这，才是AI最有远见的未来

如何让AI，成为这个时代最颠覆的创新机会？

“AI震撼”，华为攻坚

回望2024，世界仍在经历“AI震撼”。

一边是“千模大混战”。

据《全球数字经济白皮书（2024年）》：2024年，全球AI大模型数量多达1328个。其中，美国占44%，中国占36%。

一边是算力大比拼。

据中国信息通信研究院测算，截至2023年底，全球算力基础设施总规模达到910EFLOPS。其中，美、中分别占比32%、26%。

不论大模型还是总算力，中国都屈居第二。

算力即国力，在此刻变得具象化。

如果将训练AI大模型比作“炼丹”，那AI芯片就是熊熊的“炉火”。谁的芯片越多，谁的大模型就越聪明、越强大。

但在美国的强力管制下，中国企业购买英伟达AI芯片难以为继。

而且，中国的AI算力仅占总算力的30%，根本无法满足需求。

面对困局，怎么办？

必然是集体突围，迎难而战。而突破之一，来自华为云。

2024年9月，华为云重磅发布AI原生云基础设施CloudMatrix。

不是AI的算力不够吗？CloudMatrix的“池化”技术，能将CPU、NPU、DPU、存储和内存等多种计算资源集中起来，汇聚成一个统一的资源“池”。让不同的算力也能像水流一样，根据需求任意抽取、分配，大幅提高资源的使用效率和灵活性，一举破解了中国算力异构严重的难题。

但仅仅统一算力，显然远远不够。如何帮助用户整合算力、高效训练开发大模型，依然是难题。

于是，华为云又推出昇腾AI云服务，打造出一站式大模型训练（“炼丹”）平台。

其中，既整合了大规模算力集群，又包含了计算引擎CANN、AI开发框架MindSpore、ModelArts AI开发生产线、ModelArts Studio大模型即服务平台等强大工具。

不要说丹炉、丹粉、丹火、丹房，连煽火的童子，都给配齐了。

但“炼丹”免不了要“炸炉”，大模型训练出故障毫不意外。

比如，Meta在Llama 3大模型（4050亿参数）训练过程中，动用了包含16384块英伟达H100 GPU的超大集群，耗时54天，故障419起，平均3小时就要“炸”一次。

对此，Meta无可奈何。

但华为云的昇腾AI云服务，却实现了万亿参数大模型训练无中断时长最高达40天，故障恢复仅需10分钟，可靠性达到甚至超越英伟达水平。

目前，昇腾AI云服务全面适配行业主流的100多个大模型，通过云服务的方式协助大模型的开发、训练、托管、应用，真正成为百模千态的“黑土地”。

2025年，基于CloudMatrix全新架构的昇腾AI云服务，就将正式商用。

澎湃的算力、易用的服务，不过是华为云AI产业化的基石之一。要让AI在千行万业真正落地，还必须要有一个强大的、基石性的大模型打底。

于是，华为云盘古大模型5.0来了。

这不单是十亿级、百亿级、千亿级、万亿级参数规模“量”的升级，更是在全系列、多模态、强思维三个维度的“质”的突破。

实际上，华为的攻坚和突破不止于此。

从MetaERP到GaussDB数据库，从Mate60到纯血鸿蒙，乃至统御异构算力的CloudMatrix、高效开发的昇腾AI云服务、聚焦行业与科学的盘古大模型……

