01 公司檔案
華為公司成立于1987年,是全球領(lǐng)先的ICT解決方案供應(yīng)商,為運營商客戶、企業(yè)客戶和消費者提供有競爭力的ICT解決方案、產(chǎn)品和服務(wù)。華為公司的產(chǎn)品線覆蓋手機、移動寬帶終端、云計算、人工智能等領(lǐng)域。華為云已上線200多個云服務(wù)及190多個解決方案,發(fā)展19,000多家合作伙伴,匯聚160萬開發(fā)者,云市場上架應(yīng)用4,000多個。2023年世界500強排名,華為公司以961億美元營收排在第111位。
華為公司提出All Intelligence戰(zhàn)略,目標(biāo)是加速千行萬業(yè)的智能化轉(zhuǎn)型,華為公司持續(xù)打造堅實的算力底座,使能百模千態(tài),賦能千行萬業(yè)。2021年4月,華為的盤古大模型正式對外發(fā)布;2023年7月7日,華為云盤古大模型3.0正式發(fā)布;2024年6月21日,華為云盤古大模型5.0發(fā)布,包括十億級、百億級、千億級、萬億級等不同參數(shù)規(guī)模,提供盤古自然語言大模型、多模態(tài)大模型、視覺大模型等。
圖1 華為公司發(fā)展歷程
表1 華為公司最近三年關(guān)鍵指標(biāo)
02 AI大模型技術(shù)、產(chǎn)品與服務(wù)
1.技術(shù):全棧全場景自主研發(fā)創(chuàng)新技術(shù)
華為的AI技術(shù)從算力到基礎(chǔ)的算子、框架,再到開發(fā)平臺以及大模型,均沒有采用任何開源技術(shù),實現(xiàn)了全棧技術(shù)的自主創(chuàng)新,這種自主創(chuàng)新能力為華為在AI領(lǐng)域構(gòu)建了堅實的技術(shù)壁壘。
行業(yè)知識圖譜: 通過構(gòu)建行業(yè)知識圖譜, 結(jié)合圖譜表征技術(shù), 將知識與觀測數(shù)據(jù)聯(lián)合建模, 提升識別效果, 利用行業(yè)知識圖譜技術(shù), 通過自動標(biāo)注、 小樣本學(xué)習(xí)、 半監(jiān)督學(xué)習(xí)等技術(shù), 減輕用戶標(biāo)注的難度。
AI開發(fā)套件: 提供底層AI開發(fā)平臺的能力, 通過多個功能組件構(gòu)建的工作流, 串聯(lián)底層AI能力, 幫助客戶構(gòu)建領(lǐng)域內(nèi)AI服務(wù)。 工作流開發(fā)者將算法專家和行業(yè)專家的知識沉淀在相應(yīng)的套件和“行業(yè)工作流”中, 支持用戶利用現(xiàn)有的功能組件編排新工作流, 完成場景工作流的定制。
openEuler操作系統(tǒng): 專為企業(yè)級應(yīng)用場景而設(shè)計,采用靈活、 可定制的模塊化架構(gòu), 支持多種處理器架構(gòu)和虛擬化技術(shù), 提供高可靠性、 安全性和模塊化設(shè)計, 支持快速恢復(fù)和災(zāi)備容災(zāi)等能力。
全棧全場景AI能力: 華為積極構(gòu)建面向電信行業(yè)的全棧全場景AI能力, 包括昇騰AI芯片、 云、 邊、 端全場景的Atlas智能計算平臺, 發(fā)布FusionMind人工智能平臺, 通過全棧云化數(shù)據(jù)中心讓AI靈活部署。 將AI引入全閃存和分布式云存儲, 助力客戶構(gòu)建高效智能的數(shù)據(jù)底座。
MindSpore全場景AI框架:華為推出了MindSpore全場景AI框架,支持動態(tài)圖和靜態(tài)圖間切換,滿足多場景AI計算需求。MindSpore還提供了豐富的算子庫和預(yù)訓(xùn)練模型,降低了AI開發(fā)的門檻。
