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格局巨變,中國AI接下來怎么打?戰(zhàn)術(shù)千萬條 敢打第一條

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美國全面封殺英偉達(dá)向中國出口H20芯片的消息,再一次說明,把中國AI發(fā)展的希望寄希望于別人身上,是十分危險的。

本輪封殺的確令不少業(yè)內(nèi)人士感到意外,一方面,H20芯片是一款一再閹割的芯片,性能本就不算強大;另一方面,是此前一度傳出消息,認(rèn)為英偉達(dá)已經(jīng)做通了特朗普政府的工作。

特別是路透社在4月9日援引美國全國公共廣播電臺(NPR)的一篇報道。這篇報道的主題是“海湖莊園晚宴后,特朗普政府放棄打擊英偉達(dá)AI芯片H20“。

很多人據(jù)此認(rèn)為,海湖莊園的主人已經(jīng)“答應(yīng)”黃仁勛,給H20一條生路。

而現(xiàn)在官方消息已經(jīng)證實,美國封殺H20的態(tài)度極為堅決,這恰恰證明了,AI是中美科技博弈的核心高地;也說明了,美國對中國日益發(fā)展和進步的AI產(chǎn)業(yè)極為忌憚。

AI是移動互聯(lián)網(wǎng)之后,最具希望的一次人類數(shù)字技術(shù)的范式轉(zhuǎn)換,可能徹底改變?nèi)祟惖陌l(fā)展方式。在此前的若干次范式轉(zhuǎn)換中,中國的核心科技從未有如此的在某一領(lǐng)域如此逼近美國的領(lǐng)先地位。

如果要趕超,就一定要有戰(zhàn)略思維——找到我們最擅長的戰(zhàn)場。事實證明,中國人找到了解決AI發(fā)展算力的辦法——這一切,在4月10日華為云發(fā)布CloudMatrix 384超節(jié)點的一刻,已經(jīng)開始。

——導(dǎo)語

01

非標(biāo)式趕超

我非常欣賞華為公司副總裁、中國云業(yè)務(wù)部部長張修征在今年華為云生態(tài)大會上的一段話,他說:“很多事情并不會等到我們做好準(zhǔn)備再發(fā)生。在大機會也是大挑戰(zhàn)面前,我有一句話就是——戰(zhàn)術(shù)千萬條,敢打第一條。華為云就是要打造中國最堅實的算力底座,為世界提供第二選擇。”



當(dāng)然,張修征如此有信心的站在臺上說這番話,總有他的憑持。說得再具體一點,他的底氣來自于剛發(fā)布的華為云CloudMatrix 384超節(jié)點——這可能是目前世界上性能最強的商用超節(jié)點。

此前,你可能不知道CloudMatrix 384超節(jié)點是什么,但你或許對英偉達(dá)的GB200 NVL72有一定的認(rèn)知,這是一套是專為大規(guī)模AI和高性能計算(HPC)設(shè)計的革命性系統(tǒng)。

而你沒聽錯的是:CloudMatrix 384的性能力壓GB200 NVL72——沒錯,我們的確用了更多的芯片才換來更強的性能,準(zhǔn)確的說就是384張卡。

但這種更強性能的優(yōu)勢的體現(xiàn),絕不是堆芯片這么簡單,而是華為云圍繞建立超級強大的單體云服務(wù)器(也就是我們所說的超節(jié)點)這個目標(biāo),需要拉升方方面面的技術(shù)……從算力架構(gòu)、超級帶寬、智能調(diào)度、先進存儲等等。

就像當(dāng)年美國NASA研究航天飛機,有人說,一架航天飛機拉動了相關(guān)民用技術(shù)二十年的跨越。

但是,具體的細(xì)節(jié)我們稍后講,我們先來聊點更宏觀的東西。

科學(xué)界認(rèn)識到GPU更適合于高度并行化的科學(xué)計算,是一個至少有20年或更久的話題。但直到需要千卡、萬卡集群的AI特別是大模型的訓(xùn)練、推理需求爆發(fā)后,人們才發(fā)現(xiàn)在搭建此類集群上的需要的工程化能力是一個技術(shù)黑洞。

