01 公司檔案
華為公司成立于1987年，是全球領(lǐng)先的ICT解決方案供應(yīng)商，為運(yùn)營商客戶、企業(yè)客戶和消費(fèi)者提供有競爭力的ICT解決方案、產(chǎn)品和服務(wù)。華為公司的產(chǎn)品線覆蓋手機(jī)、移動(dòng)寬帶終端、云計(jì)算、人工智能等領(lǐng)域。華為云已上線200多個(gè)云服務(wù)及190多個(gè)解決方案，發(fā)展19,000多家合作伙伴，匯聚160萬開發(fā)者，云市場上架應(yīng)用4,000多個(gè)。2023年世界500強(qiáng)排名，華為公司以961億美元營收排在第111位。
華為公司提出All Intelligence戰(zhàn)略，目標(biāo)是加速千行萬業(yè)的智能化轉(zhuǎn)型，華為公司持續(xù)打造堅(jiān)實(shí)的算力底座，使能百模千態(tài)，賦能千行萬業(yè)。2021年4月，華為的盤古大模型正式對外發(fā)布；2023年7月7日，華為云盤古大模型3.0正式發(fā)布；2024年6月21日，華為云盤古大模型5.0發(fā)布，包括十億級、百億級、千億級、萬億級等不同參數(shù)規(guī)模，提供盤古自然語言大模型、多模態(tài)大模型、視覺大模型等。
圖1 華為公司發(fā)展歷程
表1 華為公司最近三年關(guān)鍵指標(biāo)
02 AI大模型技術(shù)、產(chǎn)品與服務(wù)
1.技術(shù)：全棧全場景自主研發(fā)創(chuàng)新技術(shù)
華為的AI技術(shù)從算力到基礎(chǔ)的算子、框架，再到開發(fā)平臺以及大模型，均沒有采用任何開源技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了全棧技術(shù)的自主創(chuàng)新，這種自主創(chuàng)新能力為華為在AI領(lǐng)域構(gòu)建了堅(jiān)實(shí)的技術(shù)壁壘。
行業(yè)知識圖譜： 通過構(gòu)建行業(yè)知識圖譜， 結(jié)合圖譜表征技術(shù)， 將知識與觀測數(shù)據(jù)聯(lián)合建模， 提升識別效果， 利用行業(yè)知識圖譜技術(shù)， 通過自動(dòng)標(biāo)注、 小樣本學(xué)習(xí)、 半監(jiān)督學(xué)習(xí)等技術(shù)， 減輕用戶標(biāo)注的難度。
AI開發(fā)套件： 提供底層AI開發(fā)平臺的能力， 通過多個(gè)功能組件構(gòu)建的工作流， 串聯(lián)底層AI能力， 幫助客戶構(gòu)建領(lǐng)域內(nèi)AI服務(wù)。 工作流開發(fā)者將算法專家和行業(yè)專家的知識沉淀在相應(yīng)的套件和“行業(yè)工作流”中， 支持用戶利用現(xiàn)有的功能組件編排新工作流， 完成場景工作流的定制。
openEuler操作系統(tǒng)： 專為企業(yè)級應(yīng)用場景而設(shè)計(jì)，采用靈活、 可定制的模塊化架構(gòu)， 支持多種處理器架構(gòu)和虛擬化技術(shù)， 提供高可靠性、 安全性和模塊化設(shè)計(jì)， 支持快速恢復(fù)和災(zāi)備容災(zāi)等能力。
全棧全場景AI能力： 華為積極構(gòu)建面向電信行業(yè)的全棧全場景AI能力， 包括昇騰AI芯片、 云、 邊、 端全場景的Atlas智能計(jì)算平臺， 發(fā)布FusionMind人工智能平臺， 通過全棧云化數(shù)據(jù)中心讓AI靈活部署。 將AI引入全閃存和分布式云存儲， 助力客戶構(gòu)建高效智能的數(shù)據(jù)底座。
MindSpore全場景AI框架：華為推出了MindSpore全場景AI框架，支持動(dòng)態(tài)圖和靜態(tài)圖間切換，滿足多場景AI計(jì)算需求。MindSpore還提供了豐富的算子庫和預(yù)訓(xùn)練模型，降低了AI開發(fā)的門檻。
