AI已成為確定的方向。而以云為基礎(chǔ)的數(shù)智躍遷，才能走得更遠(yuǎn)。
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編｜趙艷秋
進入華為全聯(lián)接大會2024，無論峰會、論壇還是展館，“行業(yè)”和“數(shù)智化”無處不在。“人工智能已成為一個確定的方向。”一位與會者說，“但今年比去年要向前邁了一大步。”去年，他所在的金融業(yè)，對大模型還處于“探索狀態(tài)”，今年像客服助手、柜臺助手已在大范圍推廣，大模型在嘗試進入更多生產(chǎn)環(huán)節(jié)，開源節(jié)流。
除了金融，汽車、電力、政府、醫(yī)療等的數(shù)智技術(shù)也已進入深水區(qū)，場景更為豐富多元。即便大會本身，從翻譯耳機中單辟出的數(shù)字人同傳頻道、再到大會的數(shù)字人主持、演講嘉賓數(shù)字分身......從商業(yè)應(yīng)用角度看，從來沒有一項技術(shù)進步像AI一樣，在如此短的時間內(nèi)產(chǎn)生如此大的影響。
“先鋒企業(yè)們的共性是，擁抱新變化，擁抱創(chuàng)新科技。企業(yè)要堅定不移地做好以云為基礎(chǔ)的數(shù)智躍遷，才能走得更遠(yuǎn)、更穩(wěn)、更快。”華為云全球Marketing與銷售服務(wù)總裁石冀琳在以“加速企業(yè)數(shù)智躍遷，以卓越成就卓越”為主題的華為云高峰論壇中說。
在本屆大會上，華為向與會者傳遞了這樣的理念：企業(yè)要構(gòu)筑好AI原生的思維，而企業(yè)獲得AI最好的方式是云。同時，華為云宣布全棧重塑，打造AI原生的云，發(fā)布華為云盤古助手，加速行業(yè)數(shù)智化。
華為云從云的伙伴，轉(zhuǎn)向企業(yè)數(shù)智躍遷、AI轉(zhuǎn)型的戰(zhàn)略伙伴。
石冀琳表示，跟懂行的人同行，勇敢地邁出第一步，才能發(fā)現(xiàn)新的機遇、創(chuàng)造新的價值、實現(xiàn)新的成長。華為云將繼續(xù)攜手全球客戶，將領(lǐng)先的技術(shù)與行業(yè)知識相結(jié)合，共赴數(shù)字化之旅，實現(xiàn)智能躍遷。
01
企業(yè)數(shù)智轉(zhuǎn)型大潮來了
企業(yè)數(shù)智轉(zhuǎn)型的大潮已經(jīng)到來。華為全聯(lián)接大會期間公布的第三方機構(gòu)對企業(yè)CEO的訪談，AI已成為對行業(yè)影響最大的技術(shù)。華為云也透露，今年底企業(yè)對AI算力的需求，將超過通用算力。
一個現(xiàn)象是今年大模型中標(biāo)項目在逐月遞增。數(shù)智前線根據(jù)公開渠道的統(tǒng)計，1月大模型中標(biāo)數(shù)為16個，6月為74個，8月已達(dá)101個。一些領(lǐng)先央國企龍頭，在Q3完成了大模型平臺和項目的階段性招采工作。從行業(yè)分布來看，運營商、教育、能源、政務(wù)、金融走在前列。“即便一些今年面臨經(jīng)濟壓力較大的行業(yè)，也期望借助大模型，解決行業(yè)急迫的問題，并進行技術(shù)沉淀。”一位AI人士告訴數(shù)智前線。
“我們看到行業(yè)用戶，把AI作為升級或創(chuàng)新的催化劑。”IDC中國副總裁兼首席分析師武連峰說。從2022到2027年，AI相關(guān)投資復(fù)合增長率為31.1%，是IT總投資增速的4~5倍。“不少企業(yè)從戰(zhàn)略角度投資。”一位行業(yè)AI資深人士說。AI已成為企業(yè)發(fā)展的必然選擇，誰能用好AI，誰就更能獲得領(lǐng)先優(yōu)勢。
實際上，很多企業(yè)正在利用以大模型為代表的AI技術(shù)，把傳統(tǒng)的業(yè)務(wù)、流程、產(chǎn)品和服務(wù)重新做一遍。
在最具代表性的汽車行業(yè)，今年在卷“大模型上車”。“我所知道的車廠，基本上都在深入研究大模型，或者已經(jīng)把大模型應(yīng)用到研產(chǎn)供銷服中的某一個環(huán)節(jié)。”四維圖新高級副總裁蔣晟告訴數(shù)智前線。他觀察，除了造車新勢力，傳統(tǒng)大車企也不甘人后，像某國產(chǎn)車企很早就成立了專門的實驗室，做的工作也較為激進。