ModelArts等AI平臺:華為提供了一站式AI開發(fā)平臺ModelArts及HiLens、HiAI等面向云和端AI平臺,幫助開發(fā)者快速部署AI應(yīng)用。
2. 產(chǎn)品與服務(wù):提供多系列AI芯片、綜合解決方案和多模態(tài)大模型
(1)芯片方面:
華為研發(fā)了昇騰系列AI芯片,包括昇騰910、昇騰310等,為AI訓(xùn)練和推理提供強大的支持。這些芯片基于達(dá)芬奇架構(gòu),具備高算力、低能耗的特點,適用于云、邊、端全場景應(yīng)用。華為堅持全棧自主可控的原則,在AI計算中心解決方案中,芯片、服務(wù)器、集群、算子庫、AI開發(fā)框架、開發(fā)平臺等全部國產(chǎn)化自主可控,確保AI技術(shù)安全性和穩(wěn)定性。
麒麟980芯片是華為Mate 20系列智能終端的“大腦”,采用7nm制程工藝制成,基于Cortex-A76架構(gòu),集成了69億晶體管,相比上一代麒麟970,CPU性能提升了75%,GPU性能提升了46%,能效比提升了58%。麒麟980芯片作為AI技術(shù)的基礎(chǔ),為手機里的AI算力提供了強大支持。
(2)解決方案方面:
華為云AI:華為推出的云端AI解決方案,為企業(yè)提供高可用性、高靈活性和高性價比的AI服務(wù)。華為云AI提供了系列產(chǎn)品和服務(wù)包括彈性計算、數(shù)據(jù)存儲、機器學(xué)習(xí)平臺等,幫助企業(yè)快速構(gòu)建和管理AI應(yīng)用。
華為Ascend AI處理器:Ascend AI處理器具有強大的計算能力和高度的靈活性,支持全系列深度學(xué)習(xí)框架,包括TensorFlow、Caffe等。Ascend AI處理器的推出,為AI應(yīng)用開發(fā)者提供高效和便捷的解決方案
(3)盤古大模型:
盤古大模型于2021年4月首次對外發(fā)布。盤古大模型集成了華為云團隊在AI領(lǐng)域數(shù)十項研究成果,受益于華為的全棧式AI解決方案,與昇騰芯片、 昇思(MindSpore)語言、ModelArts平臺深度結(jié)合。
2023年7月7日,在2023華為開發(fā)者大會上,面向行業(yè)的盤古大模型3.0發(fā)布,是中國首個全棧自主的AI大模型,包括 “5+N+X”三層架構(gòu),分別對應(yīng)L0層的5個基礎(chǔ)大模型、L1層的 N個行業(yè)通用大模型及L2層可讓用戶自主訓(xùn)練的更多細(xì)化場景模型。2024年6月21日,盤古大模型5.0發(fā)布,包括十億級、百億級、千億級、萬億級等不同參數(shù)規(guī)模。
盤古NLP大模型:可用于內(nèi)容生成、內(nèi)容理解等方面,首次使用Encoder-Decoder架構(gòu),兼顧NLP大模型的理解能力和生成能力,保證了模型在不同系統(tǒng)中的嵌入靈活性。在下游應(yīng)用中,僅需少量樣本和可學(xué)習(xí)參數(shù)即可完成千億規(guī)模大模型的快速微調(diào)和下游適配。
盤古CV大模型:盤古CV大模型可用于分類、分割、檢測方面,是首次實現(xiàn)模型按需抽取的業(yè)界最大CV大模型,首次實現(xiàn)兼顧判別與生成能力;谀P痛笮『瓦\行速度需求,自適應(yīng)抽取不同規(guī)模模型,AI應(yīng)用開發(fā)快速落地。使用層次化語義對齊和語義調(diào)整算法,在淺層特征上獲得了更好的可分離性,使小樣本學(xué)習(xí)的能力獲得了顯著提升。
