2024年以来，AI（人工智能）技术在多元方向持续突破，视频生成、世界模型、具身智能和空间智能等技术正在重新定义基础设施，重塑软件开发、体验与生态，AI也正在重塑千行万业。百舸争流的时代浪潮中，谁能抓住AI的机遇，谁就能占领先机、赢得优势，真正掌握竞争和发展的主动权。
“2024创原会年度技术峰会”在海南召开期间，华为云CTO、创原会荣誉理事长张宇昕表示，AI发展速度很快，几乎每个季度都有令人惊讶的新技术、新模型、新产品发布，这给产业带来了很多新变化。企业要在这次AI变革中成功突围，需要全面拥抱AI-Native，通过用AI-Native的基础设施来打造AI算力，用AI-Native的云服务来使能企业应用，用大模型结合企业经验来沉淀专属模型，用大模型系统来构建AI原生应用，这“四大践行范式”引领行业智能升级。
拥抱云化算力，
实时按需获取AI算力
随着AI技术在各行各业中的广泛应用，如智能制造、智慧城市、智慧医疗等领域。作为支撑AI稳健运行不可或缺的基石，算力为算法提供了强大的计算能力，使其能够游刃有余地处理那些规模庞大、结构复杂的数据集。根据华为《智能世界2030》报告，预计到2030年，通用算力将增长10倍，人工智能算力将增长500倍。
然而，在智能化时代背景下，传统的冯·诺依曼架构以计算为重心，处理器与存储器之间的物理隔离导致了大量数据的频繁迁移，这进一步限制了人工智能芯片的总体性能。因此，传统的芯片架构正面临“存储墙”“功耗墙”以及“算力墙”等严峻挑战，难以满足人工智能应用对于低延迟、高能效和高可扩展性的迫切需求。
对此，张宇昕认为，要用AI Native的云基础设施来打造AI算力。在今天9月，“华为全联接大会2024”上，华为云发布了AI原生云基础设施架构CloudMatrix，以“一切可池化”“一切皆对等”“一切可组合”三大创新设计，从算力规模、扩展模式和使用模式上，匹配超大规模的算力诉求，通过技术创新来解决行业难题，让云化算力成为智能时代的选择。
据介绍，这是第一个为AI而生的异构多元算力，性能最优的“云架构”。CloudMatrix能够将传统的以CPU为中心的主从架构，演进为多元算力对等全互联架构，并将CPU、NPU、GPU等算力资源全部互联和池化，把AI算力从单体算力演进到矩阵算力，致力于让每个企业都能实时按需获取AI算力。
据介绍，基于盘古大模型5.0的实测数据显示，在同等算力条件下，CloudMatrix相较于传统服务器集群架构，在模型训练效率上提升了68%。这一显著的提升，充分证明了CloudMatrix在云原生基础设施方面的技术领先性。
加强数智融合，
激发企业数据价值
AI能力的大小，除了有效的算力，还取决于模型参数规模和数据集的品质。当前，我国数据产业呈现储量大、增长快、多元化、应用广的发展特征。据统计2023年我国数据生产总量达到了32.85ZB，同比增长高达22.44%
但数据并不等同于智能，大量企业知识和经验蕴藏在数据语义中，而传统数据湖关注解决数据语法，缺乏对数据语义的理解，传统数据湖独立于AI平台，无法提供实时知识查询和推理。这就造成大量的数据与智能割裂，虽然数据量极大，但难以汇聚形成高质量的数据集，大模型训练、迭代所需的行业数据集明显不足。
在张宇昕看来，需要构建AI原生数据库，实现从内核层、到系统层和领域层的“全栈智能”，全方位提升数据库开发和运维效率；用知识湖升级传统数据湖，构建以知识为中心的数据底座，通过数智融合激活企业数据价值，帮助企业进行业务的智能决策。
与此同时，据Gartner预测，到2026年将有超过80%的企业在生产环境中部署AIGC应用，有70%的设计和开发工作被AIGC改变。但软件开发智能化并不是简单地让AI生成代码。
张宇昕认为，要通过结合AI Agent能力，将软件开发生产线向研发智能化，从“个人作业”向“团队智能化协同”进化转变，从编码“单环节提效”到“全生命周期智能”延伸，全面提升端到端研发效率；用AI-Native数字内容生产线，让数字内容生产模式从传统CG走向AIGC+CG融合，实现新的3D表达范式；用“1+4+7+N”安全体系，即1个模型安全运营中心、4个安全等级分区、7层安全防线、N类模型安全评测，让企业高效构筑AI-Native的安全能力。
围绕业务场景，
构建企业自己的专属模型
2023年随着AI大模型、生成式AI技术引爆全球，国内市场迅速掀起了“百模大战”，中国互联网络信息中心（CNNIC）近日发布的《生成式人工智能应用发展报告（2024）》显示，截至2024年7月，我国完成备案并上线、能为公众提供服务的生成式人工智能服务大模型已达190多个，为用户提供了丰富的选择空间和差异化体验，生成式人工智能与各行各业的融合正在我国加速落地。
但从全球市场来看，目前很多的大模型集中在语言大模型，其共性是基本会“对话作诗”，不仅如此，通用大模型并非中小型企业仅靠自身就能“玩得转”。业界开始对大模型“祛魅”，从技术厂商到应用服务商，再到各行各业，开始探索如何将大模型真正地转化成新质生产力，打开商业化空间。垂直行业大模型成为更多企业发力的重点。
“大模型落地行业应用时需要在专业化、泛化性、经济性三者中做好权衡。”张宇昕强调，“模型不是越大越好，也不是一个大模型可以打遍天下，企业要结合自身经验和行业Know-how来打造自己专属的模型，通过不同参数规格、不同模态的模型来满足自身全业务场景的需要。”
一直以来，华为云盘古大模型都坚定地聚焦行业，2024年，华为云发布盘古大模型5.0，在全系列、多模态、强思维三个方面实现全新升级，并围绕行业场景打造差异化竞争力，通过AI重构行业核心业务系统，为行业“解难题，做难事”，助力走出行业AI领先之路。
构建AI原生应用，
实现企业智能升级
构建专属模型之后，就是要解决大模型“最后一公里”，如何构建企业的AI原生应用。
然而，大模型落地行业是一项非常复杂的系统工程，每一个行业大模型的开发与实践，都是行业生产力的一次跃迁。
“需要一个大模型系统，将模型与工程化能力相结合，实现模型接入与对外接口标准化。这套系统要包括知识注入、模型分发、工具调用以及内容安全模块等能力，以便使企业能够快速地注入行业知识和企业经验，通过调用多种模型，以及工具和插件，实现模型工程化地落地，能使企业构建起行业AI应用，实现业务快速创新。”张宇昕表示。
在过去的一年里，中国在AI产业生态的各个层次孕育了许多具有标志性的、具备自主创新精神的公司和企业。他们持续提高国家在计算架构、学习框架、核心算法等关键技术领域的能力，促进了AI产业的不断繁荣与进步。
面对人工智能这一波澜壮阔的时代潮涌，华为云不仅是积极的参与者，也是引领者。张宇昕表示，华为云期待与客户、伙伴携手同行，以扎实的理论研究为指引，以创新的技术手段为驱动，切切实实地将前沿科技成果融入实际的行业应用场景中去，构筑好新质生产力，一起走向未来更加智能和繁荣的世界。
