科技魔方

华为云:AI 之路,上云为先

更多场景

2024年09月23日

  AI已成为确定的方向。而以云为基础的数智跃迁,才能走得更远。

  文|牛慧

  编|赵艳秋

  进入华为全联接大会2024,无论峰会、论坛还是展馆,“行业”和“数智化”无处不在。“人工智能已成为一个确定的方向。”一位与会者说,“但今年比去年要向前迈了一大步。”去年,他所在的金融业,对大模型还处于“探索状态”,今年像客服助手、柜台助手已在大范围推广,大模型在尝试进入更多生产环节,开源节流。

  除了金融,汽车、电力、政府、医疗等的数智技术也已进入深水区,场景更为丰富多元。即便大会本身,从翻译耳机中单辟出的数字人同传频道、再到大会的数字人主持、演讲嘉宾数字分身......从商业应用角度看,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。

  “先锋企业们的共性是,拥抱新变化,拥抱创新科技。企业要坚定不移地做好以云为基础的数智跃迁,才能走得更远、更稳、更快。”华为云全球Marketing与销售服务总裁石冀琳在以“加速企业数智跃迁,以卓越成就卓越”为主题的华为云高峰论坛中说。

  在本届大会上,华为向与会者传递了这样的理念:企业要构筑好AI原生的思维,而企业获得AI最好的方式是云。同时,华为云宣布全栈重塑,打造AI原生的云,发布华为云盘古助手,加速行业数智化。

  华为云从云的伙伴,转向企业数智跃迁、AI转型的战略伙伴。

  石冀琳表示,跟懂行的人同行,勇敢地迈出第一步,才能发现新的机遇、创造新的价值、实现新的成长。华为云将继续携手全球客户,将领先的技术与行业知识相结合,共赴数字化之旅,实现智能跃迁。

  01

  企业数智转型大潮来了

  企业数智转型的大潮已经到来。华为全联接大会期间公布的第三方机构对企业CEO的访谈,AI已成为对行业影响最大的技术。华为云也透露,今年底企业对AI算力的需求,将超过通用算力。

  一个现象是今年大模型中标项目在逐月递增。数智前线根据公开渠道的统计,1月大模型中标数为16个,6月为74个,8月已达101个。一些领先央国企龙头,在Q3完成了大模型平台和项目的阶段性招采工作。从行业分布来看,运营商、教育、能源、政务、金融走在前列。“即便一些今年面临经济压力较大的行业,也期望借助大模型,解决行业急迫的问题,并进行技术沉淀。”一位AI人士告诉数智前线。

  “我们看到行业用户,把AI作为升级或创新的催化剂。”IDC中国副总裁兼首席分析师武连峰说。从2022到2027年,AI相关投资复合增长率为31.1%,是IT总投资增速的4~5倍。“不少企业从战略角度投资。”一位行业AI资深人士说。AI已成为企业发展的必然选择,谁能用好AI,谁就更能获得领先优势。

  实际上,很多企业正在利用以大模型为代表的AI技术,把传统的业务、流程、产品和服务重新做一遍。

  在最具代表性的汽车行业,今年在卷“大模型上车”。“我所知道的车厂,基本上都在深入研究大模型,或者已经把大模型应用到研产供销服中的某一个环节。”四维图新高级副总裁蒋晟告诉数智前线。他观察,除了造车新势力,传统大车企也不甘人后,像某国产车企很早就成立了专门的实验室,做的工作也较为激进。

  四维图新也在这一轮数智大潮中,从传统地图厂商,向以智驾为龙头的汽车智能化新型Tier1供应商转型,核心产品“驾舱云芯”紧紧围绕数智化。以座舱为例,蒋晟认为,无论从技术积累还是投资角度,现阶段都是自研座舱模型“特别好的时机”,四维图新的一些服务也已经上车。四维图新也在做舱驾合一方案,目标是在这轮汽车智能化大潮中,通过最优化的成本,争夺中低端普惠市场。

  会议期间,比亚迪、广汽、长安等车企成为分享数智转型实践的重要代表。例如,长安称借助昇腾AI云服务,目前进行每天3500万公里里程的智驾模型训练。

  办公软件行业也是这轮大模型在全球最先引发变革的领域,是各行业最早接触尝试的落地方向。创立36年的金山办公转身动作很快,去年4月即推出了基于大语言模型的智能办公助手WPS AI,嵌入表格、文字、演示、PDF常用办公组件。今年升级的WPS AI 2.0,不仅为个人用户提供更多功能,也为组织级用户提供了WPS AI企业版及WPS AI政务版。“AI是产业革命,现在产品如果没有AI能力,基本上都要下架。”金山办公高级副总裁姜志强对数智前线说。