大模型多行業(yè)應(yīng)用:盤古大模型應(yīng)用涵蓋政務(wù)、金融、制造、醫(yī)藥、礦山、鐵路、氣象等多個行業(yè),通過三層模型架構(gòu)(L0基礎(chǔ)大模型、L1行業(yè)大模型及L2場景模型),面向行業(yè)提供“開箱即用”的模型服務(wù)。
3.商業(yè)模式:圍繞AI產(chǎn)品銷售、解決方案、技術(shù)服務(wù)獲取商業(yè)變現(xiàn)
AI硬件產(chǎn)品銷售獲益:華為生產(chǎn)和銷售一系列AI硬件產(chǎn)品,如昇騰系列AI處理器等,這些硬件產(chǎn)品為AI應(yīng)用提供了強大的計算、存儲和網(wǎng)絡(luò)支持,是華為AI盈利的重要來源之一。
AI開發(fā)工具與平臺銷售:華為提供MindSpore等AI計算框架和MindStudio等開發(fā)工具鏈,幫助開發(fā)者構(gòu)建和部署AI應(yīng)用,這些工具和平臺的銷售也是華為AI盈利的重要組成部分。AI平臺可以通過提供API接口、云服務(wù)、應(yīng)用商店等服務(wù),吸引開發(fā)者使用平臺,并通過收取服務(wù)費、分成等方式實現(xiàn)盈利。
行業(yè)AI解決方案與技術(shù)服務(wù)銷售:華為針對金融、醫(yī)療、交通、制造等多個行業(yè)推出定制化的AI解決方案,通過銷售這些解決方案,華為實現(xiàn)了AI技術(shù)的商業(yè)化應(yīng)用并獲得收益。華為提供的AI技術(shù)解決方案 包括AI數(shù)據(jù)湖解決方案、 昇騰計算、 鯤鵬計算及場景化解決方案、模型訓(xùn)練與優(yōu)化等技術(shù)服務(wù)獲取收入。同時通過為企業(yè)提供數(shù)據(jù)驅(qū)動的業(yè)務(wù)優(yōu)化和決策支持,從而獲取數(shù)據(jù)服務(wù)費用。
03 AI市場拓展
行業(yè)市場拓展:華為面向金融行業(yè)發(fā)布了中心AI、邊緣AI、AI數(shù)據(jù)保護、AI數(shù)據(jù)湖等四大解決方案,拓展AI在金融行業(yè)市場的應(yīng)用,有助于提升金融行業(yè)的數(shù)據(jù)處理能力、業(yè)務(wù)創(chuàng)新能力和安全防護能力。華為將鴻蒙系統(tǒng)深度融入智能駕駛體系,通過與全球多家主機廠合作,共同推進鴻蒙智行的落地應(yīng)用。華為還將AI技術(shù)應(yīng)用于政務(wù)、醫(yī)療、教育等行業(yè)。
全球布局與出海計劃:在盤古大模型方面,華為云將在海外節(jié)點率先上線盤古自然語言、視覺、多模態(tài)、科學(xué)計算、預(yù)測等大模型能力。在調(diào)優(yōu)的開源大模型方面,華為云明年將在海外節(jié)點陸續(xù)上線調(diào)優(yōu)適配自然語言、視頻圖像及多模態(tài)等多種類別100多個開源大模型。華為云在AI算力方面,將陸續(xù)在全球提供AI雙棧算力服務(wù)。
04 AI大模型組織與運營
華為在AI大模型領(lǐng)域的組織架構(gòu)是高度集成且協(xié)同的,旨在推動AI大模型的研發(fā)、訓(xùn)練、應(yīng)用及優(yōu)化。華為在AI領(lǐng)域成立了多個組織,以推動人工智能技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用。
AI算力平臺先遣組:為了全力支持國內(nèi)所有大模型的算力需求,華為召開了內(nèi)部會議并決定成立該組織。成員來自多個業(yè)務(wù)線的總裁或VP。該組織是華為集團的虛線組織,專注于AI算力平臺的建設(shè)和運維。