一直以來,搭建此類大集群一直是傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)巨頭、軟件巨頭在自家地盤上的操作。應(yīng)該說,從需求催生產(chǎn)品的角度說,這很合邏輯。但另一個問題是,這些巨頭往往不是搞高性能計算和超算集群起家的,這使得這些企業(yè)自建的萬卡大集群往往非常脆弱,持續(xù)運行時間甚至只能持續(xù)十幾分鐘到幾個小時,能持續(xù)運轉(zhuǎn)一兩天已經(jīng)非常驚人了。

另外,傳統(tǒng)的服務(wù)器集群在架構(gòu)也有許多天生不足,例如,受限于單卡或多卡間的通信帶寬(如PCIe或早期NVLink),難以處理某些超大規(guī)模任務(wù);另外,它們在體系架構(gòu)、硬件、通訊、存力甚至散熱、節(jié)能等方面的底層能力,也是相對薄弱的。

但是畢竟這些大廠有大把的工程師,所以能自己消化困難;但有這樣多工程師的大廠有幾個呢?特別是在大型政企、國企,以及絕大多數(shù)的大中型、中小型,很難玩轉(zhuǎn)大模型所需的集群。

在這種背景下,由底層硬件也就是GPU或AI計算芯片的研發(fā)者,基于對底層技術(shù)的深入理解來開發(fā)一種高度集成、開箱可用,同時在穩(wěn)定性、效率、易用性、總體擁有成本等方面具有明顯優(yōu)勢的集中式的、高擴展性的節(jié)點級硬件系統(tǒng),也就非常自然。

NVL 72就是這樣的一種產(chǎn)品,但華為的CloudMatrix 384超節(jié)點則是對NVL 72的一種非對標(biāo)式的趕超。

寫到這里,我突然想到了我讀過很多遍的《硅谷之火》——現(xiàn)在的AI賽道特別是在硬件賽道,很像上世紀(jì)70年代的那個充滿活力的美國硅谷——大家都知道個人電腦是未來的方向,但絕大多數(shù)真正玩電腦的往往是工程師和程序員,而市面上存在數(shù)以百計的操作系統(tǒng)、軟件和各種不同的“機型”,呈現(xiàn)出路徑不固化、競爭很激烈、優(yōu)秀創(chuàng)意層出不窮的局面。

然而,總有人來一統(tǒng)天下,所以IBM出現(xiàn)了,它統(tǒng)一了個人計算機的標(biāo)準(zhǔn),使得PC變成一種標(biāo)品……硬件上百花齊放的局面結(jié)束了,PC成為主流產(chǎn)品——它的真正意義在于,極大的降低了整個軟件行業(yè)、硬件行業(yè)無序發(fā)展的局面,使人們能夠基于某些通用標(biāo)準(zhǔn)進行創(chuàng)新,最終極大降低了重復(fù)造輪子的成本……至于最后的贏家,未必是IBM,但這并不重要。

我認(rèn)為,隨著DeepSeek和未來無數(shù)個類似DeepSeek這樣的企業(yè)帶來的跳躍式創(chuàng)新,AI應(yīng)用將加速降臨在我們的生活中。而AI對基礎(chǔ)設(shè)施的渴求將難以想象。這種背景下,最有效率的建設(shè)中國算力基礎(chǔ)設(shè)施的辦法,就是用超節(jié)點這樣的產(chǎn)品,來統(tǒng)一人們對超級單體智算服務(wù)器的標(biāo)準(zhǔn)。

這種“統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)”,并不是說要用華為的標(biāo)準(zhǔn)來取代行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)。而是行業(yè)對此類新生的“超級裝置”尚沒有標(biāo)準(zhǔn),而華為384上的大部分特征都代表了這一領(lǐng)域的領(lǐng)先水平,所以它可以作為某種客觀參照物,去照見行業(yè)發(fā)展的路徑。

