華為云，調出AI原生三原色

17世紀，偉大的物理學(xué)家艾薩克·牛頓，通過(guò)三棱鏡將陽(yáng)光進(jìn)行了分解，發(fā)現世間所有的色彩，都是由紅、綠、藍三種顏色按照不同比例混合產(chǎn)生的。于是，“三原色原理”就此誕生，這也為人類(lèi)推開(kāi)了現代光學(xué)的大門(mén)。

AI大模型極速發(fā)展，行業(yè)智能化洶涌而來(lái)。在今天，企業(yè)和開(kāi)發(fā)者也面臨著(zhù)“色彩過(guò)多”的困惑。AI技術(shù)本身的多樣性、大模型從訓練到推理的流程復雜性，應用場(chǎng)景的多元性都十分驚人，AI與企業(yè)業(yè)務(wù)的融合形態(tài)更是變化萬(wàn)千。

如何讓紛繁的AI技術(shù)化繁為簡(jiǎn)，為我所用？這或許已經(jīng)成為智能化面前最大的難題。

解開(kāi)這道難題，華為云的想法與牛頓非常相似，他們想要調出AI原生的三原色，并將其提供給企業(yè)用戶(hù)、伙伴與開(kāi)發(fā)者。

所謂“萬(wàn)變不離其宗”，用“三原色”構成的AI原生思維，各行業(yè)就能夠隨意畫(huà)出真正想要的智能化圖景。

2024年9月19至21日，第九屆華為全聯(lián)接大會(huì )（HUAWEI CONNECT 2024）在上海舉辦。其中，在20日上午的主題演講中，華為常務(wù)董事、華為云CEO張平安發(fā)表了題為“云上躍遷，AI重塑千行萬(wàn)業(yè)”的主題演講。他表示，企業(yè)要在智能時(shí)代抓住機遇，用AI構筑自身領(lǐng)先優(yōu)勢，最核心的是要構筑起AI原生的思維，將AI技術(shù)和工具作為核心要素，來(lái)重新思考和設計企業(yè)流程、IT架構、業(yè)務(wù)創(chuàng )新，充分發(fā)揮AI的潛力，提高效率，創(chuàng )新業(yè)務(wù)模式，解決復雜問(wèn)題。

（華為常務(wù)董事、華為云CEO張平安）

基于此，華為云圍繞AI原生思維帶來(lái)了一系列經(jīng)驗分享與技術(shù)發(fā)布。將這些發(fā)布串聯(lián)起來(lái)，會(huì )發(fā)現其核心是“方法論筑基、基礎設施升級、AI大模型能力適配”三要素——這就是AI原生思維的三原色。

讓我們走進(jìn)這個(gè)色彩斑斕的智能世界，去理解如何用三原色畫(huà)出屬于每個(gè)行業(yè)、每家企業(yè)自己的AI旅程。

什么是AI原生思維？以及我們?yōu)槭裁葱枰狝I原生思維？

探討這個(gè)問(wèn)題，就必須深入AI大模型爆發(fā)之后，各行業(yè)所面臨的智能化局面。在目前階段，AI的降本增效價(jià)值已經(jīng)顯現無(wú)遺，并且加速深入各個(gè)行業(yè)，以及每個(gè)行業(yè)的各個(gè)生產(chǎn)流程，帶來(lái)了顯著(zhù)的投資回報率與生產(chǎn)力增長(cháng)。

但在企業(yè)親身進(jìn)行AI實(shí)踐的時(shí)候，卻會(huì )發(fā)現其困難程度遠超想象。每家企業(yè)的業(yè)務(wù)場(chǎng)景、智能化需求、數字化基礎設施情況，以及對AI技術(shù)的掌握能力都不相同。引入AI大模型會(huì )面臨缺乏路徑參照、成效難以評估、技術(shù)投資不發(fā)揮價(jià)值等問(wèn)題。AI雖有萬(wàn)彩，但企業(yè)卻畫(huà)不出，畫(huà)不成，甚至不敢畫(huà)。

這類(lèi)問(wèn)題出現的核心邏輯差異在于，企業(yè)究竟在進(jìn)行“+AI”還是“AI+”？

所謂“+AI”，即企業(yè)還是以此前的業(yè)務(wù)邏輯為主，只是疊加上AI大模型的新能力。這就會(huì )面臨一系列問(wèn)題，比如大模型是否與業(yè)務(wù)邏輯相符，對大模型的投資是否真的能夠帶來(lái)商業(yè)回報等。