ModelArts等AI平臺：華為提供了一站式AI開發(fā)平臺ModelArts及HiLens、HiAI等面向云和端AI平臺，幫助開發(fā)者快速部署AI應(yīng)用。
2. 產(chǎn)品與服務(wù)：提供多系列AI芯片、綜合解決方案和多模態(tài)大模型
（1）芯片方面：
華為研發(fā)了昇騰系列AI芯片，包括昇騰910、昇騰310等，為AI訓(xùn)練和推理提供強(qiáng)大的支持。這些芯片基于達(dá)芬奇架構(gòu)，具備高算力、低能耗的特點(diǎn)，適用于云、邊、端全場景應(yīng)用。華為堅(jiān)持全棧自主可控的原則，在AI計(jì)算中心解決方案中，芯片、服務(wù)器、集群、算子庫、AI開發(fā)框架、開發(fā)平臺等全部國產(chǎn)化自主可控，確保AI技術(shù)安全性和穩(wěn)定性。
麒麟980芯片是華為Mate 20系列智能終端的“大腦”，采用7nm制程工藝制成，基于Cortex-A76架構(gòu)，集成了69億晶體管，相比上一代麒麟970，CPU性能提升了75%，GPU性能提升了46%，能效比提升了58%。麒麟980芯片作為AI技術(shù)的基礎(chǔ)，為手機(jī)里的AI算力提供了強(qiáng)大支持。
（2）解決方案方面：
華為云AI：華為推出的云端AI解決方案，為企業(yè)提供高可用性、高靈活性和高性價(jià)比的AI服務(wù)。華為云AI提供了系列產(chǎn)品和服務(wù)包括彈性計(jì)算、數(shù)據(jù)存儲、機(jī)器學(xué)習(xí)平臺等，幫助企業(yè)快速構(gòu)建和管理AI應(yīng)用。
華為Ascend AI處理器：Ascend AI處理器具有強(qiáng)大的計(jì)算能力和高度的靈活性，支持全系列深度學(xué)習(xí)框架，包括TensorFlow、Caffe等。Ascend AI處理器的推出，為AI應(yīng)用開發(fā)者提供高效和便捷的解決方案
（3）盤古大模型：
盤古大模型于2021年4月首次對外發(fā)布。盤古大模型集成了華為云團(tuán)隊(duì)在AI領(lǐng)域數(shù)十項(xiàng)研究成果，受益于華為的全棧式AI解決方案，與昇騰芯片、 昇思（MindSpore）語言、ModelArts平臺深度結(jié)合。
2023年7月7日，在2023華為開發(fā)者大會上，面向行業(yè)的盤古大模型3.0發(fā)布，是中國首個(gè)全棧自主的AI大模型，包括 “5+N+X”三層架構(gòu)，分別對應(yīng)L0層的5個(gè)基礎(chǔ)大模型、L1層的 N個(gè)行業(yè)通用大模型及L2層可讓用戶自主訓(xùn)練的更多細(xì)化場景模型。2024年6月21日，盤古大模型5.0發(fā)布，包括十億級、百億級、千億級、萬億級等不同參數(shù)規(guī)模。
盤古NLP大模型：可用于內(nèi)容生成、內(nèi)容理解等方面，首次使用Encoder-Decoder架構(gòu)，兼顧NLP大模型的理解能力和生成能力，保證了模型在不同系統(tǒng)中的嵌入靈活性。在下游應(yīng)用中，僅需少量樣本和可學(xué)習(xí)參數(shù)即可完成千億規(guī)模大模型的快速微調(diào)和下游適配。
盤古CV大模型：盤古CV大模型可用于分類、分割、檢測方面，是首次實(shí)現(xiàn)模型按需抽取的業(yè)界最大CV大模型，首次實(shí)現(xiàn)兼顧判別與生成能力�；谀Ｐ痛笮『瓦\(yùn)行速度需求，自適應(yīng)抽取不同規(guī)模模型，AI應(yīng)用開發(fā)快速落地。使用層次化語義對齊和語義調(diào)整算法，在淺層特征上獲得了更好的可分離性，使小樣本學(xué)習(xí)的能力獲得了顯著提升。