當(dāng)然,如果我們更理性一點,談到這個超級裝置存在的核心意義,我認(rèn)為至少有三個點要引起高度的重視:

首先,它的出現(xiàn)肯定了高度集成化的“超節(jié)點”存在的意義,那就是突破傳統(tǒng)服務(wù)器架構(gòu)/集群的性能和擴展性瓶頸,為萬億級甚至更高參數(shù)級的AI模型訓(xùn)練與推理提供全棧優(yōu)化的支持,并以一個非常高完成度、集中度的產(chǎn)品形態(tài)來提供。每臺這類裝置都是中國算力長城上的一塊“標(biāo)準(zhǔn)磚”。

更重要的是,CloudMatrix 384超節(jié)點,從底層硬件開始向上基本都是全面自主研發(fā)的,這意味著在未來的極限施壓和技術(shù)封鎖出現(xiàn)時,中國AI產(chǎn)業(yè)可以得到不受限的、持續(xù)的優(yōu)質(zhì)算力供給;

雖然在單卡算力上我們距離世界頂尖水平仍有差距,而CloudMatrix 384超節(jié)點通過集成更多的芯片,實現(xiàn)了同類設(shè)備上整體性能的趕超。

02

CloudMatrix 384超節(jié)點的優(yōu)勢在哪里?

CloudMatrix 384超節(jié)點已在華為云的蕪湖數(shù)據(jù)中心規(guī)模上線,成為國內(nèi)唯一正式商用的大規(guī)模超節(jié)點集群。當(dāng)我走進機房,看到CloudMatrix 384超節(jié)點的真身的時候,它的緊湊設(shè)計、出色外形所展現(xiàn)出的一種硬件科學(xué)的美感,在視覺上就有強大的沖擊力。

事實上,自從在2018年10月的華為全聯(lián)接大會上,昇騰310芯片與世人見面,同時基于昇騰310的華為云服務(wù)也正式上線,一輪加速跑就此開始了——在這個過程中,2019年,昇騰910正式發(fā)布,并在9月份發(fā)布了計算戰(zhàn)略及Atlas900;2021年,華為發(fā)布了盤古大模型1.0;2023年9月,華為公司正式宣布全面智能化戰(zhàn)略;而2024年6月,正式發(fā)布了盤古大模型5.0……某種程度上,今天我見到的一切,是華為云在AI技術(shù)上每一步都踩對技術(shù)節(jié)點后的集大成之作。

而CloudMatrix 384的發(fā)布,則意味著華為云開始從提供智能算力,走向了提供“先進智能算力”的升維之路。

從此,超節(jié)點將是華為AI宇宙中的基本粒子,這并非炫技,而是一種高度理性的判斷。

如張修征所言——在單個芯片上,可能我們還會受制于不夠先進的半導(dǎo)體制程帶來的性能上限問題,故此更需要有整體戰(zhàn)的思維。在算力、運力、存力到電力這四個要素上,動態(tài)運用我們的優(yōu)勢,使我們從算力單維的競爭跳到四維多要素的競爭,“以升維的方式和業(yè)界的競爭對手及美國算力競爭”。

當(dāng)然,這是一種宏觀思維,但當(dāng)它具體落到CloudMatrix 384超節(jié)點上時,就需要有具象的技術(shù)優(yōu)勢。



令人印象深刻的首先是384的算力密度,簡單說,它將傳統(tǒng)各自為戰(zhàn)的單節(jié)點8卡昇騰服務(wù)器,通過新型高速總線實現(xiàn)多臺、多卡的緊耦合互聯(lián),打造成一個物理意義上的單一超級云服務(wù)器。具體來說,這種整合實現(xiàn)了算力規(guī)模的50倍提升,可支持更大參數(shù)模型統(tǒng)一訓(xùn)練。