舉個(gè)例子，在對話(huà)框類(lèi)大模型應用爆火之后，各類(lèi)互聯(lián)網(wǎng)應用都在添加AI對話(huà)框。但有些應用根本無(wú)需對話(huà)操作，新的AI對話(huà)框反而遮擋了用戶(hù)界面。這類(lèi)案例中，AI大模型能力屬于單純的外掛和輔助，甚至為了添加而添加，這就屬于典型的盲目“+AI”。

而“AI+”，則是指從業(yè)務(wù)的出發(fā)點(diǎn)就基于A(yíng)l技術(shù)進(jìn)行設計，確保整個(gè)業(yè)務(wù)流程圍繞AI進(jìn)行，系統、應用與服務(wù)都基于A(yíng)I原生（AI Native）來(lái)打造，最終實(shí)現AI技術(shù)深入企業(yè)與業(yè)務(wù)核心，成為水、電、網(wǎng)絡(luò )、人才一樣的企業(yè)發(fā)展基礎。

想要從“+AI”跨越到“AI+”，必須有完善的理論框架、數字化基礎、AI能力作為保障。這些AI原生要素的綜合體，就是企業(yè)踐行智能化前所必須具備的AI原生思維。

AI原生思維的核心，不是僅僅將AI視作工具，而是基于A(yíng)I的價(jià)值特性來(lái)成就業(yè)務(wù)和流程。想要實(shí)現這樣的目標，就必須具備三個(gè)前提條件：

首先，企業(yè)決策者要擁有完善的AI原生方法論，明確智能化的方案、流程與可能性。

接下來(lái)，企業(yè)需要構建AI原生基礎設施，并且構建以AI為中心的數據底座，確保企業(yè)的基礎設施能夠匹配AI創(chuàng )新。

最后，企業(yè)還需要獲得充沛的大模型能力，要讓大模型具有多模態(tài)、多尺寸的特征，能夠真正融入企業(yè)業(yè)務(wù)，確保大模型能力匹配企業(yè)業(yè)務(wù)需求。

讓所有企業(yè)都能滿(mǎn)足這三個(gè)條件，就是華為云調出的AI原生思維三原色。

紅色，代表成功、興旺、繁盛與熾熱。在企業(yè)智能化的路上，首先需要的是能夠走向成功與興盛的方法論作為牽引。而優(yōu)秀的AI原生方法論，也只能從優(yōu)秀的AI實(shí)踐當中來(lái)。

為了透視企業(yè)業(yè)務(wù)與AI技術(shù)之間的深刻關(guān)聯(lián)，華為決定將自身的AI實(shí)踐分享出來(lái)，秉持華為一貫的“自己的降落傘自己先跳”，給千行萬(wàn)業(yè)帶來(lái)走向智能化成功的方法論基石。

華為董事、質(zhì)量流程IT總裁陶景文，在《數轉智改，實(shí)現企業(yè)持續高質(zhì)量發(fā)展》的分享中，詳細剖析了華為自身的AI實(shí)踐，以及從實(shí)踐中凝結的方法論體系。

（華為董事、質(zhì)量流程IT總裁陶景文）

2018年，華為正式成立AI使能部，計劃通過(guò)數字化轉型和AI賦能讓華為成為行業(yè)企業(yè)的標桿。2024年華為正式啟動(dòng)AI輔助內部業(yè)務(wù)變革，將AI技術(shù)與華為的數字化體系結合。這意味著(zhù)華為推動(dòng)將自身海量、重復、復雜的業(yè)務(wù)場(chǎng)景進(jìn)行了全面的AI升級，為AI原生思維提供了體量最為龐大，效果最為顯著(zhù)的樣本。

陶景文認為，AI是一場(chǎng)變革，企業(yè)要把AI變成一個(gè)真正能給業(yè)務(wù)帶來(lái)價(jià)值的服務(wù)，一定要跟企業(yè)的流程、組織、IT、數據以及業(yè)務(wù)場(chǎng)景深度結合。