四維圖新也在這一輪數(shù)智大潮中，從傳統(tǒng)地圖廠商，向以智駕為龍頭的汽車智能化新型Tier1供應(yīng)商轉(zhuǎn)型，核心產(chǎn)品“駕艙云芯”緊緊圍繞數(shù)智化。以座艙為例，蔣晟認(rèn)為，無論從技術(shù)積累還是投資角度，現(xiàn)階段都是自研座艙模型“特別好的時機”，四維圖新的一些服務(wù)也已經(jīng)上車。四維圖新也在做艙駕合一方案，目標(biāo)是在這輪汽車智能化大潮中，通過最優(yōu)化的成本，爭奪中低端普惠市常
會議期間，比亞迪、廣汽、長安等車企成為分享數(shù)智轉(zhuǎn)型實踐的重要代表。例如，長安稱借助騰AI云服務(wù)，目前進行每天3500萬公里里程的智駕模型訓(xùn)練。
辦公軟件行業(yè)也是這輪大模型在全球最先引發(fā)變革的領(lǐng)域，是各行業(yè)最早接觸嘗試的落地方向。創(chuàng)立36年的金山辦公轉(zhuǎn)身動作很快，去年4月即推出了基于大語言模型的智能辦公助手WPS AI，嵌入表格、文字、演示、PDF常用辦公組件。今年升級的WPS AI 2.0，不僅為個人用戶提供更多功能，也為組織級用戶提供了WPS AI企業(yè)版及WPS AI政務(wù)版。“AI是產(chǎn)業(yè)革命，現(xiàn)在產(chǎn)品如果沒有AI能力，基本上都要下架。”金山辦公高級副總裁姜志強對數(shù)智前線說。
姜志強觀察，用戶現(xiàn)在能省的費用就省了，但如果AI能幫助用戶賺錢或省錢，就變成了必不可少的投資。他們的一家金融客戶，以往服務(wù)團隊的新員工，通常需要3~6個月的培訓(xùn)，這是企業(yè)付出的剛性成本�，F(xiàn)在通過AI助手和Agent應(yīng)用，每個員工身邊相當(dāng)于有了一個助手，培訓(xùn)一個月就能上崗，降本增效明顯。
有趣的是，在投資生成式AI的企業(yè)中，接近30%的企業(yè)表示，一年之內(nèi)看到相關(guān)回報；近80%的企業(yè)在18~24個月看到回報。相較而言，一個傳統(tǒng)IT項目，投資回報周期通常是3到5年。生成式AI是與業(yè)務(wù)相連的，容易產(chǎn)生效果。而企業(yè)每花費1美元投入，平均可得到3.5倍回報率。
數(shù)智前線觀察，最近幾個月，越來越多的行業(yè)龍頭已將大模型等AI技術(shù)，從通用辦公助手拓展到核心業(yè)務(wù)場景。如在電力行業(yè)，國家電網(wǎng)等在探索電力調(diào)度；中石油在探索油氣勘探、開發(fā)、生產(chǎn)環(huán)節(jié)；寶鋼已應(yīng)用AI技術(shù)解決高爐煉鐵和熱軋鋼帶難題。其中，高爐被認(rèn)為是“AI落地最難的應(yīng)用場景”。
02
企業(yè)落地AI，當(dāng)下核心解決哪些問題
不過，即便龍頭企業(yè)的數(shù)智轉(zhuǎn)型，當(dāng)下也遇到了不少挑戰(zhàn)，包括數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、算力資源獲娶人才積累、安全隱私，以及各種不確定性。而且，企業(yè)轉(zhuǎn)型不僅僅是一場技術(shù)革命，更是一場管理革命、思維革命。
針對上述諸多挑戰(zhàn)，當(dāng)下企業(yè)正在解決一些焦點問題。
不少傳統(tǒng)客戶目前正處于規(guī)劃階段�？蛻艄芾韺訂柕淖疃嗟膯栴}是，大模型對企業(yè)的作業(yè)生產(chǎn)會有怎樣的影響？是花架子還是實在的東西？在大模型的能力邊界上，大家還未達(dá)成共識。“這是我們要著手解決的。”一位AI服務(wù)商說。華為云也提出“AI場景十二問”的方法論，這是華為內(nèi)部實踐而來，從價值、準(zhǔn)備度以及持續(xù)運營維度，考察哪些場景適合引入AI。
而在規(guī)劃中，根據(jù)IDC的統(tǒng)計，74%的AI工作負(fù)載運行在云上，要選對云的合作伙伴，這是第一步。過去，只要有錢、有人，企業(yè)自己也能搞一個小型云計算中心。但智算設(shè)施投資高，供應(yīng)鏈有不確定性，從規(guī)劃、建設(shè)到運營的每一個環(huán)節(jié)都極其復(fù)雜，遠(yuǎn)不是堆一堆GPU服務(wù)器就完事了。”圍繞基礎(chǔ)設(shè)施、算法模型、海量數(shù)據(jù)存儲、處理和分析、部署調(diào)優(yōu)，云公司在升級并提升全棧服務(wù)。
