9 月 19 日下午消息，在今日的華為全聯(lián)接大會 2024 上，華為副董事長、輪值董事長徐直軍發(fā)表《擁抱全面智能化時代》的主題演講。
他表示，智能化必將是一個長期過程，算力是智能化的關(guān)鍵基礎(chǔ)。而算力是依賴半導(dǎo)體工藝的，但我們必須要面對一個現(xiàn)實，那就是，美國在 AI 芯片領(lǐng)域?qū)χ袊闹撇瞄L期不會取消，而中國半導(dǎo)體制造工藝由于也受美國制裁，將在相當長時間處于落后狀態(tài)，這就意味著我們所能制造的芯片的先進性將受到制約。這是我們打造算力解決方案必須面對的挑戰(zhàn)。
立足中國，只有基于實際可獲得的芯片制造工藝打造的算力才是長期可持續(xù)的。華為的戰(zhàn)略核心就是，充分抓住人工智能變革機遇，基于實際可獲得的芯片制造工藝，計算、存儲和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)協(xié)同創(chuàng)新，開創(chuàng)計算架構(gòu)，打造“超節(jié)點 + 集群”系統(tǒng)算力解決方案，長期持續(xù)滿足算力需求。
他提到，大模型的技術(shù)突破大大加速了智能化的進程，一段時間以來，各行各業(yè)幾乎言必稱大模型，紛紛建設(shè) AI 算力，紛紛訓(xùn)練大模型。這對于華為這樣的算力提供商而言，無疑是重大利好。但從長遠發(fā)展角度考慮，第一、不是每個企業(yè)都要建設(shè)大規(guī)模 AI 算力。AI 服務(wù)器，特別是 AI 算力集群不同于通用 x86 服務(wù)器，對供電、散熱等數(shù)據(jù)中心機房環(huán)境要求極高，且隨著大模型越來越大，AI 算力也將走向更大規(guī)模，而且變化節(jié)奏快，AI 服務(wù)器快速升級換代，數(shù)據(jù)中心機房面臨要么浪費、要么滿足不了需求的困境。每個企業(yè)都要思考適合自己的獲取 AI 算力的方式，而不僅僅是建設(shè)自己的 AI 算力。
第二、不是每個企業(yè)都要訓(xùn)練自己的基礎(chǔ)大模型。訓(xùn)練出基礎(chǔ)大模型，關(guān)鍵是數(shù)據(jù)，而準備足夠多的高質(zhì)量數(shù)據(jù)是很大挑戰(zhàn)，基礎(chǔ)大模型預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)量進入 10 萬億 tokens 量級，這對于企業(yè)來說，不僅意味著高成本，同時是否能獲取到足夠的數(shù)據(jù)量也是挑戰(zhàn)?；A(chǔ)大模型參數(shù)量在持續(xù)增大，模型迭代和優(yōu)化難度大，通常需要數(shù)月到數(shù)年時間完成模型迭代訓(xùn)練。每個企業(yè)都應(yīng)聚焦自身核心業(yè)務(wù)，自行訓(xùn)練基礎(chǔ)大模型會影響 AI 盡快賦能核心業(yè)務(wù)。
第三、不是所有的應(yīng)用都要追求“大”模型。從華為盤古在行業(yè)的實踐看，十億參數(shù)模型可以滿足科學(xué)計算、預(yù)測決策等業(yè)務(wù)場景的需求，比如降雨預(yù)測、藥物分子優(yōu)化、工藝參數(shù)預(yù)測，在 PC、手機等端側(cè)設(shè)備上，十億參數(shù)模型也有廣泛應(yīng)用。而百億參數(shù)模型可以滿足面向 NLP、CV、多模態(tài)等大量特定領(lǐng)域場景的需求，比如知識問答、代碼生成、坐席助手、安全檢測。面向 NLP、多模態(tài)的復(fù)雜任務(wù)，可以用千億參數(shù)模型來完成。
“所以我們認為，企業(yè)需要的是根據(jù)自身不同業(yè)務(wù)場景需求，選擇最合適的模型，通過多模型組合，解決問題，創(chuàng)造價值?！?/p>
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