最終，華為將自身的AI實(shí)踐總結成了一套方法論，叫做“三層五階八步”。三層的價(jià)值在于重新定義了智能業(yè)務(wù)、AI開(kāi)發(fā)與交付、持續運營(yíng)智能應用。而五階八步則是從業(yè)務(wù)場(chǎng)景出發(fā)，沿著(zhù)業(yè)務(wù)流程、組織，公司數據和AI應用，指導企業(yè)如何步步推進(jìn)AI落地，完成價(jià)值轉化。

從流程來(lái)看，華為將推進(jìn)AI與業(yè)務(wù)融合分為三個(gè)階段。首先要定義企業(yè)的AI場(chǎng)景，明確哪些場(chǎng)景確實(shí)能夠進(jìn)行AI升級。為此，華為總結了AI場(chǎng)景“十二問(wèn)”，作為企業(yè)選擇智能業(yè)務(wù)場(chǎng)景的關(guān)鍵的手段。

接下來(lái)，企業(yè)需要推動(dòng)現有作業(yè)流程的智能化升級，通過(guò)機器輔助人與人輔助機器的種種方式，將AI快速融入業(yè)務(wù)實(shí)際業(yè)務(wù)場(chǎng)景中。

最終，企業(yè)需要實(shí)現將AI作為員工工作的基礎，人人都懂AI和用AI。為此，華為成立了AI相關(guān)組織，裝載各領(lǐng)域AI專(zhuān)家人才，開(kāi)展AI訓戰和賦能，提升整體AI人才濃度，并將AI能力融入任職標準。

最終，在“三層五階八步”的幫助下，華為各個(gè)領(lǐng)域的業(yè)務(wù)能力都得到了顯著(zhù)的智能化升級。

比如在合同場(chǎng)景，華為通過(guò)對象、過(guò)程、規則的數字化，實(shí)現海量合同高質(zhì)量并行處理，多語(yǔ)種合同要素智能提取和比對，風(fēng)險作業(yè)從2小時(shí)縮短到5分鐘。

在研發(fā)場(chǎng)景，華為給超過(guò)11萬(wàn)研發(fā)員工配備了開(kāi)發(fā)助手，利用大模型自動(dòng)提取作業(yè)上下文信息，實(shí)現代碼行級續寫(xiě)、函數生成、代碼解釋和注釋?zhuān)?采納AI生成代碼700萬(wàn)行/年。

在制造場(chǎng)景，華為采用多模型“系統工程”，組合決策式和生成式AI，構建了計劃求解器，AI視覺(jué)質(zhì)檢、裝備預測性維護、制造知識賦能等能力，提升了制造整體生產(chǎn)力，訂單交付周期縮短了30%以上。

基于華為自身AI實(shí)踐，總結出的詳盡可靠方法論。具有業(yè)務(wù)真實(shí)性、場(chǎng)景復雜性、AI技術(shù)前沿性相結合的特點(diǎn)。在目前的智能化探索中可謂獨樹(shù)一幟。

方法論是成功的基礎。契合AI原生思維的方法論，也是企業(yè)智能化成功的“第一原色”。

藍色，代表著(zhù)包容、純潔、寧靜與和諧。在A(yíng)I基礎設施領(lǐng)域，企業(yè)正需要藍色的包容力量。

大模型，是迄今為止最復雜的軟硬件系統工程，自然也對相應的基礎設施提出了極高的要求。而這種復雜程度不能加諸企業(yè)本身，必須將復雜的技術(shù)與工程留在前端，讓企業(yè)聚焦于A(yíng)I與業(yè)務(wù)的結合本身。

為了實(shí)現AI原生云基礎設施的目標，華為云已經(jīng)做出了長(cháng)期的努力。比如華為云實(shí)現了AI云基礎設施的自維護，千億參數模型能夠達成40天無(wú)中斷訓練，平均故障恢復時(shí)間小于10分鐘，遠低于業(yè)界 60分鐘的恢復時(shí)間。同時(shí)，華為云提供了多樣化的部署方式，覆蓋從模型開(kāi)發(fā)到應用的各個(gè)環(huán)節，用戶(hù)可以選擇公有云、專(zhuān)屬資源池、混合云，以及邊緣部署等形式。

