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华为董事:国产算力基本能解决美国卡脖子问题

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语言:中文 更新:2025-08-29 08:13 等级:
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华为董事:国产算力基本能解决美国卡脖子问题2024更新

看向冥河。

> 厂商新闻《华为董事:国产算力基本能解决美国卡脖子问题》特朗普继续对日本施压:日本需要开放市场 时间:2025-08-29 09:46

    • 编辑:CN

    (原标题:华为董事:国产算力基本能解决美国卡脖子问题)

    原创 吕栋 观察者网 上海

    ► 文 观察者网 吕栋 编辑 张广凯

    “像以华为为龙头的硬件公司,在算力上应该已经能基本解决美国对中国的卡脖子问题,中国还有一批像DeepSeek这样的优秀大模型公司,我们的大模型竞争力已经不输于美国。”8月27日,华为董事、质量流程IT总裁陶景文在第四届828 B2B企业节开幕式上说道。

    华为质量流程IT总裁陶景文称国产算力基本能解决美国卡脖子问题 资料图

    人工智能如何才能转化成生产力?他认为,人工智能既是工具的革命,也是革命的工具,就像工业革命时代的蒸汽机,带来的机遇并非蒸汽机本身,而是蒸汽机在交通、工业等各个行业的应用带来的改变,所以人工智能要成为企业的新生产力工具,不能离开场景驱动。

    “现在我们看到,业界在人工智能的发展上逐步回到理性思考:人工智能到底给社会、企业带来的价值是什么?如果我们搞人工智能是为了裁员,那谁还去搞人工智能?所以我们要想的是,如何通过人工智能让10多万人研发人员有更好的产出。”陶景文坦言。

    “828 B2B企业节”是由华为云联合生态伙伴发起的中国首个数字赋能B2B领域活动,该活动以搭建企业数字化供需对接平台为目标,首届于2022年启动,今年已经是第四届。

    陶景文在发言中表示,搞人工智能,投入比较昂贵,尤其是大量中小企业和地方政府。华为希望把华为云打造成企业数字化和智能化的“黑土地”,“我们把数据工程、模型工程和工具链都做好,给大家创造一个可以专心把人工智能应用做得快、做得好的平台。”

    就在这次活动前,华为云曾卷入舆论风波。市场曝出消息,近期华为云内部宣布组织架构大幅度调整,多个部门被裁撤整合,可能会波及上千人。调整后,华为云将聚焦3+2+1业务:3包括通算、智算、存储;2包括AI PaaS、数据库;1则主要为安全业务。

    华为集团层面未公开回应此事,但接近华为云的知情人士对观察者网证实了此事,并表示华为云本次研发组织调整的目的是,通过软硬协同、架构创新,持续为客户打造更领先、更有价值的云服务。同时,将更多的资源投入到AI产业和算力产业上。

    2024年,华为云收入385.23亿元,同比增长8.5%,包含跨分部交易的收入688.01亿元,同比增长24.4%,仍处于亏损状态。而Canalys的数据显示,今年一季度,华为云在中国大陆云服务市场中排名第二,占据18%的份额,与阿里云33%的份额仍有明显差距。

    当下,市场的主流需求正从“上云”转向“上AI”,客户对AI的旺盛需求正在重塑云计算的应用方式。根据前述机构数据,阿里云AI相关工作负载已连续七个季度实现三位数增长,成为其云业务的核心引擎。

    市场有分析指出,在AI重塑行业、传统云业务增长乏力的“冰火两重天”格局下,华为云不得不从“广撒网”的探索模式,转向“All-in”式的聚焦突破,将以牺牲业务布局的广度为代价,换取在昇腾计算业务、AI平台等单一核心赛道上压倒性的资源优势。

    就在今年4月,华为常务董事、华为云计算CEO张平安曾表示,面向AI时代,华为云将坚定打造“自主创新、安全可信”的AI算力底座,依托昇腾AI云服务推动各行各业AI快速开发落地;坚定深耕行业,以盘古大模型为引擎,打造行业toB解决方案,重塑千行万业;坚定推进生态建设,和伙伴、客户共拓AI的星辰大海。

    当时,华为云公布了AI基础设施架构突破性新进展——基于昇腾芯片、新型高速总线架构打造的CloudMatrix 384超节点集群,算力规模、性能均超越了英伟达NVL72。

    华为云CloudMatrix 384超节点集群

    行业分析人士称,华为云最新这次组织结构调整,正是为了让华为云的战略蓝图更好地与华为集团核心的计算业务,尤其是昇腾AI算力,形成“协同效应”。这些收缩动作,指向一个最终目标——开源节流。面对日益严峻的盈利压力,华为云必须尽快为亏损画上句号。

    这次在828 B2B企业节上,华为云宣布其Tokens服务全面接入CloudMatrix384超节点,通过xDeepServe架构创新,把MoE大模型拆成可独立伸缩的Attention、FFN、Expert三个微模块,并分派到不同的NPU上同步处理任务。通过xDeepServe不断调优,最终实现从非超节点单卡吞吐600tokens/s至超节点单卡吞吐2400tokens/s的提升,TPOT仅为50ms。