數(shù)據(jù)也是企業(yè)正在著手解決的核心問題。“我發(fā)現(xiàn)很多企業(yè)沒準(zhǔn)備好數(shù)據(jù)，相當(dāng)于只有發(fā)動機沒有燃料，上AI就等于上了一個空架子。”姜志強打了一個比方。過去數(shù)字化涉及較多的是結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，但企業(yè)有大量文檔、圖片、表格等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)這也是目前人類最主要的知識載體。但是很多企業(yè)的數(shù)據(jù)本身沒有打通，存在嚴(yán)重的數(shù)據(jù)孤島問題，而大模型又需要高質(zhì)量數(shù)據(jù)集才能發(fā)揮實際效用，這就導(dǎo)致現(xiàn)實與理想間存在差距。
“我們目前在為企業(yè)上AI準(zhǔn)備燃料。”金山辦公幫用戶管理的大量文檔等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，是企業(yè)的知識沉淀。如何將它們調(diào)動起來？姜志強他們發(fā)現(xiàn)，在AI的實際落地中，WPS AI加上企業(yè)的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，結(jié)合企業(yè)的業(yè)務(wù)場景，幫企業(yè)解決實際問題，是一條可行的路徑。這就是金山辦公提出的“企業(yè)大腦”概念，目前正與企業(yè)進行共創(chuàng)。業(yè)內(nèi)也認(rèn)為，這一輪大模型將極大激發(fā)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的應(yīng)用。
在行業(yè)中，數(shù)據(jù)應(yīng)用還涉及不出域等安全合規(guī)問題。以地理位置信息為例，現(xiàn)在車端感測能力越來越強，能把周邊區(qū)域還原成高精度、三維模型，對國家安全、生產(chǎn)安全提出挑戰(zhàn)。各國政府正在逐步制定政策。企業(yè)在應(yīng)用開發(fā)之初，需要考慮監(jiān)督治理體系，防止未來發(fā)生法律或政策的風(fēng)險。
“車上智能化，需要在過程中做數(shù)據(jù)分析。車端算力畢竟是有限的，一旦涉及敏感類數(shù)據(jù)出車，就需要一整套安全合規(guī)能力。”蔣晟說。去年7月，四維圖新與華為在烏蘭察布聯(lián)合發(fā)布了專屬云。“我們按照國家對測繪數(shù)據(jù)的管理要求，形成了合規(guī)方案，數(shù)據(jù)的流入流出嚴(yán)格受控，在分類分級下，部署了不同的物理區(qū)域?qū)?shù)據(jù)進行脫敏和處理。”四維圖新蔣晟說，“這是我們與云廠商合作中比較重要的環(huán)節(jié)。”
有了這樣的合規(guī)方案，車上的隱私數(shù)據(jù)和周邊的環(huán)境數(shù)據(jù)，才能與其他數(shù)據(jù)聯(lián)合起來，進行空間分析、渲染展現(xiàn)，數(shù)據(jù)的邊界得到了拓展。
目前，金山辦公也利用華為專屬云，來推進WPS 365華為云專屬版的探索合作，WPS 365是金山辦公推出的全新產(chǎn)品，打通了文檔、AI、協(xié)作三大能力。
03
云公司的進化
這一輪大模型的技術(shù)創(chuàng)新，也在倒逼云公司，從云的合作伙伴，轉(zhuǎn)向企業(yè)數(shù)智轉(zhuǎn)型、AI轉(zhuǎn)型的戰(zhàn)略伙伴，向業(yè)界提供一站式服務(wù)。
大會主題演講中，華為云宣布全棧重塑，打造AI原生的云，推出云基礎(chǔ)設(shè)施架構(gòu)CloudMatrix，底層的算力可以按照模型參數(shù)量自動匹配，上層的盤古助手可全方位服務(wù)企業(yè)各崗位，每個員工都有了一個助手。
自己造的降落傘自己先跳。數(shù)智前線獲悉，這些助手已在華為內(nèi)部試點或推廣。比如，代碼助手過去12個月服務(wù)了通信、鴻蒙等多條產(chǎn)線，700多萬行代碼進入生產(chǎn)應(yīng)用。
在峰會期間，華為云也全面介紹了自己的全棧能力。華為云對外提供了從騰AI云服務(wù)、盤古大模型到盤古助手的全棧服務(wù)，服務(wù)千行萬業(yè)。