為了實(shí)現AI基礎設施進(jìn)一步完善，達成實(shí)現符合AI原生思維的基礎設施建設，華為云推出了新一代的AI原生云基礎設施CloudMatrix，通過(guò)“一切可池化、一切皆對等、一切可組合”，構建分布式對等全互聯(lián)架構，實(shí)現了單體算力向矩陣算力的演進(jìn)，從而在算力規模、擴展模式、使用模式上更加匹配AI時(shí)代超大規模算力、靈活彈性、高效穩定的需求。

（華為云AI 原生云基礎設施架構 CloudMatrix 正式發(fā)布）

所謂“一切可池化”是指CloudMatrix通過(guò)分布式QingTian的調度能力，實(shí)現了CPU、NPU、DPU、內存、存儲等所有基礎設施硬件資源的池化，讓資源可以隨時(shí)被按需調用。通過(guò)達成超節點(diǎn)矩陣算力架構，算力得到大幅提升。

“一切皆對等”是指通過(guò)超高帶寬的MatrixLink實(shí)現從“傳統以太網(wǎng)”向“共享總線(xiàn)以太網(wǎng)”演進(jìn)，實(shí)現池化算力的高速互聯(lián)。通過(guò)資源全部對等連接打破計算集群線(xiàn)性度的瓶頸，有效提升大模型的訓練效率。

而在“一切可組合”方面，CloudMatrix在統一多元算力邏輯池化、高速全對等互聯(lián)的基礎上，通過(guò)瑤光智能云腦對云上超節點(diǎn)算力資源進(jìn)行統一建模、調度。通過(guò)統一的網(wǎng)絡(luò )控制器MatrixLink實(shí)現軟件定義的靈衢邏輯總線(xiàn)，從而提供了軟件定義多元算力鏈接、拓撲、多租戶(hù)隔離的關(guān)鍵能力，讓多元化的算力類(lèi)型與規?？梢造`活組合，覆蓋百-千-萬(wàn)億等不同級別的模型訓推場(chǎng)景。

在更加包容、靈活的技術(shù)架構幫助下，CloudMatrix可以實(shí)現訓練效率提升20%到70%，推理性能提升30%以上。從對企業(yè)至關(guān)重要的性?xún)r(jià)比角度來(lái)說(shuō)，通過(guò)可組合算力可以為場(chǎng)景化應用提供最佳的算力適配方案，實(shí)現多場(chǎng)景差異化算力的訴求互補，減少算力碎片，從而有效提升資源利用率。

可池化、可組合、高效對等的AI云基礎設施，能夠讓大模型與企業(yè)真實(shí)需求相互適應，高效匹配。對于企業(yè)來(lái)說(shuō)，從方法論落地到產(chǎn)業(yè)實(shí)踐，首先以能夠實(shí)現想法，有效利用資源的基礎設施。

而在A(yíng)I原生云基礎設施對產(chǎn)業(yè)現實(shí)的包容度層面，華為云毫無(wú)疑問(wèn)走到了行業(yè)之先。

綠色，代表著(zhù)生長(cháng)、希望、舒適和平靜。在最終發(fā)揮智能化力量的模型層面，企業(yè)希望能夠不斷向上生長(cháng)，不斷適配企業(yè)需求的大模型，讓模型能力的種子，在業(yè)務(wù)體系與生產(chǎn)系統中生根發(fā)芽，長(cháng)成參天大樹(shù)。

這里一個(gè)重要的誤區在于，企業(yè)所需的大模型不是參數越大越好。在真正的行業(yè)智能化場(chǎng)景中，企業(yè)必須考慮綜合成本、專(zhuān)業(yè)契合度、基礎設施適配等問(wèn)題。往往企業(yè)需要的不是參數最大的模型，而是可以裁剪，能夠符合業(yè)務(wù)場(chǎng)景的模型。另一方面，在企業(yè)的真實(shí)應用場(chǎng)景里，大多數情況也不是一個(gè)模型能夠滿(mǎn)足所有需求，而是需要多模態(tài)能力來(lái)對應多樣化的需求。