大模型多行業(yè)應(yīng)用：盤古大模型應(yīng)用涵蓋政務(wù)、金融、制造、醫(yī)藥、礦山、鐵路、氣象等多個(gè)行業(yè)，通過三層模型架構(gòu)（L0基礎(chǔ)大模型、L1行業(yè)大模型及L2場景模型），面向行業(yè)提供“開箱即用”的模型服務(wù)。
3.商業(yè)模式：圍繞AI產(chǎn)品銷售、解決方案、技術(shù)服務(wù)獲取商業(yè)變現(xiàn)
AI硬件產(chǎn)品銷售獲益：華為生產(chǎn)和銷售一系列AI硬件產(chǎn)品，如昇騰系列AI處理器等，這些硬件產(chǎn)品為AI應(yīng)用提供了強(qiáng)大的計(jì)算、存儲和網(wǎng)絡(luò)支持，是華為AI盈利的重要來源之一。
AI開發(fā)工具與平臺銷售：華為提供MindSpore等AI計(jì)算框架和MindStudio等開發(fā)工具鏈，幫助開發(fā)者構(gòu)建和部署AI應(yīng)用，這些工具和平臺的銷售也是華為AI盈利的重要組成部分。AI平臺可以通過提供API接口、云服務(wù)、應(yīng)用商店等服務(wù)，吸引開發(fā)者使用平臺，并通過收取服務(wù)費(fèi)、分成等方式實(shí)現(xiàn)盈利。
行業(yè)AI解決方案與技術(shù)服務(wù)銷售：華為針對金融、醫(yī)療、交通、制造等多個(gè)行業(yè)推出定制化的AI解決方案，通過銷售這些解決方案，華為實(shí)現(xiàn)了AI技術(shù)的商業(yè)化應(yīng)用并獲得收益。華為提供的AI技術(shù)解決方案 包括AI數(shù)據(jù)湖解決方案、 昇騰計(jì)算、 鯤鵬計(jì)算及場景化解決方案、模型訓(xùn)練與優(yōu)化等技術(shù)服務(wù)獲取收入。同時(shí)通過為企業(yè)提供數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的業(yè)務(wù)優(yōu)化和決策支持，從而獲取數(shù)據(jù)服務(wù)費(fèi)用。
03 AI市場拓展
行業(yè)市場拓展：華為面向金融行業(yè)發(fā)布了中心AI、邊緣AI、AI數(shù)據(jù)保護(hù)、AI數(shù)據(jù)湖等四大解決方案，拓展AI在金融行業(yè)市場的應(yīng)用，有助于提升金融行業(yè)的數(shù)據(jù)處理能力、業(yè)務(wù)創(chuàng)新能力和安全防護(hù)能力。華為將鴻蒙系統(tǒng)深度融入智能駕駛體系，通過與全球多家主機(jī)廠合作，共同推進(jìn)鴻蒙智行的落地應(yīng)用。華為還將AI技術(shù)應(yīng)用于政務(wù)、醫(yī)療、教育等行業(yè)。
全球布局與出海計(jì)劃：在盤古大模型方面，華為云將在海外節(jié)點(diǎn)率先上線盤古自然語言、視覺、多模態(tài)、科學(xué)計(jì)算、預(yù)測等大模型能力。在調(diào)優(yōu)的開源大模型方面，華為云明年將在海外節(jié)點(diǎn)陸續(xù)上線調(diào)優(yōu)適配自然語言、視頻圖像及多模態(tài)等多種類別100多個(gè)開源大模型。華為云在AI算力方面，將陸續(xù)在全球提供AI雙棧算力服務(wù)。
04 AI大模型組織與運(yùn)營
華為在AI大模型領(lǐng)域的組織架構(gòu)是高度集成且協(xié)同的，旨在推動(dòng)AI大模型的研發(fā)、訓(xùn)練、應(yīng)用及優(yōu)化。華為在AI領(lǐng)域成立了多個(gè)組織，以推動(dòng)人工智能技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用。
AI算力平臺先遣組：為了全力支持國內(nèi)所有大模型的算力需求，華為召開了內(nèi)部會議并決定成立該組織。成員來自多個(gè)業(yè)務(wù)線的總裁或VP。該組織是華為集團(tuán)的虛線組織，專注于AI算力平臺的建設(shè)和運(yùn)維。