AI，正成为改变时代的超级工具。

这既是中美“AI争霸”的肇始，也是华为埋头苦干、聚力突破，试图让中国科技再也不受限于人的开端。

解难题，做难事

在业界人士看来，中美AI大战，中国不能盯着美国拼芯片。

聪明的做法，应该用AI赋能千行万业。毕竟，作为全世界唯一拥有联合国产业分类中全部工业门类的国家，中国的AI应用，拥有最广阔、最丰富的行业场景。

诚如李开复所说：中国AI的优势，在于能够更好、更快、更可靠和更低成本的实现落地。

所以，与国外卷算力、卷芯片不同，中国的AI更倾向于卷应用、卷行业。

2024年，由此被誉为“行业大模型”发展“元年”。

而这对顺丰的快递小哥来说，极其具象化。因为入职第一件事，先要学用“丰语”大模型。

比如，乌龟能不能寄、玉镯怎么保价、易碎品怎样包装、不同价格寄送时效如何……

面对这些琐碎又专业的问题，快递小哥再也不会一脸茫然。打开APP，直接问“丰语”，马上有答案。

今天的极致高效背后，潜藏着以往的难言之隐。

快递物流行业的特点是，人员多、岗位多、流动大。所以，无数的隐性知识、经验，以文字、语音、图片、视频等形式，碎片化躺在规章制度和信息系统里。靠人力，无法发掘出内在价值。

所以，哪怕是“收快递”这件小事，新员工不明白，老员工说不清。但在顺丰体系里，却又不是“新问题”。

面对这样的“老大难”，顺丰决定自研一款物流行业的垂域大模型——“丰语”。

自研大模型需要海量的数据、庞大的算力、高昂的费用来做训练、推理，如何快速高效地训练出既专业、又实用的大模型是关键。

顺丰选择了“开箱即用”的华为云昇腾AI云服务。

在“丰语”的训练过程中，昇腾AI云服务不仅提供了澎湃的算力支持，更在不降低大模型效果的前提下，提供长稳的训练体验，实现了专业、可靠、成本的最佳平衡。

最终测评显示，“丰语”实现了同规模尺度下的大模型表现持平，而物流专业领域表现远远胜出的效果。

如今，“丰语”广泛应用于顺丰的市场营销、客服、收派、国际关务等20多个业务场景，摘要准确率超95%，极大提升了工作效率。

这真正成为每项业务、每个人都能用得起、用得好大模型。

而这不过是华为云AI大规模赋能行业的冰山一角。

据沙利文最新发布的《中国行业大模型市场报告，2024》，华为云在行业大模型中取得政务、工业、金融3项第一，位居医疗、药物、气象、汽车4个领导者象限，领跑中国行业大模型市场。

这样的领导地位，是靠“解难题，做难事”干出来的。

以专注于铜箔制造的海亮股份为例。

铜箔看似平平无奇，但高良品率的铜箔，对提高锂电池的能量密度、安全性、使用寿命具有重要意义。

而业界最高的良品率，只有90%，再难突破。

为此，华为的算法、算力博士深入车间，与海亮的材料学、机械学博士一齐深度共创，打造出“铜箔工艺优化大模型”，并融入12道大工序、90+的工艺及设备参数、30+质量检测指标、26套系统平台的核心数据。

在AI加持下，海亮的铜箔良品率一举升至95%以上，冲破行业天花板。

同样尝到甜头的，还有海螺水泥。

根据国标《通用硅酸盐水泥出厂确认方法》（GB/T 39698-2020），确认出厂水泥的强度，要根据出厂水泥在3天、28天的强度，与出厂水泥或出磨水泥的1天强度（或快速强度的1天强度）关系，进行“预测”。

也就是说，只有快出厂时，你才大概知道这批水泥的强度是否达标。

这成为水泥业的“测不准原理”。其中原因，涉及原材料质量、水泥颗粒细度、煅烧的工艺、设备、温度、时间，乃至外界温度、湿度等多维度信息。而一旦强度不达标，要么降级、要么报废，很容易导致成本升高。

依托华为云的“盘古预测大模型”，海螺构建起一个融合结构化和非结构化数据的产品质量、能耗的预测模型，实现了实时工艺参数推荐功能，大幅提升了智能化水平。

这使得水泥还在熟料阶段，海螺就能实现对3天、28天的强度预测，准确率达到业界先进水平。

显然，这大幅减少了生产的冗余调整，实现了降本提质。

凭借卓越的表现，华为云、顺丰、海螺、天士力等企业的创新实践，成功入选由《环球时报》、中国科协、清华大学等联合发布的2024年“新质生产力产业实践示范案例”，成为产业智能化的标杆。