數(shù)據(jù)中心軍團:與AI算力平臺先遣組同時成立,旨在加強數(shù)據(jù)中心的建設(shè)和管理,以支撐AI等技術(shù)發(fā)展,目標(biāo)是通過數(shù)據(jù)中心軍團的努力,提升華為在數(shù)據(jù)中心領(lǐng)域的競爭力,為AI等技術(shù)的發(fā)展提供堅實支撐。
制造業(yè)“人工智能創(chuàng)新產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟”:2024華為AI+制造行業(yè)峰會上,華為攜手賽意信息等合作伙伴共同參與了該聯(lián)盟的成立。該聯(lián)盟旨在推動AI技術(shù)在制造業(yè)的應(yīng)用和創(chuàng)新,加速制造業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型和智能化升級。通過聯(lián)盟成員之間的合作和資源共享,共同打造AI+制造業(yè)的新生態(tài)。
北部非洲數(shù)智化轉(zhuǎn)型先鋒俱樂部:MWC24巴塞羅那期間,華為舉辦以“擁抱非洲數(shù)智化轉(zhuǎn)型新時代”為主題的峰會,攜手區(qū)域運營商共同成立了該俱樂部,旨在推動非洲地區(qū)的數(shù)智化轉(zhuǎn)型,通過分享經(jīng)驗、技術(shù)和資源,幫助非洲電信監(jiān)管機構(gòu)、行業(yè)組織、運營商等實現(xiàn)數(shù)智化升級。
05 AI大模型資本運作
華為在人工智能領(lǐng)域的投資主要集中在有創(chuàng)新能力和技術(shù)實力的企業(yè),對前沿技術(shù)進行投資布局,投資方式包括直接投資和通過VC/PE基金進行投資。
前沿技術(shù)投資布局:華為旗下全資子公司哈勃投資了國內(nèi)人工智能第一梯隊企業(yè)“深思考”。深思考是一家專注于類腦人工智能與深度學(xué)習(xí)核心科技的AI公司。此次投資表明華為對人工智能領(lǐng)域前沿技術(shù)的重視和布局。面壁智能宣布完成新一輪數(shù)億元融資,由春華創(chuàng)投、華為哈勃領(lǐng)投,北京市人工智能產(chǎn)業(yè)投資基金等跟投,這是華為哈勃首次投資國內(nèi)AI大模型公司。
直接投資和通過VC/PE基金進行投資:華為 在人工智能的投資領(lǐng)域主要集中在芯片、 軟件、 互聯(lián)網(wǎng)等行業(yè)。 華為還是許多VC/PE基金的出資者, 這些基金的投資范圍廣泛, 涵蓋了多個行業(yè)和領(lǐng)域。 例如, 華為是國家開發(fā)銀行旗下國開開元母基金的LP, 也是元禾辰管理的國創(chuàng)元禾母基金的LP, 這兩只母基金合計投資了數(shù)十只子基金, 其GP名單中不乏國內(nèi)知名機構(gòu), 如松禾資本、 金沙江創(chuàng)投、 啟明創(chuàng)投、 北極光創(chuàng)投、 紀(jì)源資本、 紅杉資本、 弘毅投資等。
華為在人工智能領(lǐng)域的投資和合作涵蓋了多個方面, 包括算力、 手機、 汽車、 鴻蒙系統(tǒng)、海思等多個細(xì)分領(lǐng)域。
表2 華為在人工智能細(xì)分領(lǐng)域的主要投資標(biāo)的
06 AI大模型生態(tài)體系
1.構(gòu)建AI大模型全域協(xié)同生態(tài)體系
