华为云CTO张宇昕：深度践行AI-Native思维，实现智能进化

12月20日，2024创原会年度技术峰会在海南召开，华为云CTO、创原会荣誉理事长张宇昕以《智能进化，全面拥抱AI-Native》为主题发表演讲，分享了对中国AI差异化之路的思考，并重点介绍了华为云在AI-Native新技术周期下的洞察和实践经验。

华为云CTO、创原会荣誉理事长张宇昕

张宇昕表示，AI发展速度很快，几乎每个季度都有令人惊讶的新技术、新模型、新产品发布，这给产业带来了很多新变化。企业要在这次AI变革中成功突围，需要全面拥抱AI-Native，通过“四大践行范式”引领行业智能升级。

首先，企业需要用AI Native的云基础设施来打造AI算力。AI是由算力驱动的，过去20年企业AI算力需求增长了40万倍。智能时代，以CPU为中心的主从架构无法满足AI时代对海量高性能算力的需求，构建弹性、高效的多元算力基础设施成为关键。华为云发布的AI原生云基础设施CloudMatrix，将传统的以CPU为中心的主从架构，演进为多元算力对等全互联架构，并将CPU、NPU、GPU等算力资源全部互联和池化，把AI算力从单体算力演进到矩阵算力，致力于让每个企业都能实时按需获取AI算力。

第二，企业应用要基于AI-Native的云服务来开发和构建。用以知识为中心的数据湖来构筑数据底座，用自主智能的工具链来开发应用，使产品和应用具备自主学习、持续迭代、适应变化的能力。

在数据方面，需要构建AI原生数据库，实现从内核层、到系统层和领域层的“全栈智能”，全方位提升数据库开发和运维效率；用知识湖升级传统数据湖，构建以知识为中心的数据底座，通过数智融合激活企业数据价值，帮助企业进行业务的智能决策。

在软件开发方面，通过结合AI Agent能力，软件开发生产线将全面走向研发智能化，从“个人作业”向“团队智能化协同”进化，从编码“单环节提效”到“全生命周期智能”延伸，全面提升端到端研发效率；用AI-Native数字内容生产线，让数字内容生产模式从传统CG走向AIGC+CG融合，实现新的3D表达范式；用“1+4+7+N”安全体系，即1个模型安全运营中心、4个安全等级分区、7层安全防线、N类模型安全评测，让企业高效构筑AI-Native的安全能力。

第三，围绕业务场景，结合基础大模型、工具链和企业经验，构建企业自己的专属模型。张宇昕强调，大模型落地行业应用时需要在专业化、泛化性、经济性三者中做好权衡。模型不是越大越好，也不是一个大模型可以打遍天下，企业要结合自身经验和行业Know-how来打造自己专属的模型，通过不同参数规格、不同模态的模型来满足自身全业务场景的需要。

第四，需要一个大模型系统，将模型与工程化能力相结合，实现模型接入与对外接口标准化。张宇昕表示，这套系统要包括知识注入、模型分发、工具调用以及内容安全模块等能力，以便使企业能够快速地注入行业知识和企业经验，通过调用多种模型，以及工具和插件，实现模型工程化地落地，使能企业构建起行业AI应用，实现业务快速创新。

大模型落地行业是一项非常复杂的系统工程，每一个行业大模型的开发与实践，都是行业生产力的一次跃迁。过去的一年，中国在AI产业生态的各个层面，都涌现出了一批有代表性的、自主创新的公司和企业，持续提升国家在计算架构、学习框架、核心算法等根技术领域的能力，推动AI产业持续健康发展。华为也将持续聚焦鲲鹏、昇腾、鸿蒙、欧拉、CANN等根技术创新，通过华为云聚合算力、模型、工具、数据和生态，支撑应用百花齐放，为世界提供更优选择。

在AI技术赋能实体经济方面，华为云盘古大模型坚持AI for Industry，聚焦行业，围绕行业场景打造差异化竞争力，期望通过AI沉淀行业知识，通过AI重构行业核心业务系统，为行业“解难题，做难事”，协同客户和伙伴走出一条面向行业AI的领先之路。

中国拥有全球最完整的工业体系，有着最丰富的工业场景和最海量的工业数据。张宇昕认为，中国的AI产业有着巨大的机遇，可以充分发挥在行业场景和行业数据领域的优势，积极发展行业AI，让AI深入到企业核心生产系统，真正发挥产业价值和商业价值，推动产业升级和转型，成为经济增长的新动能。

数字经济发展速度快、辐射范围广、影响程度深，产业变革从科技创新到应用落地的周期大幅缩短，AI和大模型的发展前路也充满了挑战和难题。张宇昕在演讲结尾表示，面对AI的时代浪潮，我们不仅是见证者，更是深度参与者和推动者。华为云期待与客户、伙伴携手同行，以扎实的理论研究为指引，以创新的技术手段为驱动，切切实实地将前沿科技成果融入到实际的行业应用场景中去，构筑好新质生产力，一起走向未来更加智能和繁荣的世界。

本文源自：金融界资讯