6月30日，華為正式宣布將盤古7B（70億參數）、盤古Pro MoE 72B（720億參數混合專家模型）及昇騰推理技術開源。

從旁觀視角來看，華為此次開源絕非簡單的技術共享，而是華為昇騰生態的“戰略轉折點”，更是一次對西方AI技術霸權的正面突圍。

因為根據分析來看，盤古Pro MoE 72B 的模型權重和基礎推理代碼已經火速上線開源平臺，而盤古7B 雖說相關資源要晚些時候開放，但已然讓大家翹首以盼。

華為這波操作，直接打破了以往大模型技術 “閉門造車” 的局面，把核心技術大方地擺在臺面上，讓開發者們隨意取用、改造。

從技術實力上看，盤古大模型系列一直是華為的 “秘密武器”。就拿盤古 Pro MoE 72B 來說，它采用的分組混合專家（MoGE）架構簡直是 “黑科技”。通過分組均衡路由技術，實現專家負載動態分配，在昇騰 300I Duo 平臺上單卡推理吞吐量飆升至 321 tokens/s，比同規模模型提升 15%。

這意味著什么？以往模型在處理復雜任務時，常常會因為負載不均 “掉鏈子”，而華為這一技術，直接把這個行業痛點給 “治好了”。再加上軟硬協同優化，昇騰芯片算力利用率（MFU）提升 50% 以上，給超大規模模型工業化部署提供了全新的 “解題思路”。

所以華為這次決定開源，更是昇騰生態戰略的關鍵一步。一直以來，大模型技術研發成本高、門檻高，很多企業有心無力。華為此舉，直接把門檻給降低了。

瞧瞧廣汽集團，靠著盤古多模態大模型，復雜場景復原變得超簡單，智能駕駛模型迭代快得飛起，實現 “兩天一個版本”。

中國石油基于盤古打造昆侖大模型，在 100 多個專業領域落地應用，勘探開發等工作效率大幅提升。這就是開源的魅力，讓大模型技術不再是少數巨頭的 “專利”，能迅速滲透到千行百業。

再看華為云新一代昇騰 AI 云服務，基于 CloudMatrix 384 超節點，單卡推理吞吐量高達 2300 tokens/s，為開發者提供了強大的算力后盾，媲美國際領先水平。

因此總體上來說，華為通過開源，構建 “技術開源 - 生態共建 - 價值共享” 的閉環。往后開發者能依托華為開源平臺、昇騰硬件和 ModelArts 工具鏈，快速定制行業專屬大模型。

華為輪值董事長徐直軍曾直言：“AI產業必須避免走向算力壟斷。”此次開源正是宣言的實踐：當盤古大模型的權重、代碼、推理工具全部開放，昇騰芯片的“生態荒漠”瞬間變成“技術綠洲”。

可以預見，未來可能出現這樣的場景：一家歐洲車企用盤古MoE 72B訓練自動駕駛模型，卻選擇華為昇騰而非英偉達H100部署。