華為堅持“AI for Industries”戰(zhàn)略, 以盤古大模型為核心, 根據(jù)全域協(xié)同原則, 與客戶和伙伴構(gòu)建AI大模型全域協(xié)同生態(tài)體系。 華為通過提供盤古大模型工程套件, 開放全方位的生態(tài)合作路徑, 以及通過三大基礎(chǔ)方案, 構(gòu)建大模型全域協(xié)同生態(tài)體系。
提供盤古大模型工程套件:為了加速和簡化行業(yè)大模型從開發(fā)到落地, 華為云提供了盤古大模型工程套件, 包括數(shù)據(jù)工程、 模型開發(fā)和應(yīng)用開發(fā)三大套件, 使得完成一個千億行業(yè)模型端到端開發(fā)的速度從過去的5個月縮短到現(xiàn)在僅需1個月, 整體速度提升5倍。
開放全方位的生態(tài)合作路徑:華為云開放了全方位的生態(tài)合作路徑, 包括模型聯(lián)創(chuàng)、 解決方案構(gòu)建和插件集成, 旨在與有數(shù)據(jù)沉淀、 行業(yè)經(jīng)驗的伙伴合作構(gòu)建行業(yè)模型、 場景模型, 打造智能底座; 與有行業(yè)實踐經(jīng)驗、 大模型集成和開發(fā)技術(shù)的伙伴一起構(gòu)建面向行業(yè)的細(xì)分場景模型, 提供可復(fù)制的軟件解決方案。
發(fā)布三大基礎(chǔ)方案:華為云還發(fā)布了算力調(diào)優(yōu)、 通用AI開發(fā)、 大模型開發(fā)三大基礎(chǔ)方案。 通過網(wǎng)智天元用千億高質(zhì)量實時金融大數(shù)據(jù)構(gòu)建數(shù)據(jù)底座, 云問NLP研究院基于華為云昇騰AI云服務(wù)、 盤古NLP大模型底座, 構(gòu)建能源、 工業(yè)、 政務(wù)、 金融行業(yè)知識生態(tài)體系, 以及廣州高新興與華為云聯(lián)合打造電力巡檢機器人解決方案, 助力電力行業(yè)巡檢數(shù)字化、 智能化, 全面推動了大模型生態(tài)體系的構(gòu)建。
2.盤古大模型近期生態(tài)合作案例
聯(lián)合發(fā)布盤古礦山大模型:2024年初,山東能源集團、云鼎科技、華為公司聯(lián)合發(fā)布了全球首個商用于能源行業(yè)的AI大模型——盤古礦山大模型。該模型開發(fā)了百余個AI應(yīng)用場景并落地應(yīng)用,實現(xiàn)了作業(yè)效率和管理效率的雙提升,以及員工勞動強度和企業(yè)成本的雙降低。這一合作不僅推動了能源行業(yè)的智能化轉(zhuǎn)型,也為其他行業(yè)樹立了標(biāo)桿。
與面壁智能合作:在華為開發(fā)者大會2024上,面壁智能與華為云完成合作簽約儀式,成為華為云首個端側(cè)大模型合作方。雙方將協(xié)作推進大模型端云協(xié)同解決方案的研發(fā)和部署,實現(xiàn)端云兩側(cè)協(xié)同部署推理新范式,進一步降低大模型使用成本、提升響應(yīng)速度。這一合作將大模型的應(yīng)用拓展到了更多場景和領(lǐng)域,如消費電子終端、電動汽車、具身智能等。
本文作者
占安居
戰(zhàn)略發(fā)展研究所
一級分析師
碩士研究生,副研究員。主要從事行業(yè)研究、市場研究、產(chǎn)業(yè)生態(tài)研究等工作。
李國欽
戰(zhàn)略發(fā)展研究所
二級分析師
中級經(jīng)濟師,聚焦產(chǎn)業(yè)數(shù)字化和數(shù)字政府等領(lǐng)域,從事行業(yè)洞察研究等相關(guān)工作。
田雨
戰(zhàn)略發(fā)展研究所
助理分析師
具有數(shù)字生活、數(shù)字政府等領(lǐng)域豐富研究經(jīng)驗,近年專注于數(shù)據(jù)跨境等數(shù)據(jù)要素相關(guān)研究。