华为，底气十足。

    刚刚，华为开发者大会（HDC 2024）召开，华为向世界展现了一种精神：向下扎到根，向上捅破天。下一个破局者，依然是华为。

    本次大会，盘古大模型5.0全面升级，将AI扎根到千行百业，解决落地问题；华为云昇腾AI云服务，要做好算力底座，破解算力的瓶颈。

    华为抓住了AI当前最核心的问题，技术突破、自证价值、真正落地。当人们习惯强调AI炫技或者价格时，华为更强调产业落地创造实际的价值。

    过去几年，华为勇挑大梁，在做底层硬件、算力、AI大模型以及应用生态的全面更新。

    如果只看研发资金，华为2023年的投入超1647亿元，是唯一研发超过200亿美金，能与谷歌、苹果、微软和Meta媲美的中国企业。   

    这种务实精神的背面，是华为的孜孜追求：能否将破局之力，带入更多领域的科技创新？

    9.9一杯的奶茶，成本100亿的AI大模型，能有什么共同点？

    答：他们都在打价格战。

    过去一个多月，几乎是AI界的春晚。从OpenAI更新GPT-4o，谷歌I/O大会，微软的AI PC，英伟达3万亿美金到苹果公布Apple Intelligence。各种“颠覆式”“AI时刻”主导了这段时间的科技圈。

    而AI大战的B面，则是价格战。ChatGPT在去年就推出Enterprise企业版，并且下调B端调用价格吸引客户，对于C端用户也有限免费了GPT-4o。Sam Altman声称92%的世界500强公司已在使用ChatGPT。

    国内科技界则把价格战卷到了新地步。幻方DeepSeek、智谱AI先后降价，之后字节跳动将豆包通用模型Pro-32k的输入价格，直接打到0.0008元/千tokens，号称比行业均价便宜99.3%；

    阿里将9款通义千问模型降价，其中Qwen-Long主力模型降价97%；百度则直接宣布，将ERNIE Speed和ERNIE Lite两款模型免费。   

    这场降价潮里，是普通用户、开发者和中小企业受益，加速了AI在国内的渗透普及率。但质疑的声音也被提出：价格战能否持续？价格战之外的路，比如模型技术、打造超级应用，谁有差异化竞争优势？

    李开复表示，整个行业每年降低10倍推理成本是可以期待的，疯狂降价是“双输”的打法，技术还是最重要的，如果技术不行，就纯粹是贴钱赔钱做生意。

    月之暗面创始人杨植麟认为，今天AI在人的工作流中占比可能只有1%，未来AI在某个节点超过人类，就会产生新的商业模式，不再像今天在B端API调用上打价格战，而是一个普惠的AI。

    “降低模型推理成本并不难，难的是探索模型总和能力的上限。”Minimax创始人闫俊杰表示。

    红杉资本此前发布了报告《生成式AI的第二幕》，指出两点：

    ·由技术驱动的生成式AI第一幕已经落幕；

    ·市场进入“第二幕”，需要真正直面人类的问题，回应客户的需求。

    这些观点指向一个现实：AI目前最大的问题，还不是需求或成本，数据也不是壁垒，商业和应用上证明AI的价值更重要。   

    在席卷业界的大讨论里，华为云始终保持冷静。

    对账面资金充裕的华为来说，要打价格战不要太容易，是很容易就能相出的策略。但什么是“正确的事，正确地做”？

    在HDC 2024，华为给出的答案是降落伞自己先跳，先把事情干好。

    会上，华为常务董事、华为云CEO张平安发布盘古大模型5.0，在全系列、多模态、强思维三个方面升级；且展示了盘古大模型应用到自动驾驶、工业设计、具身智能和高铁、钢铁、气象等落地实践案例。

    此外，华为云CTO张宇昕、华为诺亚方舟实验室主任姚骏分别就华为云全栈系统性创新、盘古大模型5.0技术解密发表主题演讲，详细解读华为云在AI领域的全栈创新优势。

    他们要回答最根本的问题：AI到底能做什么事？行业怎么才能用上AI？中国发展AI还有哪些堵点，要怎么打通？

    这需要华为在技术创新能向上捅破天，在产业落地上要向下扎到根。

    这种极为务实的精神，指导着华为闯入AI的第二幕。

    盘古大模型所有努力都是朝着一个方向：让AI真正解难题、做难事，重塑千行万业。

    这既要技术突破瓶颈，也要解决非常实际的落地工程问题。早在盘古大模型3.0发布时，华为云就采用完全的分层解耦设计，包括“5+N+X”的三层架构，可以快速适配、快速满足行业的多变需求。

