華為徐直軍：每個企業都要思考獲取AI能力的方式

“一段時間以來，各行各業幾乎言必稱大模型，紛紛建設人工智能（AI）算力、訓練大模型，這對于華為這樣的算力提供商而言無疑是重大利好。”9月19日，在2024年華為全聯接大會上，華為副董事長、輪值董事長徐直軍在主題演講中直言，但從長遠來看，不是每個企業都要建設大規模的AI算力、訓練基礎大模型，不是所有的應用都要追求“大”模型。

徐直軍。華為 供圖

站在全面智能化時代的初期，徐直軍認為，企業除了思考怎樣把智能化能力融入產品外，還要認真思考適合自己的獲取AI算力的方式，同時要根據自身不同業務場景需求，選擇最合適的模型。

建設大規模AI算力并不容易。AI服務器對數據中心機房環境要求高、升級換代的節奏快，如不能及時緩解代際產品的“木桶效應”，未來大模型訓練都會受到影響。因此，徐直軍認為，每個企業都要思考適合自己的獲取AI算力的方式，而不僅僅是建設自己的AI算力。

同樣的道理，徐直軍提到，不是每個企業都要訓練自己的基礎大模型——不僅成本高，獲得足夠多高質量的數據量、建立技術人才隊伍也是重大挑戰。

“企業應聚焦自身核心業務，自行訓練基礎大模型會影響AI盡快賦能核心業務。”他說，同時也應看到，不是所有的應用都要追求“大”模型。從華為盤古在行業的實踐看，十億參數模型可以滿足部分科學計算、預測決策等業務場景需求，百億參數模型可以滿足面向自然語言處理、計算機視覺、多模態等大量特定領域場景的需求，一些更復雜的任務場景才需要千億參數模型。因此，他提出，企業需要根據自身不同業務場景需求選擇最合適的模型，或者通過多模型組合來解決問題。

“對于很多不具備自建AI算力和自訓練基礎大模型能力的企業來講，選擇云服務是更為合理的、可持續的選擇。”徐直軍表示，面向AI對華為云全棧升級，通過華為云昇騰云服務和模型云服務，致力于讓每個企業都能按需、高效地訓練和應用模型進行推理。

針對在云上進行大模型訓練和推理所面臨的安全新挑戰，徐直軍表示，華為將提供從安全理念、機制、技術到知識產權的體系化安全能力，保障大模型訓推安全、確保生成內容的安全合規。

“如果客戶使用華為云大模型服務，生成的內容侵犯了第三方知識產權，華為將自費為客戶辯護，并就最終法院判決或與第三方和解造成的損失、成本和費用進行賠償。”徐直軍信心滿滿。