大模型，必須不斷成長(cháng)，不斷適應，才能讓企業(yè)如沐春風(fēng)。

在這一領(lǐng)域，華為云已經(jīng)將盤(pán)古大模型5.0打造成了多模態(tài)、全系列的大模型。在多模態(tài)層面，盤(pán)古5.0不僅能支持文本、圖片、視頻，還支持雷達、紅外、遙感等更多模態(tài)，讓AI能夠幫助企業(yè)精確理解物理世界。在全系列層面，盤(pán)古5.0包含了同參數規格的模型，以適配不同的業(yè)務(wù)場(chǎng)景。其中，十億級參數的Pangu E系列可支撐手機、PC、車(chē)等端側的智能應用；百億級參數的Pangu P系列適用于低時(shí)延、低成本的推理場(chǎng)景；千億級參數的Pangu U系列適用于處理復雜任務(wù)；萬(wàn)億級參數的Pangu S系列超級大模型是處理跨領(lǐng)域多任務(wù)的超級大模型。系列化的盤(pán)古，能幫助企業(yè)真正在復雜的業(yè)務(wù)場(chǎng)景中應用AI技術(shù)。

為了進(jìn)一步實(shí)現模型能力的成長(cháng)，讓大模型適配企業(yè)的真實(shí)需求，華為云CTO張宇昕最新發(fā)布了華為云盤(pán)古智能助手。

（華為云正式發(fā)布“1+N”的盤(pán)古助手體系）

盤(pán)古智能助手推出了1加N的智能助手產(chǎn)品體系。“1”指的是統一的華為云智能助手。它圍繞企業(yè)在云上的規劃、使用、維護、優(yōu)化全旅程，可以提供知識查詢(xún)、信息查詢(xún)、操作執行、優(yōu)化分析等等智能化能力。“N”是指華為云針對企業(yè)用戶(hù)工作流程中的高頻共性場(chǎng)景，比如產(chǎn)品研發(fā)、數據分析、安全防護、辦公協(xié)同等，通過(guò)將盤(pán)古大模型與各個(gè)領(lǐng)域積累的數據和經(jīng)驗相結合，通過(guò)AI賦能這些場(chǎng)景專(zhuān)用的云服務(wù)，提升相關(guān)人員的業(yè)務(wù)效率。比如華為云CodeArts盤(pán)古助手，就為郵儲銀行提供了一個(gè)企業(yè)級的研發(fā)專(zhuān)家助手，帶來(lái)了智能化的代碼生成能力。

不斷成長(cháng)，不斷響應千行萬(wàn)業(yè)呼喚的盤(pán)古大模型，已經(jīng)成為AI原生思維中不可或缺的最終落點(diǎn)。

方法論筑造，基礎設施革新，以及大模型能力的生長(cháng)，這三大價(jià)值構筑了華為云所調制的AI原生思維三原色。只有掌握了三原色原理，畫(huà)家才能描摹萬(wàn)物，同樣的道理，企業(yè)掌握了方法論、基礎設施與大模型的三原色，才能真正畫(huà)出AI萬(wàn)彩，描摹行業(yè)智能化的江河山川。

我們可以設想一下，一家企業(yè)或者一位開(kāi)發(fā)者，來(lái)到華為全聯(lián)接大會(huì )2024將得到什么？

他能夠得到從華為兼具深度與廣度的AI實(shí)踐中，總結出完善有效的AI實(shí)踐方法論。

他能夠了解到“一切可池化、一切皆對等、一切可組合”的AI基礎設施，從而在云端打造屬于自己的AI原生基座。

他能夠找到真正適配行業(yè)場(chǎng)景與企業(yè)需求，做難事，解難題的大模型能力，通過(guò)大模型助手來(lái)拓展企業(yè)智能化邊界，獲取新質(zhì)生產(chǎn)力。

這些價(jià)值結合在一起，AI的萬(wàn)般色彩盡在眼前，山河大地就是畫(huà)板。

而最終提筆作畫(huà)的，是每一家企業(yè)，每一位開(kāi)發(fā)者，是未來(lái)的你。

AI原生時(shí)代正滾滾向前。過(guò)去幾年，華為云已經(jīng)深入到 30 多個(gè)行業(yè)的 400 多個(gè)AI應用場(chǎng)景，讓AI技術(shù)行業(yè)長(cháng)卷上煥發(fā)斑斕色彩。

在今天，我們與AI時(shí)代最好的相處方式，或許就是用AI原生的色彩，去畫(huà)出屬于你自己的旅程。