華為云公有云業(yè)務(wù)部總裁高江海指出，對于各企業(yè)來說，誰能用好AI誰就更能獲得領(lǐng)先優(yōu)勢，而云就是AI基礎(chǔ)設(shè)施的必然選擇。為了支持企業(yè)加速上云，用好AI，基礎(chǔ)設(shè)施全球化、技術(shù)持續(xù)創(chuàng)新、運營運維的精益化是三個關(guān)鍵因素。
數(shù)智化是全球企業(yè)當(dāng)下的共性需求，云的設(shè)施要遍布全球。華為云已構(gòu)建了全球存算網(wǎng)KooVerse，開通33個Region、93個可用區(qū)，打造了50ms時延體驗圈，幫助10000+客戶實現(xiàn)業(yè)務(wù)全球化。
為了滿足企業(yè)用戶的網(wǎng)絡(luò)體驗，華為云與全球運營商實現(xiàn)了2400個Peer連接，骨干網(wǎng)之間通過全光互，實現(xiàn)業(yè)務(wù)一跳入云，全球觸達(dá)。值得關(guān)注的是，過去一年，華為云保持了0重大事件，業(yè)界最低，背后是華為云全球SRE體系的運維支撐。
在技術(shù)創(chuàng)新方面，通過算力升級、數(shù)智融合和應(yīng)用創(chuàng)新，滿足企業(yè)用戶多元化業(yè)務(wù)場景的需求。比如，對新的、彈性要求高的業(yè)務(wù)，企業(yè)可直接使用華為云中心Region；對時延敏感的業(yè)務(wù)，可用智能邊緣云；時延要求極低且有專屬隔離的業(yè)務(wù)，可使用CloudPond部署在生產(chǎn)現(xiàn)常針對想保留自己的技術(shù)棧和專屬算力資源的客戶，華為云發(fā)布了數(shù)據(jù)中心云化解決方案Data Center-to-Cloud。
今年全球大模型大模型跨入十萬億參數(shù)時代，騰AI云服務(wù)今年已完成了超 100 個主流AI模型適配。同時，業(yè)界預(yù)測，2026年推理算力需求將超過訓(xùn)練。高江海介紹，推理業(yè)務(wù)對時延更敏感，彈性更靈活。華為云已把貴州、內(nèi)蒙、安徽三大核心樞紐之間的騰云服務(wù)，用高速光纖網(wǎng)絡(luò)直連，形成了推理一張網(wǎng)，再利用跨Region調(diào)度等技術(shù)，應(yīng)對突發(fā)流量洪峰。
目前，騰AI云服務(wù)已有150多家客戶的400多推理場景應(yīng)用。
華為云與合作伙伴，在持續(xù)優(yōu)化騰AI云服務(wù)。騰訊音樂娛樂集團天琴實驗室與華為云合作，將自研MUSELight大模型推理加速技術(shù)遷移到騰AI云上。MUSELight是什么技術(shù)？此前，騰訊微信輸入法在MUSELight技術(shù)協(xié)助下，解決了微信輸入法的文本潤色速度慢、成本高的難題，該功能提速到百毫秒級別，成本下降一半以上，確保功能的順利上線。
據(jù)悉，MUSELight首階段完成了對Stable Diffusion系列視覺大模型加速的騰遷移適配。“跟行業(yè)同級別AI算力相比，性價比已超出35%，實現(xiàn)了AI算力的自主創(chuàng)新和突破。”這將對消費級和行業(yè)端的應(yīng)用產(chǎn)生關(guān)鍵影響，用戶可以使用更大參數(shù)的模型，以更低的成本實現(xiàn)更好、更快的視覺生成效果。騰訊音樂娛樂集團天琴實驗室AI大模型負(fù)責(zé)人吳斌博士介紹，雙方預(yù)計第四個季度，將把大語言模型等更多大模型的騰版加速方案，在騰AI云上聯(lián)合發(fā)布。
伴隨AI技術(shù)走向更多元化的行業(yè)，特別是工業(yè)大賽道等實體行業(yè)，對生態(tài)的需求更豐富和深入，這是當(dāng)下全球競爭的焦點，對騰AI云服務(wù)也提出更高要求。
在企業(yè)IT精益化方面，華為云的精益化治理方案已在600多家企業(yè)得到了應(yīng)用。
為了更加有效的幫助客戶實現(xiàn)卓越，華為云對PRIME框架-卓越架構(gòu)進行升級，將分布式云、AI和數(shù)智融合、應(yīng)用智能化、精益運營等新技術(shù)創(chuàng)新，融入到最新的卓越架構(gòu)中，讓客戶可以更好的擁抱AI，加速AI應(yīng)用落地，同時正式發(fā)布卓越企業(yè)PRIME模型白皮書。
