崔爽

日前，華為推出參數規模高達7180億的全新模型盤古Ultra MoE。令人振奮的是，這是一個全流程在國產昇騰人工智能（AI）計算平臺上訓練出來的準萬億MoE模型，證明國產計算平臺完全具備訓練頂尖大模型的能力。

一直以來，對國產算力“難堪大任”的憂慮聲不時響起：其能否長期穩定支持國產模型推理及訓練，能否訓練出一流大模型？

技術公開把問號拉直。前不久，華為首次集中披露昇騰推理、訓練、基礎設施等技術細節，詳解萬卡集群訓練出準萬億模型的全流程，對“國產算力無法訓練一流大模型”論調作出有力回應。

算力是人工智能的“發動機”，是支撐人工智能算法運行和數據處理的基礎設施。算力之難，難在技術與生態。當前，美國在先進算力領域居于領先地位，國產算力在性能、生態成熟度、市場占有率等方面尚有差距。我國大模型產業雖成果領先、應用廣泛，但模型的訓練嚴重依賴國外芯片。高塔看似巍然，卻建立在別人的地基之上。

近一年，全球大模型競爭愈演愈烈，美國AI技術封鎖持續加碼，試圖拖慢中國AI發展腳步。此時，昇騰用萬卡集群訓練準萬億模型，可謂一次成功突圍。

這項重大突破絕非一蹴而就，而是歸功于華為長期堅持做“難而正確”的事。科技長跑比拼的是耐心和定力。華為近十年研發累計投入12490億元，2024年更高達1797億元，占全年收入的20.8%。持續、高強度的研發投入，為技術突破注入不竭動力。

而要做成“難而正確”的事，自主創新是唯一道路。昇騰的最大亮點是系統工程創新，即通過以數學補物理、以集群計算能力補單芯片短板等路徑，形成強大算力，并以算法優化降低對硬件的依賴，實現整體性能領先。這些創新，為國產芯片的差異化競爭開辟了新路徑。

事實上，長期以來，為解“卡脖子”之痛，一代代科技工作者一直在做“難而正確”之事，當行而行、無所怨悔。從1994年北斗一號啟動到2020年北斗三號開通，我國終成世界上第三個獨立擁有全球衛星導航系統的國家；從2007年大飛機立項到2023年商業首航，15年艱辛探索才有C919一飛沖天；2015年至今，華為原生鴻蒙操作系統從無到有、從有到優，實現操作系統自主可控……

人生萬事須自為，跬步江山即寥廓。突破核心技術絕不能“等靠要”。當今時代，科技革命與大國博弈相互交織，唯有知難而進，堅定做“難而正確”的事，才能不斷打開科技事業發展新局面，贏得科技競爭和未來發展的戰略主動。