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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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

  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。

  最后,强烈建议我们大家,日常一定要学习使用先进生产力,要把AI用起来。不管任何人,不论你是多熟悉你的业务,也不要排斥AI。聪明的人已经把像chatgpt这样的AI工具用得风生水起了,但大部分职场人还只知道埋头苦干,结果就是吃了信息闭塞的亏。会用AI和不会用AI的人,工作效率真的是天壤之别!其实只要愿意花点时间学学怎么用,简单的操作就能让工作效率翻个好几倍,省下大把时间做自己的事情。比如我常用的AI工具——简单AI,就是一个全能型AI创作助手,功能包括AI绘画、文生图、图生图、AI文案、AI头像、AI素材、AI设计等。可以一键生成创意美图、动漫头像、种草笔记、爆款标题、活动方案等。