但讀者千萬不要理解為這是簡單的大力出奇跡,因為多卡、多臺的緊耦合,雖然帶來了算力提升,但也帶來了許多的技術(shù)難點。

簡單說就是,“大力”如果是通過“增肌”的方式來實現(xiàn),那你就需要一個鋼澆鐵鑄的“肉身”來承載這種大力,否則自身就會被壓垮。

架構(gòu)設(shè)計則將是決定性的因素,而華為云目前是業(yè)界唯一采用對等架構(gòu)超節(jié)點技術(shù)提供算力服務(wù)的云廠商,384也是在對等架構(gòu)(或稱“對稱架構(gòu)”)設(shè)計思想下產(chǎn)生的超級云服務(wù)器。

對等架構(gòu),簡言之,就是所有處理器在硬件和軟件層面上都是等價的。這意味著每個處理器都可以訪問相同的內(nèi)存空間,并且具有相同的權(quán)限和能力來執(zhí)行任務(wù)。

在華為云,這種設(shè)計思想落實為了一個短語“一切可池化”。你可以理解為,這種池化的本質(zhì),就是讓CPU、NPU、GPU、高速內(nèi)存等多樣資源統(tǒng)一抽象,然后被放進一個資源池里。再基于精妙的調(diào)動,可以容納更多的資源單元的池化融入,這是算力倍增的一個重要前提。

然而,“一切皆對等”并不容易實現(xiàn),其中最大的問題就是一致性的問題——所有的資源從理論上是一體的,但實際卻受制于帶寬和調(diào)度因素,很難保持高度的一致性。

打個比方,某個城市因為交通運力不足而出現(xiàn)了乘車難,于是增加了50倍的車輛投入運營。然而,如果不同時拓闊城市道路、升級交通調(diào)度系統(tǒng)和交管能力,帶來的首先將不是出行體驗的提升,而是擁堵的出現(xiàn)甚至城市交通的崩潰。

當(dāng)然,至關(guān)重要的首先是拓寬道路和提升通行速度,這方面,華為的技術(shù)顯然是世界級的——通過超高帶寬Scale-Up新型高速總線網(wǎng)絡(luò),實現(xiàn)了從“傳統(tǒng)以太網(wǎng)”向“共享總線網(wǎng)絡(luò)”演進,將資源互聯(lián)帶寬提升了10倍以上。

當(dāng)然,一味提高路的寬度的邊際成本會非常高。故此,華為還引入了很多黑科技,它們類似于智能化的交通設(shè)施,通過每一個細(xì)節(jié)的優(yōu)化,提升了整體的性能。

例如,目前GPU上堆砌HBM內(nèi)存已經(jīng)到了“喪心病狂”的程度,而大家都知道的是,HBM作為一種超低延遲的介質(zhì)非常昂貴。為此,華為超節(jié)點中則應(yīng)用了EMS內(nèi)存存儲服務(wù),通過“內(nèi)存補顯存”,使得相同大模型訓(xùn)練算力消耗降低50%。

還有,超節(jié)點還融合了華為的存儲黑科技,大模型訓(xùn)練的兩個典型的“吃存儲”性能的環(huán)節(jié)——分別是天量的數(shù)據(jù)加載和中途建立恢復(fù)點(check point)及斷點恢復(fù)。華為存儲提供的SFS Turbo存儲分級,使得訓(xùn)練數(shù)據(jù)加載速度提升20倍。秒級故障監(jiān)控和自動恢復(fù)可以在10分鐘內(nèi)恢復(fù)訓(xùn)練作業(yè),而業(yè)界平均水平為60分鐘。

以上種種,無論是超高速總線、超高速內(nèi)度以及超高速存儲,不僅可以使AI訓(xùn)練錯誤概率更小,斷點恢復(fù)(checkpoint)更快,而且在一定程度更接近于“存算一體化”這個長期目標(biāo),而這是當(dāng)下AI領(lǐng)域乃至超算領(lǐng)域都在研究的熱門課題,華為則默默的將之融入了超節(jié)點中。

