大模型不僅能用在工廠、港口、銀行等行業場景,也能走進實驗室和研究所,助力科學研究。

            隨著生成式AI的日新月異,人工智能將為產業輸入新動能。

            責任編輯:王超

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