    L0层是包含自然语言、视觉、多模态、预测、科学计算的5个基础大模型；

    L1层是N个行业通用大模型，目前已在政务、制造、金融、矿山、气象等30多个行业落地；   

    L2层是更细化的场景模型，比如政务热线、台风路径预测、网点助手等，主打“开箱即用”的应用服务，目前已在400多个场景落地；

    盘古大模型此次升级，直接进入5.0时代，正是让技术真正“创造价值”的。

    首先，盘古5.0包括小中大超大杯，4种不同参数规格，可以让客户根据诉求随心选择。

    Pangu E（Embeded）：十亿级参数，可支撑手机、PC等端侧的智能应用；

    Pangu P（Professional）：百亿级参数，满足低时延、低成本的推理需求；

    Pangu U（Ultra）：千亿级参数，成为企业通用大模型的坚实底座；

    Pangu S（Super）：万亿参数超级大模型，能够处理跨领域多任务；

    同时，盘古5.0重点升级了多模态和强思维两方面的能力，帮助大模型更好更精准理解我们生活的多模态的物理世界。

    从现场演示来看，它在学习了整张清明上河图后，可以精准回答“赵太丞家有多少个人？”，答，“一共有四个人”。而赵太丞家在原画里占的画幅还不到200分之一。

 清明上河图答题

    多模态升级后，盘古5.0能精准地理解物理世界，包括文本、图片、视频、雷达、红外、遥感等多种模态。其次，凭借华为云首创的可控时空生成技术（STCG），AI能够真正“看懂”这些信息，并且生成更符合物理规律的多模态内容。

    这种能力，可以直接应用到工业制造、自动驾驶、建筑等价值场景。

    比如，输入一张卫星遥感图片，盘古大模型能准确分析这片区域的地理情况，农作物的生长环境，然后预估作物产量，并且给出培育和防病虫害的建议；再比如通过巨大的病理照片找到我们想要的病菌的数量级，赋能医学研究。

    在思维链方面，盘古5.0将思维链技术与策略搜索深度结合，极大提升了数学能力、复杂任务规划能力，以及工具调用能力。思维链技术能帮助智能体（如机器人）更好地理解和预测环境变化，"策略搜索"则是智能体用来适应这些变化并做出决策的过程。两者共同作用，能使智能体能够在复杂环境中进行有效的学习和决策。   

    智能体是AI的未来，能够进行复杂逻辑推理，也是大模型成为行业助手最关键的特征。

    在具身智能方面，华为云现场展示了搭载盘古5.0的乐聚“夸父”机器人。

    它可以识别和理解自己所处的环境，并且通过学习和决策，完成10步以上的复杂任务规划。比如它除了回答问题、打招呼以外，就能理解人类“口渴”的需求，并从现场物品中选出瓶装水、递水。

    中国有很多规模做到世界第一的产业。这背后意味着生产制造的世界工厂，和丰富的消费场景，都是能激发AI、利用AI的对象。   

    用AI科技革命叠加产业转型升级，也是目前政府推动新质生产力发展的主要阵地。

    在HDC 2024上，华为云展示了丰富的盘古大模型落地案例，有两个案例给我印象最深刻。

    一个是钢铁大模型。

    宝武钢铁是目前全球规模最大的钢铁企业，年钢产量超1亿吨。这个庞然大物要转型，既是一个AI落地课题，也事关绿色环保、产业升级的进程。

    2023年，宝武钢铁已经和华为就数字化转型展开合作，双方致力于立足钢铁行业前沿课题，运用人工智能、大数据工具和方法，形成钢铁冶金领域或工业领域大模型。

    华为云方案主要应用在高炉炼铁和热轧钢带两个环节中。

    高炉炼铁场景被认为是AI落地最难的应用场景，双方通过用盘古钢铁大模型进行高炉炉况预测，指导高炉生产调控，可以大幅提升炉内工况的稳定性。经过实践发现，每减少10℃的温度波动，每吨铁水就能减少1kg焦炭消耗，成本降低3块钱；仅每年高炉炉况的优化，就能让宝钢降低10亿元的成本。

    另一个是华为云在自动驾驶的应用。

    我们知道，自动驾驶的竞争到了关键时刻。在自动驾驶训练里，最难的是遍历复杂场景的Corner Case，这要靠车企海量的路测数据，或者在虚拟环境仿真训练，成本高、耗时长。   

    这次升级多模态升级后，盘古5.0可以生成像Sora一样，符合物理规律、真实世界的视频的。

    但华为没有去做一镜到底的娱乐视频，而是把能力投入到行业急需的价值场景，就比如，生成自动驾驶的训练数据。

    盘古大模型能生成车身六个摄像头视角的视频，并且能控制行驶环境的天气、道路、车况，这就解决了自动驾驶的数据难题。

    现在车企在竞速解锁高阶智驾，华为能否跑到前面，或许要由盘古大模型决定。

    作为大模型行业应用的主力军和排头兵，政企客户通常业务场景复杂多样，对数据安全、训推效率和开发成本都有极致的要求。能够兼顾安全合规与成本的大模型混合云，正在成为越来越多企业的优先选择。在2023年，华为云就推出业界首个大模型混合云华为云Stack。