更可貴的是,超節(jié)點以及對等超節(jié)點網(wǎng)絡(luò)不僅能夠扛下最艱巨、最龐大的運算需求,也可以展現(xiàn)出”大象跳舞”式的高彈性,這就是“一切可組合”——具體來說,這是指通過“瑤光智慧云腦”,提供NPU、GPU、CPU、內(nèi)存等資源按需組合,讓用戶需求智能的去匹配最優(yōu)的算力組合,無論是百億參數(shù)模型需要的靈活資源,還是萬億級模型訓(xùn)練所需的龐大資源,超節(jié)點都可以高彈性的實現(xiàn)。用一個華為的比喻就是,算力是“可以切片”的。

必須記住的一個指標(biāo)是——40天,這是華為基于超節(jié)點組成的集群在萬億級參數(shù)模型訓(xùn)練中能夠持續(xù)運轉(zhuǎn)、不中斷的時間,相對來說,很多企業(yè)自用的集群在調(diào)試早期,經(jīng)常運行幾分鐘、十幾分鐘就會中斷,而即使經(jīng)過多次迭代,平均可持續(xù)水平也不超過3天。其韌性和穩(wěn)定性,是業(yè)界標(biāo)準(zhǔn)的十幾倍乃至幾十倍。

華為云還宣布CloudMatrix 384超節(jié)點集群正式上線昇騰AI云服務(wù),提供超大規(guī)模、性能卓越、穩(wěn)定可靠的AI算力集群,以滿足復(fù)雜大模型訓(xùn)練、推理需求。這也就是說通過昇騰AI云服務(wù),所有企業(yè)都能用上這一集大成的AI算力基礎(chǔ)設(shè)施。

業(yè)界反應(yīng)也很迅速,大會現(xiàn)場,硅基流動即宣布率先上線CloudMatrix 384超節(jié)點昇騰AI云服務(wù),實測顯示在保證單用戶20 TPS水平前提下,單卡Decode吞吐突破1920 Tokens/s,可比肩H100部署性能。



值得一提的是,除了算力底座的升級,昇騰AI云服務(wù)還在資源調(diào)度、推理服務(wù)和集群可靠方面實現(xiàn)升級。

容器級Serverless資源調(diào)度,實現(xiàn)高并發(fā)應(yīng)用場景時,系統(tǒng)能夠依據(jù)實時的AI業(yè)務(wù)任務(wù)負(fù)載,動態(tài)地調(diào)整算力資源分配,算力資源利用率平均提升50%;全新升級分布式彈性推理服務(wù),深度融合資源調(diào)度優(yōu)化、彈性推理機制及智能路由等技術(shù),MoE+CoT模型推理有效吞吐提升50%;昇騰云腦-全棧故障診斷模型,實現(xiàn)萬卡集群故障分鐘級感知、定界與恢復(fù)。在實際的模型訓(xùn)練環(huán)境中,通過昇騰云腦實現(xiàn)單集群日均硬件故障次數(shù)由2.5次降至至0.15次,提升客戶集群訓(xùn)練的可用度。

華為云昇騰AI云服務(wù)特別是超節(jié)點的優(yōu)勢,很難用一篇文章覆蓋。但總而言之,基于自主創(chuàng)新的AI底層硬件,為大模型的訓(xùn)練,推理,AI 應(yīng)用的開發(fā)、運行了提供穩(wěn)定可靠的全棧算力保障。

同時,我也相信,中國先進智算能力的市場絕不會只有華為一個玩家,但華為超節(jié)點的發(fā)布,對提升整個行業(yè)的技術(shù)水平和競爭強度都有深遠(yuǎn)的意義,其技術(shù)亮點也勢必被產(chǎn)業(yè)鏈的其它玩家所學(xué)習(xí)、吸收、應(yīng)用,從而帶來中國智算能力的整體進步,這才是華為云的技術(shù)進步,超乎于服務(wù)其自身商業(yè)運營之外的更大社會意義。

