重申思考：深化实践，不仅仅是中国AI发展的终极追求，芯片技术的关键在于反复迭代。ChatGPT的兴起让大模型迅速走进了普通人眼前，但随着时间的推移，热度逐渐褪去。人们开始质疑，大模型能否单凭聊天、写诗、作画等功能就能重塑人类社会？人工智能下一步该如何发展？

在中国，C端消费者可能对ChatGPT感到新奇，但产业界应该对大模型并不陌生。早在ChatGPT之前，华为就与中科院、鹏城实验室等机构合作，打造了多个产业级大模型。普通人之所以不熟悉，是因为这些大模型并非直接面向C端，而是服务于生产活动。

从历史经验看，比如5G技术，其价值未必完全体现在C端，而是在生产端有更多应用场景。同样，对于人工智能，在被证实可用于复杂工业领域后，它应该加速应用于实体产业，为行业刚需带来实际价值，以此真正服务社会。

“我们认为，要面对当前形势既要乐观，又要保持冷静。在人工智能发展下一阶段，我们有两个着力点：第一，要打造强有力的算力底座；第二，让人工智能真正服务好千行百业。”

7月6日，在第六届世界人工智能大会上，华为轮值董事长胡厚崑发表主题演讲《共赢人工智能新时代》。

他指出，在AI发展下一个阶段，华为将以以下两点作为重点工作：

打造坚实算力底座，为支撑中国AI产业发展提供支持。

让AI真正服务好千行百业和科研创新。

构建稳固基础，让算力不再成为障碍

算力的重要性对于所有参与者来说都是共识。

因此，当美国政府试图阻止中国AI发展时，他们通过限制高端GPU出口或计划限制中国企业使用美国云计算服务来采取行动。

在当前外部环境下，加快自主芯片技术的开发成为了必须克服的一项挑战。

作为科技领头羊之一，华为致力于提升自主芯片能力，并且不断创新架构、建立生态系统以及共建算力平台，以确保自主供应链。

进入大规模数据处理时代，大型计算需求呈现爆炸增长，而训练大型数据集所需成本和效率息息相关。

通过架构优化提高计算效率，

节点层面推出了对等平衡设计，这一设计突破了传统异构计算瓶颈，将整个系统性能提升30%；

而数据中心层面，则采用全新的系统整合方式，将原来的服务器堆叠改造成超级计算机，使得能效翻番，即使达到万卡规模也能节省一个省份公共资源（400P）。

基于这些架构变革，再次全面升级昇腾AI集群：

从最初4千卡扩展到8千卡，最终目标达至16,000卡集群，是目前最大的全球首例。此种集群可以用100B参数训练1750亿参数的大型语言模型，如GPT-3，只需1天完成训练收敛，一般SOTA需要10天才能完成相同任务；而长期稳定训练则可持续30天以上，与一般SOTA相比只有3天，这样的优势显著十倍。

国内市场丰富多样，每家客户都有不同的需求，因此华为采纳多种模式建设稳固基础设施：

市政部门利用华为提供的人民币量子位通用模块进行城市智慧运维管理；

同时，有许多企业希望建立自己的独立核心竞争优势，其中包括但不限於南方电网、大陆移动和科讯音频等公司，都规划并正在建设大量的人类信息处理设备，以及先进的人类认知仿真工具组件。

市场中也有众多中小企业，他们寻求灵活适应性的高性能解决方案，因此 华为云上提供了一系列高性能、高精度的人类信息处理工具，使得中小企业能够快速开发应用并降低门槛，从而促进更广泛的人类信息处理技术落地应用。

充足灵活的供给，让人类信息处理成为无关紧要的问题

虽然如此，那么“读万卷书”、“行万里路”仍然只是旅途上的开篇。这还远远不足以实现我们的愿望——让人类信息处理成为每个行业不可或缺的事物，也就是说，我们需要进一步探索如何将人类信息理解与各行各业结合起来，以创造更大的价值潜力。这正是我们努力追求的地方——即使对于那些似乎已经掌握了全部知识的大师们来说也是这样的一条道路。而这条道路，并不是简单地学习海量知识然后停滞，而是在这样的基础上，更深入地学习特定行业内特定的知识和经验，就像是一位旅行者踏上了漫长旅程中的另一个步骤一样，这是一个包含着挑战与机遇双重属性的小径。但只要我们坚持这一方向，不断探索，不断尝试，那么这个梦想总有一天会变成现实。如果我们成功的话，那意味着每个人都会拥有更加便捷、高效且准确的情报分析工具，从而改变他们做决策时所依据的情报来源，这将彻底改变我们的生活方式和商业模式，同时也会激励更多人的积极参与到这种革命性的变化之中。一旦这种转变发生，它将无疑给予整个社会带来巨大的影响，就像过去任何一次重大发现一样，所以它非常值得我们继续努力去实现，因为它代表了未来某种程度上的可能性及潜在结果。而这一切始于今天，当你阅读这段文字的时候，你就在帮助塑造那个未来的故事。我很期待看到这个故事怎样继续演绎下去，我相信你也会吧！