仅2024年，盘古大模型就在30多个行业、400多个场景中落地，通过“解难题，做难事”，重塑千行万业，加速智能升级。

但在华为云看来，AI的未来，还有更广阔、更远大的版图。

AI4S：AI如何造就未来？

2024年，诺贝尔奖的揭晓，震撼世界。

其中，物理学奖、化学奖都与AI相关：一个是基于人工神经网络实现机器学习，一个是借助AI预测蛋白质的复杂结构。

一场AI for Science（AI4S，人工智能驱动的科学研究）的未来风暴席卷而来，正式成为推动科研的“第五范式”。

为什么AI4S如此重要？

因为科学研究正遭遇一场“维度灾难”。也就是说，针对某些问题的求解，由于维度数据的增加，计算呈现指数级增长，人脑根本无法驾驭。

哪怕是对水泥强度的预测，人脑都不寒而栗。

用量子力学的奠基人保罗·狄拉克的话说，就是“我们有了打开科学大门的钥匙，却没有力气去把门推开。”

因此，中国工程院院士高文才直言：AI4S将是AI的下一个主战场。

而菲尔茨奖获得者、天才数学家陶哲轩，已是AI4S重度使用者。

2024年，他牵头发起“等式理论计划”，只用短短57天，就攻克了4694个等式之间、22028942个蕴含关系，大获成功。

与此同时，华为云也在AI4S上持续发力，并在气象、医疗、农业等领域，解决了诸多世界难题。

2024年，当“阿尔瓦罗”气旋即将狂袭马达加斯加之际，当地公益组织运用“盘古气象大模型”，精准定位了台风登陆点，及时发出预警，帮助75万渔民安全转移，在风暴中守护了无数生命。

如此强悍的预测能力，源于盘古大模型5.0在“全系列、多模态、强思维”三个维度上的大升级。

全系列上，不仅有十亿级、百亿级、千亿级、万亿级等不同参数规格，还包含NLP、CV、多模态，以及预测大模型、科学计算大模型。

多模态上，文本、图片、视频、雷达、红外、遥感等信息都能理解，打破数字与物理世界鸿沟。

强思维上，思维链技术与策略搜索深度结合，让智能体能理解、预测环境变化。

以天士力“数智本草大模型”为例。

基于华为云盘古大模型L0基础模型，大模型“学习”了4000多万篇文献，“钻研”了1000多本古籍，所以，既能赋能方剂的筛选和优化、提升研发效率，又能辅助医生问诊。

同时，天士力还在盘古17亿化合物的“药物分子大模型”基础上，增训了350万天然产物分子数据，未来有望更好地优化方剂、发现新药。

农业上，由中国农科院联手华为云发布的“育种大模型”，通过盘古大模型（NLP）及大数据技术，有望创造高产、抗旱、抗病的新基因、新物种，必将引发一场农业科技革命。

展望未来，随着华为云在AI4S领域的持续深耕，必将为各行业、各领域的产业创新提供更有力的支撑。

这意味着，AI不但将成为“新质生产力”，更将深入到基础科学、研发的底层，成为更具深远意义的“新质科学力”，通过产学研深度融合，引领产业未来发展。

2025年，世界面临更多的不确定性和更激烈的大国博弈，AI正在成为新的核心战场。

当美国在通用大模型上继续蒙眼狂奔，作为工业制造与数字经济“双强”的中国，有望在AI产业上双管齐下，走出自己的差异化道路。

而不论是澎湃的矩阵式AI算力架构CloudMatrix、强大的昇腾AI云服务，还是深度融入行业与科学场景的盘古大模型，已然构建起华为云AI不可逆转的“正向飞轮”。

这不仅仅是AI芯片和算力的单维竞争，也不局限于AI在某个产业的落地、科研在某个局部的突破，它是华为云打造的一块AI“黑土地”，注定要驱动千行万业的AI持续生长、引领未来、飞速向前。