03

運用之妙 存乎一心

在AI發(fā)展中,超節(jié)點和先進智算云服務(wù)是鋒利無匹的利器,但如何發(fā)揮最大價值,需要與用戶的長期溝通。

可以肯定的是,一些AI賽道頭部的超級大廠仍會堅持自研、自建大集群,一方面這涉及到保護此前的投資,另一方面也有很多具體的業(yè)務(wù)考量,但這樣的企業(yè)一只手就可以數(shù)得過來。

對于更普遍的用戶而言,用云的方式獲取AI算力,性價比遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于自建智算中心,這毋庸置疑。

而隨著超節(jié)點的快速普及,這種優(yōu)勢將是壓倒式的——因為自建模式不僅建設(shè)成本高、費時費力,還要面對技術(shù)復(fù)雜、保障困難、芯片更新?lián)Q代等等問題,這些成本將吃掉用戶大量的經(jīng)費,但更重要的是浪費了時間,而時間在競爭中是無價之寶。

當(dāng)然,用戶也可能自建超節(jié)點,華為云的CloudMatrix 384也不是非賣品,但此類超節(jié)點運維難度很高。尤其因為其架構(gòu)復(fù)雜,涉及到的運維工具更多,也需要更多元化的運維人員的參與。反之,華為云自己運維自家的超節(jié)點,會達(dá)到一個普通用戶無法想象的穩(wěn)定程度,讓超節(jié)點長期、穩(wěn)定的智能運維,能更好地幫助客戶解決問題。

此外,我們曾經(jīng)提到過對等架構(gòu),這種架構(gòu)并不只是運用于單一的云服務(wù)器上,而是貫穿在整個華為云的智算云服務(wù)中——基于超節(jié)點的普及,數(shù)以百萬的服務(wù)器將實現(xiàn)更高層面的對等架構(gòu)。這樣的最終目的就是,用戶始終可以基于一個單一的界面和框架,來簡便易行的架構(gòu)自己所需要的訓(xùn)練、推理、應(yīng)用開發(fā)、計算機仿真等。而完全不用考慮其背后的物理架構(gòu)是如何運行的,這使得用戶能夠把更多的精力集中于研發(fā)創(chuàng)新本身,而非保障自身算力系統(tǒng)不輕易崩潰。

當(dāng)然,如果你把華為云當(dāng)作一個僅僅提供優(yōu)質(zhì)算力的平臺,那就會極大窄化對華為AI能力的認(rèn)知。事實上,作為一個全棧AI服務(wù)平臺,華為云在框架、工具、生態(tài)上都可圈可點。

僅就此次令人印象深刻的一些重磅產(chǎn)品來說,KooSearch作為一款即開即用的RAG(檢索增強生成)解決方案,去年在業(yè)界向量數(shù)據(jù)庫檢索精準(zhǔn)度ANN benchmark中拔得頭籌。它的向量搜索性能卓越,還支持多模態(tài)檢索,實現(xiàn)圖文并茂的交互,是有效幫助AI跳出“幻覺”的強有力工具。

大模型的安全隱患很多,華為云的辦法則是“用魔法打敗魔法”——通過安全大模型守護大模型的安全。張修征表示,華為云在業(yè)界率先推出了端到端大模型安全方案,構(gòu)筑了一個中心、七層防線的“AI+全棧式云原生安全體系”,實現(xiàn)AI推理安全、保障訓(xùn)練語料安全、守護AI 環(huán)境安全。



04

應(yīng)用落地 成果批量化產(chǎn)出

如果說DeepSeek帶來了一輪AI普及風(fēng)暴,極大的催生了全社會對AI應(yīng)用開發(fā)的積極性。那么,華為云則已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了許多AI廠商還在開發(fā)單點式、示范性的AI應(yīng)用的階段,在應(yīng)用開發(fā)上已經(jīng)展示了自己的“流水線”級的應(yīng)用開發(fā)賦能體系,并充分的向用戶開放。