數(shù)據(jù)中心軍團(tuán)：與AI算力平臺先遣組同時(shí)成立，旨在加強(qiáng)數(shù)據(jù)中心的建設(shè)和管理，以支撐AI等技術(shù)發(fā)展，目標(biāo)是通過數(shù)據(jù)中心軍團(tuán)的努力，提升華為在數(shù)據(jù)中心領(lǐng)域的競爭力，為AI等技術(shù)的發(fā)展提供堅(jiān)實(shí)支撐。
制造業(yè)“人工智能創(chuàng)新產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟”：2024華為AI+制造行業(yè)峰會上，華為攜手賽意信息等合作伙伴共同參與了該聯(lián)盟的成立。該聯(lián)盟旨在推動(dòng)AI技術(shù)在制造業(yè)的應(yīng)用和創(chuàng)新，加速制造業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型和智能化升級。通過聯(lián)盟成員之間的合作和資源共享，共同打造AI+制造業(yè)的新生態(tài)。
北部非洲數(shù)智化轉(zhuǎn)型先鋒俱樂部：MWC24巴塞羅那期間，華為舉辦以“擁抱非洲數(shù)智化轉(zhuǎn)型新時(shí)代”為主題的峰會，攜手區(qū)域運(yùn)營商共同成立了該俱樂部，旨在推動(dòng)非洲地區(qū)的數(shù)智化轉(zhuǎn)型，通過分享經(jīng)驗(yàn)、技術(shù)和資源，幫助非洲電信監(jiān)管機(jī)構(gòu)、行業(yè)組織、運(yùn)營商等實(shí)現(xiàn)數(shù)智化升級。
05 AI大模型資本運(yùn)作
華為在人工智能領(lǐng)域的投資主要集中在有創(chuàng)新能力和技術(shù)實(shí)力的企業(yè)，對前沿技術(shù)進(jìn)行投資布局，投資方式包括直接投資和通過VC/PE基金進(jìn)行投資。
前沿技術(shù)投資布局：華為旗下全資子公司哈勃投資了國內(nèi)人工智能第一梯隊(duì)企業(yè)“深思考”。深思考是一家專注于類腦人工智能與深度學(xué)習(xí)核心科技的AI公司。此次投資表明華為對人工智能領(lǐng)域前沿技術(shù)的重視和布局。面壁智能宣布完成新一輪數(shù)億元融資，由春華創(chuàng)投、華為哈勃領(lǐng)投，北京市人工智能產(chǎn)業(yè)投資基金等跟投，這是華為哈勃首次投資國內(nèi)AI大模型公司。
直接投資和通過VC/PE基金進(jìn)行投資：華為 在人工智能的投資領(lǐng)域主要集中在芯片、 軟件、 互聯(lián)網(wǎng)等行業(yè)。 華為還是許多VC/PE基金的出資者， 這些基金的投資范圍廣泛， 涵蓋了多個(gè)行業(yè)和領(lǐng)域。 例如， 華為是國家開發(fā)銀行旗下國開開元母基金的LP， 也是元禾辰管理的國創(chuàng)元禾母基金的LP， 這兩只母基金合計(jì)投資了數(shù)十只子基金， 其GP名單中不乏國內(nèi)知名機(jī)構(gòu)， 如松禾資本、 金沙江創(chuàng)投、 啟明創(chuàng)投、 北極光創(chuàng)投、 紀(jì)源資本、 紅杉資本、 弘毅投資等。
華為在人工智能領(lǐng)域的投資和合作涵蓋了多個(gè)方面， 包括算力、 手機(jī)、 汽車、 鴻蒙系統(tǒng)、海思等多個(gè)細(xì)分領(lǐng)域。
表2 華為在人工智能細(xì)分領(lǐng)域的主要投資標(biāo)的
06 AI大模型生態(tài)體系
1.構(gòu)建AI大模型全域協(xié)同生態(tài)體系
華為堅(jiān)持“AI for Industries”戰(zhàn)略， 以盤古大模型為核心， 根據(jù)全域協(xié)同原則， 與客戶和伙伴構(gòu)建AI大模型全域協(xié)同生態(tài)體系。 華為通過提供盤古大模型工程套件， 開放全方位的生態(tài)合作路徑， 以及通過三大基礎(chǔ)方案， 構(gòu)建大模型全域協(xié)同生態(tài)體系。