    观察者网了解到,目前华为云MaaS服务已支持DeepSeek、Kimi、Qwen、Pangu、SDXL、Wan等主流大模型及versatile、Dify、扣子等主流Agent平台。

    “华为打造了完全不依赖美国的生态系统,从算力、数据库到工具链,包括上个月完全开源的CANN生态工具链,希望能为中国人工智能发展做一点贡献。”陶景文在发言中表示,华为云上既有ModelArts,又有DataArts,还有MindIE等一系列工具,希望让广大企业,无论多复杂的模型都能训练或推理,不论多先进的应用都能快速实现。

    在他看来,人工智能是时代的超级工具,AI一定能带来企业的指数级效率和效能的改变,但还需要在技术应用平台上不断优化,“中国有全球最丰富的实体经济和业务场景,也有最完整的数据积累,如果发力正确的话,一定能在人工智能应用上超越美国。”

    以下是陶景文发言实录(观察者网整理,有不改变原意的删改,未经发言人确认):

    今年是第十一届数博会,也是828 B2B企业节在贵州落地的第三年,这几年大家经历了数字化转型和人工智能技术飞跃带来的冲击,创新应用不断出现,正加速重塑千行万业。如何把握AI时代的机遇,我想从华为实践、技术创新和生态打造几个方面,借828 B2B企业节,给大家分享一下我们的思考。

    在这里我讲三点。

    第一点,AI正进入历史性发展的关键阶段,智能化已进入企业生产系统,企业智能应用成为人工智能发展落地的关键。前年AI大模型出现,人工智能受到普遍关注。但是过去几年,我们由卷算力到卷模型,前年大家是一卡难求,造成了美国对中国人工智能算力的封锁,英伟达在中国限售,去年开始卷模型,中国短短6个月出现几百种大模型。现在我们看到,业界在人工智能的发展上逐步回到理性思考:人工智能到底给社会、企业带来的价值是什么?在企业生产系统里,人工智能应用是不是能实现价值落地?这是关键。我经常讲,人工智能既是工具的革命,也是革命的工具,就像工业革命时代的蒸汽机,带来的机遇并非蒸汽机本身,而是蒸汽机在交通、工业等各个行业的应用带来的改变,所以人工智能要成为企业的新生产力工具。离开场景驱动,不能解决企业问题的AI没有意义。

    我在华为负责公司数字化和智能化,这两年非常焦虑,尤其今年一直在思考,现在的人工智能跟过去搞了很多年的信息化是什么关系?跟数字化是什么关系?原来搞的那些ERP、MES、CRM是不是都没用了,是不是要推倒重来?人工智能到底能给我们的业务带来哪些变化?华为是一个创新的企业,一半的人是研发,人工智能到底给研发场景带来什么价值?华为有10多万研发人员,如果我们搞人工智能是为了裁员,那谁还去搞人工智能?所以我们要想的是,如何通过人工智能让10多万人研发人员有更好的产出。我们认为, AI在企业落地的过程中,在AI大变革时代,要抓住不确定性中的确定性,选择有价值的企业场景,用好AI工具实现企业价值,让人工智能的价值在企业落地和变现。

    华为董事、质量流程IT总裁陶景文

    我有几点具体的建议。

    我在华为经常讲,人工智能大模型只是一个工具,企业、政府、社会,原来都有组织、有流程,还有过去建的IT、数据,不能说人工智能来了就把所有东西推倒重来。结合华为的实践,我们提出了一套工程方法论,叫“三层五阶八步”。第一层是人工智能要选取场景,第二层是要能把场景快速实现做出来,第三个要在应用中给企业带来真实价值。“五阶”就是人工智能要跟企业已有的组织、流程、IT、数据和人员有机结合起来,不能推倒重来。“八步”就是8个具体行动方案,但这里有1个龙头,就是企业场景的选择。

    现在大多数企业都有这样的问题,就是人工智能一拥而上,社会有这个问题,企业有这个问题。我是统筹管理公司人工智能的,去年华为公司上报到我这里的人工智能应用有1680个,都说要搞人工智能,我总共才3400个人,哪能搞得了那么多人工智能。所以我提出切口要小,但是纵深要大,“一厘米的切口做1万米深”,一定要抓住企业核心业务场景,比如我们后来选取了销服合同和订单处理。到今天,华为大概有18%的代码是人工智能写的,大多数测试和文档的生成是由人工智能写的,但我们并不是把研发人员裁掉,而是把这些东西跟研发做了很好的处置。

    还有一个是合同场景。一个合同要有严肃答案,如何去做这个东西,就要找到这个场景具体的、合适的人工智能解决方案。我们在合同的领域找到几个场景,比如华为在全球做生意,一年有2亿次海关清关,报关的准备材料非常复杂。我们一年有几十万份合同,合同的风险和条款审核,我们在这些场景下把它做透,真正变成业务人员手边离不开的工具,能让产出大大增加,这是我们的目的。所以在人工智能道路上,我们建议以业务场景驱动,充分发挥过去信息化、数字化过程中已经形成的企业数据优势,再结合大模型的通识和能力,最后要保证企业场景的价值落地。我们原来讲的IT都是迭代性开发,现在我们要IT人员跟业务专家系统很好结合,才能解决一个行业的问题。