    经过一年实践，华为云不断精进，总结发布了大模型混合云十大创新技术，包括多样性算力调度、云边协同、AI-Native存储、增强AI网络、算子加速、全链路数据工程、统一数据编码、精细视觉神经网络、无感断点续训、安全护栏，覆盖从云基础设施到AI开发平台以及模型层，致力于解决大模型在政企落地的“最后一公里”，加速政企大模型应用进程。

    实际上，行业场景应用之外，AI手机、AI PC等终端也是目前人工智能应用规模最大的场景。

    华为的盘古大模型，也坚持“自己的降落伞自己先跳”，把华为的云服务、手机、汽车、操作系统等业务都改造一遍。

    去年12月，问界M9发布，车载的智能助手小艺已经接入盘古大模型；今年4月，余承东也宣布MateBook X Pro应用盘古，打造AI PC；目前华为手机，已经升级了AI拍照增强、AIGC生成、云助小艺的功能。

    这些提升，是C端消费用户能直接体验到的。随着HarmonyOS NEXT的到来，华为终端和华为云盘古大模型的融合，还将继续深化。   

    算力是AI时代的核心驱动力。

    英伟达成为全球市值第一后，黄仁勋脱下黑色皮衣，跑去加州理工的毕业生做演讲。

    他引用诺奖物理得主理查德·费曼的名言，和流行天后Taylor Swift的梗：

    “世界是不确定的，是不公平的，你可能拿到的是一张烂牌，那你该shake it off。总会有其他机遇，或者，创造你自己的机遇。”

    AI创造遍地机遇的新世界，但算力供应已经紧张。

    微软、亚马逊、Meta等企业，都有万张H100级的算力集群。   

    微软宣布，每年要花500亿美金建数据中心；Meta计划再买35万张H100，到今年底可能累计有60万规模；马斯克也准备了百亿美金，买英伟达更先进的B100和B200。

    英伟达销量

    然而，英伟达的先进GPU，哪怕是“阉割版”的A800/H800，中国企业也很难再获取。

    据报道，英伟达最新中国特供版的H20，算力只有H100的15%，性价比已经不够诱人。

    国内除了阿里、百度、腾讯、字节跳动少数互联网公司，其他中厂和明星AI创业公司，都没有万卡级A100/H100的算力储备，依赖头部云厂商的算力投资和合作。   

    这造成国内算力捉襟见肘。普通用户也能感知到高峰时段明显的等待和卡顿，而大企业用户的采购需求也很难满足。

    当算力受限时，我们又要如何创新，创造机遇呢？

    华为的答案是，以昇腾AI云服务提供即开即用的澎湃算力。

    前两天6月14日，华为云的华东（芜湖）数据中心正式开服。这标志着，华为云的贵州贵阳、内蒙古乌兰察布、安徽芜湖、香港的4大AI云算力中心布局已经成型。

    通过AI算力一张网，供应全国长三角、大湾区、京津冀等地的需求，也为中国出海企业提供坚实可靠的支撑。企业不用再为自己买卡和自建数据中心焦虑，能从华为云买到即开即用的算力。

    去年9月，任正非提出，我们即将进入第四次工业革命，基础就是大算力。华为CFO孟晚舟说，要致力于打造中国坚实的算力底座，为世界构建第二选择。

    如今，华为云在不断兑现自己的承诺。昇腾AI云服务，就是专门提供AI算力，一个从硬件、基础设施、算力集群、架构到软件应用，华为全栈自研的生态。

    除了自主可靠外，昇腾AI云服务在稳定性上也有竞争优势。业界万亿参数模型训练的平均无中断时长约2.8天，昇腾能做到40天稳定无中断；业界平均集群故障恢复时间约60分钟，昇腾AI云服务可以缩短到10分钟。   

    在兼容性上，已全面适配行业主流的100多个大模型，服务600多家企业客户，以云服务的方式协助客户开发，训练，托管和应用模型，支撑了国内像大模型训练、自动驾驶研发、智慧城市等高算力需求的开发项目。

    华为在寻找一条破局之路。

    它打破算力的束缚，成为一贯在做的“黑土地”，支撑模型研发、AI应用的诞生，让千行万业放开手脚去转型升级；另一边推动AI大模型，从技术突破到产业落地，从理论前沿到最后一公里的突破。

    华为在给世界构建第二选择，也是在让中国AI往前的底气。