封面新闻记者 付文超
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。
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。
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。
据介绍，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。
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。
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