华为徐直军:AI算力建设应该因企而异企业需定制化发展方案
时间: 2024-12-05 04:57:52 | 作者: 大气常压等离子清洗机
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在2024年华为全联接大会上,华为副董事长、轮值董事长徐直军针对人工智能这一前沿领域发表了重要讲话,提出了关于企业AI算力建设的深刻见解。他强调,智能化是一个长期发展的过程,而算力则是这一过程的基石。徐直军认为,当前的技术趋势促使企业在AI算力建设上一定要保持高度灵活性和定制化,以满足各自不同的需求和战略目标。
徐直军指出,过去与未来,算力依旧是支撑智能化发展的核心基础。他提到,人工智能技术的迅猛发展,尤其是大模型的应用,正使计算系统发生结构性变革。企业在构建AI算力时,不应仅仅关注单一处理器的算力,而要规划系统性的算力架构,以实现更高效的数据处理和模型训练。
随着大模型技术的突破,各行各业都在争相投入资源以建设大规模的AI算力平台,但徐直军提醒,并非每个企业都需要大规模的AI算力。这种建设不仅需要庞大的投资,还面临着供电、散热等环境要求极高的数据中心挑战。此外,AI硬件的快速迭代使企业难以保持与市场需求的同步,导致资源调度的复杂性加大。
徐直军表示,企业在面对加快速度进行发展的AI技术时,要考虑到自身的真实的情况,选择比较适合自己的算力获取方式。他强调,企业可通过混合使用多代际硬件来解决算力不足的问题,而不是一味追求大规模的算力建设。
除了算力建设,徐直军还提到,并非所有企业都需要自行训练基础大模型。训练基础大模型所需的高质量数据量极为庞大,大多企业在这一方面会面临数据获取及处理的挑战。此外,基础大模型的迭代和优化难度也在持续不断的增加,企业应该把重点放在核心业务的快速赋能上,避免在基础模型的训练上耗费过多精力。
从华为在行业中的实践来看,徐直军强调,不是所有的应用都要追求“更大”模型。根据不同的业务场景,公司能够选择合适大小的模型,比如对于科学计算、预测决策等应用场景,十亿参数的模型已经能够很好的满足需求。而对于更复杂的自然语言处理和计算机视觉任务,在大多数情况下要使用百亿或千亿参数的模型。
徐直军的观点不仅为公司可以提供了清晰的方向,也在某些特定的程度上反映了当前AI行业发展的真实态势。随着各大企业纷纷投入AI技术的研发与应用,如何在这个变局中保持竞争力和创造新兴事物的能力,成为亟待解决的焦点。
在当今快速变化的科技时代,企业一定权衡算力的需求与获得方式,制定符合自身实际的AI战略。泰戈尔曾说:“智慧的脚步有时候是静悄悄的。”对于每一个企业来说,妥善运用AI技术,因企而异地进行适度投资,势必能在未来的科技竞争中占据一席之地。
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