提供盤古大模型工程套件：為了加速和簡化行業(yè)大模型從開發(fā)到落地， 華為云提供了盤古大模型工程套件， 包括數(shù)據(jù)工程、 模型開發(fā)和應(yīng)用開發(fā)三大套件， 使得完成一個(gè)千億行業(yè)模型端到端開發(fā)的速度從過去的5個(gè)月縮短到現(xiàn)在僅需1個(gè)月， 整體速度提升5倍。
開放全方位的生態(tài)合作路徑：華為云開放了全方位的生態(tài)合作路徑， 包括模型聯(lián)創(chuàng)、 解決方案構(gòu)建和插件集成， 旨在與有數(shù)據(jù)沉淀、 行業(yè)經(jīng)驗(yàn)的伙伴合作構(gòu)建行業(yè)模型、 場景模型， 打造智能底座； 與有行業(yè)實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)、 大模型集成和開發(fā)技術(shù)的伙伴一起構(gòu)建面向行業(yè)的細(xì)分場景模型， 提供可復(fù)制的軟件解決方案。
發(fā)布三大基礎(chǔ)方案：華為云還發(fā)布了算力調(diào)優(yōu)、 通用AI開發(fā)、 大模型開發(fā)三大基礎(chǔ)方案。 通過網(wǎng)智天元用千億高質(zhì)量實(shí)時(shí)金融大數(shù)據(jù)構(gòu)建數(shù)據(jù)底座， 云問NLP研究院基于華為云昇騰AI云服務(wù)、 盤古NLP大模型底座， 構(gòu)建能源、 工業(yè)、 政務(wù)、 金融行業(yè)知識生態(tài)體系， 以及廣州高新興與華為云聯(lián)合打造電力巡檢機(jī)器人解決方案， 助力電力行業(yè)巡檢數(shù)字化、 智能化， 全面推動(dòng)了大模型生態(tài)體系的構(gòu)建。
2.盤古大模型近期生態(tài)合作案例
聯(lián)合發(fā)布盤古礦山大模型：2024年初，山東能源集團(tuán)、云鼎科技、華為公司聯(lián)合發(fā)布了全球首個(gè)商用于能源行業(yè)的AI大模型——盤古礦山大模型。該模型開發(fā)了百余個(gè)AI應(yīng)用場景并落地應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)了作業(yè)效率和管理效率的雙提升，以及員工勞動(dòng)強(qiáng)度和企業(yè)成本的雙降低。這一合作不僅推動(dòng)了能源行業(yè)的智能化轉(zhuǎn)型，也為其他行業(yè)樹立了標(biāo)桿。
與面壁智能合作：在華為開發(fā)者大會2024上，面壁智能與華為云完成合作簽約儀式，成為華為云首個(gè)端側(cè)大模型合作方。雙方將協(xié)作推進(jìn)大模型端云協(xié)同解決方案的研發(fā)和部署，實(shí)現(xiàn)端云兩側(cè)協(xié)同部署推理新范式，進(jìn)一步降低大模型使用成本、提升響應(yīng)速度。這一合作將大模型的應(yīng)用拓展到了更多場景和領(lǐng)域，如消費(fèi)電子終端、電動(dòng)汽車、具身智能等。
本文作者
占安居
戰(zhàn)略發(fā)展研究所
一級分析師
碩士研究生，副研究員。主要從事行業(yè)研究、市場研究、產(chǎn)業(yè)生態(tài)研究等工作。
李國欽
戰(zhàn)略發(fā)展研究所
二級分析師
中級經(jīng)濟(jì)師，聚焦產(chǎn)業(yè)數(shù)字化和數(shù)字政府等領(lǐng)域，從事行業(yè)洞察研究等相關(guān)工作。
田雨
戰(zhàn)略發(fā)展研究所
助理分析師
具有數(shù)字生活、數(shù)字政府等領(lǐng)域豐富研究經(jīng)驗(yàn)，近年專注于數(shù)據(jù)跨境等數(shù)據(jù)要素相關(guān)研究。
