華為徐直軍談AI算力熱潮：企業(yè)并非必須建設大規模AI算力
9月19日，在2024年華為全聯(lián)接大會(huì )上，華為副董事長(cháng)、輪值董事長(cháng)徐直軍發(fā)表了題為《擁抱全面智能化時(shí)代》的演講。在算力方面，他深入闡述了算力作為智能化關(guān)鍵基礎的重要性，并從長(cháng)遠發(fā)展角度對當前算力發(fā)展提出了三點(diǎn)想法。
徐直軍指出，智能化進(jìn)程的長(cháng)遠發(fā)展離不開(kāi)算力的持續支撐，但唯有基于實(shí)際可獲得的芯片制造工藝，才能構建出長(cháng)期可持續的算力體系。他強調，華為將充分利用人工智能帶來(lái)的變革機遇，通過(guò)計算、存儲和網(wǎng)絡(luò )技術(shù)的協(xié)同創(chuàng )新，開(kāi)創(chuàng )計算架構，打造“超節點(diǎn)+集群”系統算力解決方案，以滿(mǎn)足日益增長(cháng)的算力需求。
在談到當前大模型技術(shù)突破對智能化進(jìn)程的加速作用時(shí)，徐直軍表示：“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(lái)，各行各業(yè)幾乎言必稱(chēng)大模型，紛紛建設AI算力，紛紛訓練大模型。”但他也直言不諱地指出，雖然這對華為這樣的算力提供商是利好的，但從長(cháng)遠發(fā)展角度考慮，只有客戶(hù)的持續成功，才有華為的持續發(fā)展。因此，他提出了三點(diǎn)想法。
一是AI算力建設的理性審視。徐直軍指出，并非所有企業(yè)都需盲目追求大規模AI算力建設。AI服務(wù)器的特殊需求，如高供電、強散熱等，以及對數據中心環(huán)境的嚴苛要求，使得企業(yè)在規劃AI算力時(shí)需謹慎評估。隨著(zhù)大模型的不斷演進(jìn)，AI算力需求急劇增長(cháng)且變化迅速，企業(yè)若自建算力，可能面臨資源閑置或不足的兩難境地。此外，AI硬件產(chǎn)品的快速迭代、資源調度的復雜性以及運營(yíng)維護的高難度，均要求企業(yè)根據自身實(shí)際情況，靈活選擇適合的AI算力獲取方式，如利用公有云服務(wù)等，以實(shí)現資源的優(yōu)化配置與高效利用。
二是基礎大模型訓練的審慎考量。徐直軍強調，訓練基礎大模型并非企業(yè)AI戰略的必然選擇。首先，數據是訓練大模型的核心，而獲取并處理足夠的高質(zhì)量數據對于企業(yè)而言是一大挑戰，其成本高昂且難度不小。其次，大模型的訓練與優(yōu)化過(guò)程復雜且耗時(shí)，可能?chē)乐赜绊懫髽I(yè)核心業(yè)務(wù)的推進(jìn)。再者，專(zhuān)業(yè)人才的匱乏也是制約企業(yè)自主訓練大模型的重要因素。因此，企業(yè)應權衡利弊，聚焦自身核心業(yè)務(wù)，考慮是否通過(guò)合作或購買(mǎi)服務(wù)等方式獲取所需的大模型能力，而非盲目投入資源進(jìn)行自主訓練。
三是模型選擇與應用的精準定位。徐直軍進(jìn)一步指出，不是所有的應用都要追求“大”模型。華為盤(pán)古的實(shí)踐表明，根據具體業(yè)務(wù)需求選擇合適的模型規模至關(guān)重要。例如，十億參數模型已能滿(mǎn)足諸多科學(xué)計算與預測決策場(chǎng)景的需求；而百億參數模型則適用于NLP、CV等多模態(tài)特定領(lǐng)域；對于更為復雜的任務(wù)，則可考慮采用千億參數模型。企業(yè)應根據自身業(yè)務(wù)特點(diǎn)與需求，靈活選擇并組合多種模型，以最優(yōu)化的方式解決問(wèn)題并創(chuàng )造價(jià)值。
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作者：蓋貝貝
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