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【文/觀察者網 呂棟】

ChatGPT的出現，讓人工智能大模型迅速進入普通人的視野。但在經歷半年多的“狂飆”后，曾經爆火的ChatGPT，流量已不再堅挺。當C端熱度逐漸褪去，人們不禁開始思考，僅憑聊天、寫詩、作畫等功能，大模型就可以重構人類社會？人工智能的下一步該如何發展？

在中國，C端消費者可能感到ChatGPT比較新奇，但產業界應該對大模型并不陌生。早在ChatGPT出圈之前，華為就曾聯合中科院、鵬城實驗室等機構，打造出多個產業級大模型。普通人之所以不怎么熟悉，是因為這些大模型并不直接面向C端，而是服務于生產活動。

從以往的經驗來看，先進技術比如5G的價值，并不能在C端完全體現，生產端可能有更多的應用場景。人工智能亦是如此，在被證明可用于復雜工業領域后，應該將人工智能加速應用在實體產業，為行業剛需帶來實際價值，才能真正意義上大規模服務于社會。

“在華為看來，面對當前形勢，既要樂觀，又要保持冷靜。我們認為，人工智能的發展，關鍵是要腳踏實地，推動人工智能走深向實，真正為千行百業服務，賦能產業升級。”

7月6日，在第六屆世界人工智能大會上，華為輪值董事長胡厚崑發表題為《共贏人工智能新時代》的主題演講。他表示，在人工智能發展的下一階段，華為有兩個著力點：第一，打造強有力的算力底座，來支撐中國人工智能產業的發展。第二，真正讓人工智能服務好千行百業，服務好科研創新。

華為輪值董事長胡厚崑

打造堅實底座，讓算力不再是瓶頸

算力是人工智能發展的基礎，這一點是行業共識。

也正因為此，意圖圍堵中國人工智能發展的美國政府，近些年不斷在算力層面對中國發難，比如說對英偉達高端GPU進行出口管制，亦或是計劃限制中國企業使用美國的云計算服務。

在當前的外部環境下，中國在算力的可獲取性和成本方面，面臨著不小的挑戰。打造自主算力底座，突破算力瓶頸，成為中國人工智能產業可持續發展的關鍵。

作為中國科技產業領頭羊，華為長期深耕算力，打造了聚焦通用計算的鯤鵬和人工智能計算的昇騰，并通過架構創新、發展生態以及共建算力等手段，來支撐自主算力底座的打造。

進入大模型時代，算力需求呈現爆炸式增長，而訓練大模型的成本和計算的效率息息相關。

華為首先是通過架構創新，來提高計算效率。

在節點層面，華為革命性推出對等平構架構，突破了傳統以CPU為中心的異構計算帶來的性能瓶頸，提升了整個計算的帶寬、降低了時延，使得節點性能提升30%。

在數據中心層面，華為推出昇騰AI集群，系統整體設計改變過去的服務器簡單堆疊，把計算、存儲、網絡、能源、調度等整合在一起，相當于把AI數據中心打造成一臺超級計算機，以實現能效的倍增。萬卡規模的數據中心，10%效率提升，能節省出一個省的公共算力（400P）。

基于這些架構創新，華為還對昇騰AI集群進行了全面升級：

從最初的4千卡集群擴展8千卡集群，年底將最大支持至1萬6千卡集群，成為業界首個萬卡AI集群。訓練1750億參數的GPT-3模型，100B的數據量，在8千卡集群下只需1天即可完成訓練收斂，1萬6千卡集群下僅需半天即可完成，業界SOTA（最高）能力需10天才能完成訓練；最長可實現30天以上的長穩訓練，業界SOTA能力僅在3天左右，十倍領先。

中國擁有豐富的應用場景，客戶的算力需求也多種多樣，為了提高計算效率，華為也結合國內實際情況，采用多種模式建設算力底座。

在城市算力基礎設施方面，華為支持各地政府打造人工智能計算中心，提供普惠的算力基礎設施服務。當前，全國已有25個城市，如武漢、西安、上海等，基于昇騰AI建設了人工智能計算中心。

另一方面，有相當多的大型企業，有自建人工智能算力中心的訴求，華為也在幫助它們構建獨立的算力中心。例如，中國移動、科大訊飛、南方電網等企業，均在規劃和建設大規模的算力集群，華為也積極參與其中。

同時，市場上也有很多中小型企業，對彈性算力有旺盛的需求，華為則通過云服務的方式，在華為云上提供人工智能算力服務，讓中小企業可以快速敏捷的開發和應用AI，降低人工智能的使用門檻。

充沛靈活的算力供給，讓算力不再是中國AI產業發展的瓶頸。

從“讀萬卷書”到“行萬里路”