盤古大模型堅定向B端賦能,打造行業(yè)解決方案,而軟件開發(fā)生產(chǎn)線CodeArts,則是AI+賦能的顛覆之作。

很多人都認(rèn)為用AI寫代碼是軟件工程人員提高個體勞動輸出的利器,但事實上,真正的軟件開發(fā)流程非常之長,覆蓋需求與設(shè)計、開發(fā)、測試、部署、運維等軟件交付全生命周期環(huán)節(jié),我們說的寫代碼只是其中“開發(fā)”這一個環(huán)節(jié)。

華為云軟件開發(fā)生產(chǎn)線CodeArts的核心能力,源于華為30年研發(fā)實踐積累,是一個典型的華為“能力外溢”的項目。

大名鼎鼎的德邦快遞,省市區(qū)覆蓋率達(dá)到99%,但在規(guī)模化背后,數(shù)字化能力建設(shè)的短板仍然存在,“怎么建設(shè)數(shù)字化”成為了其所關(guān)切的問題。

德邦快遞此前使用的系統(tǒng),由第三方公司基于開源組件開發(fā),歷史遺留問題頗多。加之整體維護成本較高,存在安全隱患及不穩(wěn)定威脅等,在軟件生產(chǎn)線高可用、備份等方面能力都不夠完善。

而通過與華為云CodeArts的合作,實現(xiàn)了在效率、質(zhì)量、安全、組織認(rèn)知四個方面,全面賦能德邦快遞快速實現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

例如,針對德邦快遞跨團隊管理、可視化的全景規(guī)劃、多維度的度量統(tǒng)計等需求,CodeArts可謂是從無到有,提供了精細(xì)化的用戶管理方案,不僅能快速復(fù)用,還有15+維度測試指標(biāo)度量,支撐企業(yè)全方位決策;同時,優(yōu)化了測試設(shè)計,提升測試流程線上化程度,實現(xiàn)需求、用例、缺陷、報告整體可追溯,在代碼開發(fā)階段對代碼質(zhì)量和安全問題進行自動化檢查,實現(xiàn)研發(fā)效率提升30%。

而德邦獲得的不僅僅是流程的自動化,還有組織認(rèn)知和運作層面的提升,通過敏捷的需求管理,專業(yè)標(biāo)準(zhǔn)的敏捷Scrum項目協(xié)作和看板流程,支持多項目組合管理,從會用到用好,從根本上改變了這家企業(yè)對數(shù)字化的看法,從基因上融入了AI原生的價值觀。

DeepSeek興起后,一種新的觀點是,“將來換模型會像衣服換季一樣高頻”。這句話起初只是針對C端而言,但華為云察覺到了用戶對多模型協(xié)同、比較、探索的需求,在CodeArts開始支持客戶自定義接入DeepSeek等多種業(yè)界SOTA模型,開發(fā)者可在業(yè)務(wù)操作中靈活切換,用最適合的模型高效解決研發(fā)問題。

甚至,華為云還持續(xù)外溢自身的智能化研發(fā)實踐,把公司內(nèi)部智能化研發(fā)的最佳實踐和特性能力通過CodeArts共享出去,使得用戶可以分享業(yè)界SOTA模型的場景化調(diào)優(yōu)經(jīng)驗和黃金語料。

數(shù)字人是數(shù)字內(nèi)容領(lǐng)域的亮點,但在實踐中,不同企業(yè)開發(fā)的數(shù)字人能力相差極大,而華為云則將之打包成了一條“智能交互數(shù)字人”的生產(chǎn)線。

具體來說,是將數(shù)字人的能力解耦成幾個主要的技術(shù)棧——從視覺角度,基于盤古數(shù)字人大模型、音頻大模型及昇騰AI芯片,實現(xiàn)口型匹配度>95%、表情自然度提升40%,動作驅(qū)動時延低至1.5秒;從多模態(tài)交互角度,可以支持語音驅(qū)動、文本驅(qū)動、視覺驅(qū)動及動捕設(shè)備混合控制。