    我再举一个例子,在华为制造产线上,生产工人大概的年离职率在19-26%,就是自动生产线上的操作员。我们的生产线,大概有6000多人一个班次,华为是三班倒的,产线不停的,大概有18000多人,每年大概有25%左右的人员会流失,需要招大量的人来培训,这些培训不到位出了问题,一个人解决不了问题,产线就会停线,后来就搞了人工智能,让人工智能可以在一张照片或一句话的情况下解决问题。这个很小的切口,最后大大的降低了制造产线上的人员培训成本和停机率,产能比之前多出百分之二十几到三十。

    这是第一点,重视企业场景的落地。

    我们不光要关注算力,还要做到业务场景、算力、模型和数据的有效结合,才是一个好的人工智能。像以华为为龙头的硬件公司,在算力上应该已经能够基本解决美国对中国的卡脖子问题。中国还有一批像DeepSeek这样的优秀大模型公司,我们在大模型竞争力上已经不输于美国公司,中国还有全球最丰富的实体经济和业务场景,也有最完整的数据积累,如果发力正确的话,我们一定能在人工智能应用上超越美国。

    第二点是,华为做的另外一件事,就是打造华为云,尤其要把贵州打造成华为算力高地。

    我们当下在贵州,通过加强华为云建设,成为企业数字化和智能化的“黑土地”,把贵州打造成中国算力高地。截止到8月,我们在贵州已经建立了75.8 EFLOPS算力,大概在这里建立的昇腾算力卡超过23.8万卡。搞人工智能,投入比较昂贵,尤其是大量中小企业和地方政府,我们希望把华为云建造成一个“黑土地”,我们把数据工程、模型工程和工具链都做好,给大家创造一个可以专心把人工智能应用做得快、做得好的平台。

    华为云在中国打造了三个基地,贵州现在是规模最大、能力最强、环境也是最好的。人工智能讲的是应用结果,没必要去追求单卡输出。2024年初,中国日均Token的消耗量为1000亿,现在日均Token消耗量已经突破30万亿,增长了300多倍。豆包一天的Token消耗量高达16.7万亿,字节有6个上万亿Token的应用,预计在不久的将来,Token消耗量就是人工智能更加关注应用的结果。所以我们希望华为云把国产算力、数据工程、工具链,还有中国的模型整合,给人工智能应用开发者提供一个完整好用的平台,让大家做人工智能应用,从想到到做到,能够易用好用,而且能快速见到价值。

    华为打造了完全不依赖美国的生态系统,从算力、数据库到工具链,包括上个月完全开源的CANN生态工具链,希望能为中国人工智能发展做一点贡献。在这个上面,我们有ModelArts,人工智能的大模型及服务,华为云上集成了全世界最全的模型,比如自动驾驶领域用到的几十种不同模型,都做了技术验证,可以为中国汽车业提供完整的解决方案,快速开发出智能驾驶。我们还在华为平台上提供了DataArts,关于数据的一套完整工具链。我们既有ModelArts,又有DataArts,还有MindIE等一系列工具,希望让广大企业,无论多复杂的模型都能训练或推理,不论多先进的应用都能快速实现,这是第二点。

    第三点我想讲的是,828 B2B企业节,华为是希望把华为云以及政企和全生态链合作,让每个企业能用好先进算力,能用好智能算力服务。三年间,华为携手伙伴提供优惠商机,促进技术联创等服务和赋能,汇集企业超过10万家。今年的企业节聚焦企业AI应用落地,这次我们升级了大模型服务平台,支持了中国最全最新的大模型,对所有企业界的朋友,我们希望华为云能做到0Day支持,比如说DeepSeek发布一个新模型,我们在Day0就能给大家提供试运行环境,支持多个主流Agent服务平台,提供高性能、灵活敏捷的token服务。同时这次828 B2B企业节期间,我们将有12000多个数字化产品上架828企业应用一站购平台,围绕企业快速上云、AI应用、企业数字化转型,人工智能的推进等4个方面的需求,最近推出了600多款 AI精品方案应用,都是广大企业界朋友共享的,覆盖了企业数字化、智能化、全阶段、全场景。

    人工智能是这个时代的超级工具, AI一定能带来企业的指数级效率和效能的改变,但我们还需要在技术应用平台上不断优化,在历史关键时期的起跑线上,我们希望越来越多的中国企业能成为AI时代的弄潮儿,构建面向未来高质量发展的竞争力,同时我呼吁多方合力,共同打造开放协同的数字产业生态环境,为中国企业在AI时代的创新与领先共同努力。

    更新内容

    一、修复bug,修改自动播放;优化产品用户体验。

    二、 1.修复已知Bug。2.新服务。

    三、修复已知bug;优化用户体验

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