  姜志强观察,用户现在能省的费用就省了,但如果AI能帮助用户赚钱或省钱,就变成了必不可少的投资。他们的一家金融客户,以往服务团队的新员工,通常需要3~6个月的培训,这是企业付出的刚性成本。现在通过AI助手和Agent应用,每个员工身边相当于有了一个助手,培训一个月就能上岗,降本增效明显。

  有趣的是,在投资生成式AI的企业中,接近30%的企业表示,一年之内看到相关回报;近80%的企业在18~24个月看到回报。相较而言,一个传统IT项目,投资回报周期通常是3到5年。生成式AI是与业务相连的,容易产生效果。而企业每花费1美元投入,平均可得到3.5倍回报率。

  数智前线观察,最近几个月,越来越多的行业龙头已将大模型等AI技术,从通用办公助手拓展到核心业务场景。如在电力行业,国家电网等在探索电力调度;中石油在探索油气勘探、开发、生产环节;宝钢已应用AI技术解决高炉炼铁和热轧钢带难题。其中,高炉被认为是“AI落地最难的应用场景”。

  02

  企业落地AI,当下核心解决哪些问题

  不过,即便龙头企业的数智转型,当下也遇到了不少挑战,包括数据准备、算力资源获取、人才积累、安全隐私,以及各种不确定性。而且,企业转型不仅仅是一场技术革命,更是一场管理革命、思维革命。

  针对上述诸多挑战,当下企业正在解决一些焦点问题。

  不少传统客户目前正处于规划阶段。客户管理层问的最多的问题是,大模型对企业的作业生产会有怎样的影响?是花架子还是实在的东西?在大模型的能力边界上,大家还未达成共识。“这是我们要着手解决的。”一位AI服务商说。华为云也提出“AI场景十二问”的方法论,这是华为内部实践而来,从价值、准备度以及持续运营维度,考察哪些场景适合引入AI。

  而在规划中,根据IDC的统计,74%的AI工作负载运行在云上,要选对云的合作伙伴,这是第一步。过去,只要有钱、有人,企业自己也能搞一个小型云计算中心。但智算设施投资高,供应链有不确定性,从规划、建设到运营的每一个环节都极其复杂,远不是堆一堆GPU服务器就完事了。”围绕基础设施、算法模型、海量数据存储、处理和分析、部署调优,云公司在升级并提升全栈服务。

  数据也是企业正在着手解决的核心问题。“我发现很多企业没准备好数据,相当于只有发动机没有燃料,上AI就等于上了一个空架子。”姜志强打了一个比方。过去数字化涉及较多的是结构化数据,但企业有大量文档、图片、表格等非结构化数据——这也是目前人类最主要的知识载体。但是很多企业的数据本身没有打通,存在严重的数据孤岛问题,而大模型又需要高质量数据集才能发挥实际效用,这就导致现实与理想间存在差距。

  “我们目前在为企业上AI准备燃料。”金山办公帮用户管理的大量文档等非结构化数据,是企业的知识沉淀。如何将它们调动起来?姜志强他们发现,在AI的实际落地中,WPS AI加上企业的业务数据,结合企业的业务场景,帮企业解决实际问题,是一条可行的路径。这就是金山办公提出的“企业大脑”概念,目前正与企业进行共创。业内也认为,这一轮大模型将极大激发非结构化数据的应用。

  在行业中,数据应用还涉及不出域等安全合规问题。以地理位置信息为例,现在车端感测能力越来越强,能把周边区域还原成高精度、三维模型,对国家安全、生产安全提出挑战。各国政府正在逐步制定政策。企业在应用开发之初,需要考虑监督治理体系,防止未来发生法律或政策的风险。

  “车上智能化,需要在过程中做数据分析。车端算力毕竟是有限的,一旦涉及敏感类数据出车,就需要一整套安全合规能力。”蒋晟说。去年7月,四维图新与华为在乌兰察布联合发布了专属云。“我们按照国家对测绘数据的管理要求,形成了合规方案,数据的流入流出严格受控,在分类分级下,部署了不同的物理区域对数据进行脱敏和处理。”四维图新蒋晟说,“这是我们与云厂商合作中比较重要的环节。”