更重要的,是“智能”屬性的提升。

這其中的關(guān)鍵,是通過DeepSeek大模型增強語義理解能力,而針對DeepSeek比較突出的幻覺問題,則通過支持檢索增強生成(RAG)與企業(yè)知識庫對接,使得問答準(zhǔn)確率提升至92%。

看上去,這是DeepSeek的“功勞”,但在我看來,其核心價值在于華為云對“智能”的深入理解和充分應(yīng)用,也就是將傳統(tǒng)數(shù)字人的“單向應(yīng)答”升級為“主動認(rèn)知+場景驅(qū)動”的智能服務(wù),這種思維力的升維才是真正的寶貴財富。

結(jié)語

中美之間最大的競爭之一,是AI的創(chuàng)新策源地之爭,這是一次全方面的pk。

前面說過,目前來講,中國雖然緊隨美國之后,但主要的基礎(chǔ)理論和基礎(chǔ)工具,還是基于美國等國家此前的基礎(chǔ)研發(fā)。

而華為超節(jié)點的發(fā)布,其實只是其AI產(chǎn)業(yè)鏈中突出的一環(huán),雖然這一環(huán)本身的份量并不輕,已經(jīng)意味著我們有可能在自主、自研的基礎(chǔ)設(shè)施層面實現(xiàn)智算能力的后發(fā)但至。

如果說DeepSeek的爆火,是繼AI戰(zhàn)勝人類棋手、大模型橫空出世之后,AI又向真實世界應(yīng)用邁出的關(guān)鍵一步,那么其背后隱藏的是對算力特別是先進算力的極度渴求。

DeepSeek的出現(xiàn)并沒有讓規(guī)模法則失效(規(guī)模法則:通過增加參數(shù)規(guī)模如從千億到萬億級,和訓(xùn)練數(shù)據(jù)量提升性能),有科學(xué)家認(rèn)為,目前的大模型和算力需求在1000倍以內(nèi)還將遵循這一法則。

黃仁勛也提到過,推理模型需要更多的計算,因為模型更復(fù)雜。R1的尺寸是6800億個參數(shù),它的下一代版本可能有數(shù)萬億個參數(shù)。Agentic AI應(yīng)用是無數(shù)次調(diào)用類似DeepSeek-R1做推理的過程,需要的計算只會更多。

從這個角度來看,超節(jié)點的出現(xiàn),既是算力領(lǐng)域的好消息,是孵化AI產(chǎn)業(yè)的“黑土地”,但“作物”要茁壯成長,還需要方方面面的努力,由此我們也看到,華為云主動外溢了大量自己的AI領(lǐng)域Know-how,為的就是搞好發(fā)展AI應(yīng)用生態(tài)的土壤和生態(tài)環(huán)境,以及配套的整個工具鏈。

如果說阿里通過通義的開源極大增加了自身的滲透率,那百度就在超前十年的時間優(yōu)勢上試圖厚積薄發(fā),豆包則憑借極為厚實的C端生態(tài)建立應(yīng)用規(guī)模......那么,華為云就主打的是一個全產(chǎn)業(yè)鏈的全家桶式的閉環(huán),而且堅定不碰應(yīng)用、不做C端,最典型的就是盤古大模型,此次華為云生態(tài)大會更重申堅定To B戰(zhàn)略,堅定深耕行業(yè)……它們都代表或部分代表了中國AI發(fā)展的一面,也都是中國AI興旺發(fā)達(dá)的重要表征。

“自古知兵非好戰(zhàn)”,中國的AI產(chǎn)業(yè)不畏懼真正的全球競爭,不僅僅是因為我們有道義上的優(yōu)勢,還因為中國有華為、華為云這樣的企業(yè)和業(yè)務(wù)群體,它們用十幾年的時間默默的在很多方面儲備了能力——最終的華為AI生態(tài)能力,是這種高壓強創(chuàng)新一以貫之的追求底層技術(shù)創(chuàng)新結(jié)果,而并不是為了一場戰(zhàn)斗發(fā)明了什么具體武器。

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