作者  |葛覃

编辑  |  阿文

我们好像进入了一个“人工智能迷雾时代”。

以大模型为代表的AI技术突破，挟巨浪而来，千行百业或多或少开始拥抱AI，从来没有一项技术进步像AI一样，在如此短的时间内产生如此大的影响。

然而，大多数企业看不清、看不明，不确定前方有哪些暗礁与浅滩，在实践落地大模型的过程中，场景、成本、数据、IT架构、安全等方面，每一个环节的差错都会拖慢，甚至影响AI落地的最终效果。

但时代不会因为迷雾而停滞不前，希望赢在AI时代的企业，应当如何勘破迷雾？

有经验的野外向导都知道，冷静思考不盲目乱走，利用指北针或找到高处辨认方向，结伴而行，这些都是穿过迷雾的有效方法。AI时代的企业也同理。

9月19日，华为全联接大会2024如期开幕，华为副董事长、轮值董事长徐直军发表了“拥抱全面智能化时代”的主题演讲。他表示，“（企业）先思考清楚智能化时代企业的未来方向，然后以终为始，来思考今天的战略和行动，是非常重要的。”

翌日，华为常务董事、华为云CEO张平安围绕“云上跃迁，AI重塑千行万业”的主题，详细阐述AI原生系统性思维的探索和实践，梳理在全局视角下，企业面向智能时代，如何抓住机遇并用AI构筑自身领先优势的全盘认知。

在企业开始AI行动之前，华为已经将自己面向AI的战略、思维、产品和技术、以及内外部实践和盘托出，这是华为迄今为止最完整、最全面的AI全局总览，云则成为华为能力的集大成输出平台。

AI时代，企业可以摸着华为过河了。

近日，一份《Gen AI: Too much to spend, too little benefit?》（生成式AI：投入太多，收入太少？）的报告引起热议，其中提到，预计在未来数年中，科技巨头、各类企业和公共事业单位将在资本开支上投入约1万亿美元，这包括对数据中心、芯片、AI基础设施以及电网的重大投资。

然而，迄今为止，除了开发商效率提升的报道外，这些投资似乎并未带来显著成果。目标直指大模型现阶段的关键问题——AI能不能解决复杂的问题，新技术应用门槛能否再降低。

同样是通用目的技术，互联网即使在初期阶段，也能以低成本的解决方案颠覆高成本的解决方案，而不是像今天的AI技术一般昂贵。

全面智能化，是华为持续推进的战略。徐直军提到，一段时间以来，各行各业几乎言必称大模型，纷纷建设AI算力，纷纷训练大模型。这对于华为这样的算力提供商而言，无疑是重大利好。但从长远发展角度考虑，我们始终相信，只有客户的持续成功，才有华为的持续发展。

因此，他给出了三点战略判断：不是每个企业都要建设大规模AI算力；不是每个企业都要训练自己的基础大模型；不是所有的应用都要追求“大”模型。

AI算力集群会带来极大的成本压力和运营维护挑战，企业可能面临钱花出去了却无法满足需求的困境；基础大模型训练要求数据、人才、工程化能力和经验，任一要素都考验企业的投入；除了面向NLP、多模态的复杂任务，需要用千亿参数模型来完成，其他知识问答、代码生成、坐席助手、安全检测，百亿参数足以实现较好效果，更多业务仅需要十亿级别参数模型。

从行业视角观察，越来越多的企业基于云计算平台训练大模型，华为云的昇腾AI云服务、ModelArts服务、盘古大模型5.0等，提供了算力、模型服务、全链路工具的完整服务，这大大降低了企业的技术和成本门槛。

更值得关注的是，大模型任务好似一个巨大的推力，企业在训练完大模型之后，自然使用云计算平台继续承载和运营大模型应用，并不断在云平台上迭代，建立起全新的大模型技术栈。

云原生时代，先一步成为云原生的企业，可能已经充分尝到了技术红利。无论是云计算典型的弹性算力，还是大模型所需的数据治理，亦或是AI应用的各种中间件能力，云原生做得好的企业，数字化能力就越强，也就越能快速探索大模型。

AI原生时代，企业也应当构筑AI原生的思维。张平安表示，企业要在智能时代抓住机遇，用AI构筑自身领先优势，最核心的是要构筑起AI原生的思维，将AI技术和工具作为核心要素，来重新思考和设计企业流程、IT架构、业务创新，充分发挥AI的潜力，提高效率，创新业务模式，解决复杂问题。

在华为云看来，AI原生思维的本质是长期主义、AI优先、立即行动。

具体来看，首先，AI已经进入史上最密集的进展发布期，AI的主导权、对物理世界的映射能力日益增强，趋势不可阻挡，拥抱AI就是构建企业的长期竞争力。不高估AI的短期效果，也绝不要低估AI的长期价值。