  有了这样的合规方案,车上的隐私数据和周边的环境数据,才能与其他数据联合起来,进行空间分析、渲染展现,数据的边界得到了拓展。

  目前,金山办公也利用华为专属云,来推进WPS 365华为云专属版的探索合作,WPS 365是金山办公推出的全新产品,打通了文档、AI、协作三大能力。

  03

  云公司的进化

  这一轮大模型的技术创新,也在倒逼云公司,从云的合作伙伴,转向企业数智转型、AI转型的战略伙伴,向业界提供一站式服务。

  大会主题演讲中,华为云宣布全栈重塑,打造AI原生的云,推出云基础设施架构CloudMatrix,底层的算力可以按照模型参数量自动匹配,上层的盘古助手可全方位服务企业各岗位,每个员工都有了一个助手。

  自己造的降落伞自己先跳。数智前线获悉,这些助手已在华为内部试点或推广。比如,代码助手过去12个月服务了通信、鸿蒙等多条产线,700多万行代码进入生产应用。

  在峰会期间,华为云也全面介绍了自己的全栈能力。华为云对外提供了从昇腾AI云服务、盘古大模型到盘古助手的全栈服务,服务千行万业。

  华为云公有云业务部总裁高江海指出,对于各企业来说,谁能用好AI谁就更能获得领先优势,而云就是AI基础设施的必然选择。为了支持企业加速上云,用好AI,基础设施全球化、技术持续创新、运营运维的精益化是三个关键因素。

  数智化是全球企业当下的共性需求,云的设施要遍布全球。华为云已构建了全球存算网KooVerse,开通33个Region、93个可用区,打造了50ms时延体验圈,帮助10000+客户实现业务全球化。

  为了满足企业用户的网络体验,华为云与全球运营商实现了2400个Peer连接,骨干网之间通过全光互,实现业务一跳入云,全球触达。值得关注的是,过去一年,华为云保持了0重大事件,业界最低,背后是华为云全球SRE体系的运维支撑。

  在技术创新方面,通过算力升级、数智融合和应用创新,满足企业用户多元化业务场景的需求。比如,对新的、弹性要求高的业务,企业可直接使用华为云中心Region;对时延敏感的业务,可用智能边缘云;时延要求极低且有专属隔离的业务,可使用CloudPond部署在生产现场。针对想保留自己的技术栈和专属算力资源的客户,华为云发布了数据中心云化解决方案Data Center-to-Cloud。

  今年全球大模型大模型跨入十万亿参数时代,昇腾AI云服务今年已完成了超 100 个主流AI模型适配。同时,业界预测,2026年推理算力需求将超过训练。高江海介绍,推理业务对时延更敏感,弹性更灵活。华为云已把贵州、内蒙、安徽三大核心枢纽之间的昇腾云服务,用高速光纤网络直连,形成了推理一张网,再利用跨Region调度等技术,应对突发流量洪峰。

  目前,昇腾AI云服务已有150多家客户的400多推理场景应用。

  华为云与合作伙伴,在持续优化昇腾AI云服务。腾讯音乐娱乐集团天琴实验室与华为云合作,将自研MUSELight大模型推理加速技术迁移到昇腾AI云上。MUSELight是什么技术?此前,腾讯微信输入法在MUSELight技术协助下,解决了微信输入法的文本润色速度慢、成本高的难题,该功能提速到百毫秒级别,成本下降一半以上,确保功能的顺利上线。

  据悉,MUSELight首阶段完成了对Stable Diffusion系列视觉大模型加速的昇腾迁移适配。“跟行业同级别AI算力相比,性价比已超出35%,实现了AI算力的自主创新和突破。”这将对消费级和行业端的应用产生关键影响,用户可以使用更大参数的模型,以更低的成本实现更好、更快的视觉生成效果。腾讯音乐娱乐集团天琴实验室AI大模型负责人吴斌博士介绍,双方预计第四个季度,将把大语言模型等更多大模型的昇腾版加速方案,在昇腾AI云上联合发布。

  伴随AI技术走向更多元化的行业,特别是工业大赛道等实体行业,对生态的需求更丰富和深入,这是当下全球竞争的焦点,对昇腾AI云服务也提出更高要求。

  在企业IT精益化方面,华为云的精益化治理方案已在600多家企业得到了应用。

  为了更加有效的帮助客户实现卓越,华为云对PRIME框架-卓越架构进行升级,将分布式云、AI和数智融合、应用智能化、精益运营等新技术创新,融入到最新的卓越架构中,让客户可以更好的拥抱AI,加速AI应用落地,同时正式发布卓越企业PRIME模型白皮书。

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来源:数智前线 作者:文|牛慧 编|赵艳秋

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