其次，面向数智化转型，哪怕是行业最难的场景，在实现路径选择上，也要敢于开放出来，让AI“能用尽用”，AI优先。

最后的关键是立即行动，实现场景-基础设施-数据底座-AI大模型-场景的正向循环，企业越早引入AI，就能越早受益。

与之相对应的是，AI原生思维需要产品技术能力的支撑，张平安提到了关键三点：

第一，构建与企业需求相匹配的AI 原生基础设施，为大模型训练推理提供极致弹性、高可靠、高效能的多元算力。华为云正式发布AI原生云基础设施CloudMatrix，将CPU、NPU、DPU、存储和内存等资源全部互联和池化，实现一切可池化、一切皆对等、一切可组合，为客户提供澎湃的AI算力。

第二，构建起以知识为中心的数据底座，让AI更好的使用数据，让数据成为企业的核心资产，核心竞争力。华为云全面升级了DataArts数据治理生产线，为客户提供面向AI、以知识为中心的数据底座，包括AI和大数据融合引擎、数据开发治理、知识服务和数智应用使能服务，能够让资源利用率和供数效率显著提升。

第三，合适的AI模型，实现多尺寸、多模态组合。华为云盘古大模型5.0是一个全系列、多模态的大模型，有可运行在端侧的盘古E系列、高效推理的盘古P系列、处理复杂场景的盘古U系列、企业的统一AI大脑盘古S系列，参数规模从十亿到万亿。而且，华为盘古大模型不仅包含NLP、CV、多模态，还包含预测大模型和科学计算大模型。系列化的盘古，能帮助企业更好地在全场景应用AI技术。

此外，华为云CTO张宇昕正式发布1+N的盘古智能助手产品体系，把传统的云服务升级为AI加持的智能云服务。

1指的是统一的华为云盘古助手，围绕企业在云上的规划、使用、维护、优化的全旅程，提供知识查询、信息查询、操作执行、优化分析等各方面的智能化服务能力，N指的是华为云针对企业用户工作流程中的高频共性场景，比如产品研发、数据分析、安全防护、办公协同等，通过将盘古大模型与各个领域积累的数据和经验相结合，通过AI赋能这些场景专用的云服务，提升相关人员的业务效率。

在金融领域，中国邮政储蓄银行基于华为云CodeArts盘古助手打造了智能开发平台，通过大模型结合软件分析、代码RAG等技术，构建了代码生成、UT生成、技术问答等能力，代码生成采纳率超过30%，UT代码采纳率超过60%，已自动生成29万余行高质量代码，高效支持超过200个应用系统的开发。

华为云会议中也已提供盘古助手的能力。例如，盘古助手可根据会议内容，生成多语种的实时会议记录和智能摘要，帮助用户轻松实现5分钟读懂2小时会议。

从全球范围来看，中美两国在AI领域处于领先地位，不论是技术还是商业，中国企业在大多数时间处于追赶地位，以大模型为代表的AI技术提供了一个直线超车的机会，既比拼谁能跑得更快，也比拼谁能跑得更远。

牛顿站在巨人的肩膀上，有了微积分、万有引力、光学分析等瞩目成就，如今的企业也不妨站在华为的肩膀上，去博得AI时代的大机会。

2018年华为成立了人工智能使能部，用AI改造自身的业务场景，并形成了一套行之有效的方法论“三层五阶八步”，三层分成了重新定义智能业务、AI开发与交付、持续运营智能应用，五阶八步就是从业务场景出发，沿着业务流程、组织，公司数据和AI应用指导业务如何一步步落地企业的AI。

定义企业AI场景，重塑现有作业流程，成立AI组织，华为一步步扩大自己的AI实践，以制造场景为例，华为采用多模型“系统工程”，组合决策式和生成式AI，构建了计划求解器，AI视觉质检、装备预测性维护、制造知识赋能等能力，提升了制造整体生产力，订单交付周期缩短了30%以上。

外部实践的场景多种多样，华为云更倾向于做行业难事，解行业难题。在铁路领域，结合盘古大模型和巡检机器人，可精准识别一列动车的3.2万个项点，高铁运营效率和成本大幅优化，工人也不必在凌晨时段艰辛作业。

在钢铁领域，上海宝武钢铁将盘古大模型应用至1880热轧生产线。盘古大模型仅需4小时，就能够对最优参数进行预测，精轧宽展预测精度较传统模型提高5%以上，钢板成材率提升0.5%，预计每年可以多产钢板2万余吨，年收益达9000余万元。就在9月，双方合作的热轧自然宽展预测模型正式投入实时生产控制，拉开了AI技术参与钢铁生产的帷幕。

为了给千行万业客户数智化转型落地提供参考，华为全联接大会2024还发布了《共赢行业数智化实践白皮书》，支持客户加速行业数智化转型。基于行业智能化参考架构，华为联合伙伴，全新打造了政府、金融、交通、制造、电力、矿山、油气等行业智能化10大解决方案，支持客户深化行业数智化转型。

后浪奔涌，总是推着前浪走，最终汇合成新的浪潮，华为就是AI时代推着行业向前的一股重要力量，从战略到思维，从技术产品到行业实践，全面智能化的迷雾渐渐消散。