大模型火熱了一年，現在還沒做AI化改造的企業，就像是工業革命浪潮伊始與火車賽跑的那輛馬車。

最早的蒸汽火車緩慢又笨重，甚至鐵軌上還預留了馬匹行走的空間，以便隨時用馬拉火車來替代蒸汽火車，一輛華麗的馬車試圖和火車拼一拼速度，盡管蒸汽火車中途拋了兩次錨，但馬車還是早早敗下陣來。

時下以大模型為代表的AI技術融入到千行百業，就在經歷類似的過程。

AI相對于此前的技術范式是一種升維，起初只是一個新技術的浪花，磕磕絆絆又沒什么實用價值，隨后卻演進出極具革命性的能力和體驗，世界運轉的方式加速變化，火車從馬車面前呼嘯駛過。

企業不斷反復且必須思考的一個問題是，在AI物種大爆發的前夜，火車將要駛向的方向，以及如何趕上這一班高速列車。

“所有的行業必須擁抱AI，我們必須要有澎湃的AI算力，華為云矢志要將技術扎到根，做AI算力的沃土，推動行業智能應用創新，攜手伙伴構建核心技術生態，共同加速千行萬業的智能化�！�3月15日，在華為云&華為終端云 創新峰會2024上，華為公司常務董事、華為云CEO張平安表示。

有心者已經注意到了張平安口中的AI三部曲，算力－應用－生態，當前的大模型還遠沒有到技術收斂的時刻，這種不穩定態的好處就是創新會不斷涌現，先是算力和應用，決定了企業沖得夠不夠快，能不能搶到AI時代的入場券。

某種程度上，不穩定態的壞處是與AI有關的平臺和生態暫未定型，AI的性價比和效果難以做到極致的優化，像OpenAI一樣有希望建立自己AI生態的創企鳳毛麟角，何況它也離不開微軟的支持。絕大多數企業要找到自己的生態定位，在已有平臺和生態之中汲取養分的過程，決定了企業未來沖得夠不夠遠。

毫無疑問，華為是國內少有看到AI大方向，并且有資源和能力預先做好布局的廠商之一，華為云&華為終端云的“云云協同”，將昇騰云和鴻蒙這對最佳組合早早地推到企業面前。

AI第一步，云化算力

從自然語言處理到圖像識別，再到復雜的決策支持系統，大模型正在扮演越來越重要的角色，有多少大模型就有多少算力需求，過去一年，AI算力資源的缺口不僅沒有縮減，反而在持續擴大。

“美國創業企業的存在感明顯要比中國高，美國擁有最多的AI創業公司，并且相關創業生態系統獲得了最多的私募股權投資和風投。很多中國創業企業受限于資源，往往難以承擔高昂的算力成本，即便有資本支持，也難以獲得足夠的算力支持，從而限制了企業在人工智能領域的研究和開發�！币晃粯I內人士指出。

不論國內還是國外，“搶卡”一度是2023年科技巨頭們的主旋律，而在國內形勢更為嚴峻，因為海外封鎖風險，頭部互聯網和云巨頭恐慌性囤卡，進一步加劇了算力緊缺，更嚴重的是，算力不均衡的影響已經開始蔓延，中小型企業獲得算力的單位成本高，渠道也更窄。

“NLP領域的早期大模型還是百億參數，目前大模型訓練普遍到了千億參數，需要千卡訓練集群，一些頭部廠商正在做萬億參數的大模型，萬卡訓練集群才能滿足需求，而且一個大模型只能在一個集群里訓練，算力門檻很高”，華為云人工智能領域產品專家說。

據鈦媒體App觀察，頭部大模型廠商已經開始了對標GPT-4的模型訓練，預計今年國內會出現萬億參數的大模型，屆時又將掀起新一輪的算力需求。

在這種情況下，云化的AI算力成為企業共性選擇，典型如微軟Azure為OpenAI提供的“超級計算機”，海外市場使用云平臺訓練大模型已經成為主流，類似的趨勢也蔓延到國內，云計算與AI的緊密結合既能緩解企業亟需的算力需求，也能優化大模型的開發體驗。

尤其以互聯網企業為代表，對創新速度的渴求遠勝以往，云平臺所提供的彈性擴展能力可以快速滿足企業所需，同時企業也無需花費昂貴的硬件和維護成本。此外諸如數據預處理、模型訓練和評估，以及模型部署等，這些服務能夠幫助用戶簡化開發流程，加速模型上線。

國內市場，昇騰云是眾多企業的優選。從資源規模來看，華為云在貴安、烏蘭察布和蕪湖有三大AI算力中心以及分布在各地的30多個分節點，足以支撐處理萬億參數的大模型。

從自主創新層面看，很多企業還有一重擔憂，假如所有AI應用都跑在“別人”的算力上，一旦出現不可抗力，企業面臨很大的安全風險，所以昇騰云的全棧自主特性受到青睞。同時昇騰云能夠確保訓練作業的失敗率低于5‰，即使大模型使用萬卡進行30天不間斷的訓練時也能保持穩定。

如果沒有充足且高效的算力，那些關于AI的想象永遠不會照進現實，昇騰云就是企業向AI轉型的第一步。

云平臺上升，操作系統下沉

有了算力必然要迫近AI應用，在這波大模型浪潮中，還有一個顯著的趨勢，即圍繞AI應用，云端與終端的趨近，它涉及到技術、硬件、軟件、網絡和安全等多個方面，涉及到全套技術體系架構，可以理解為云端操作系統與終端操作系統的融合。

如前所述的昇騰云，并不只是簡單提供算力，昇騰云整合了從云化算力、模型開發、模型托管到生態系統的全方位服務，用戶可以根據自己的需求選擇不同的服務模式，實現訓練和推斷的一體化，云平臺向上離AI應用更近，進而滿足企業開發大模型等一系列的需要。

AI應用的另一個界面是終端操作系統，操作系統由于其基礎屬性，變革周期相較于應用層本就相對漫長，而隨著AI應用的生命周期進行，云端先行，終端也在逐步發展之中。

普遍認為，AI會對操作系統產生質的變化，尤其是2C的操作系統（Windows、ISO及Android等），微軟和谷歌先后宣布在操作系統層面接入大模型，鴻蒙也早已將大模型用于智慧交互、生產效率的提升和個性化的服務。

值得關注的是，華為云和終端云的協同要更早一步，在大模型火熱之前已經有所融合。

2021年6月3日，張平安首次提出“云云協同”策略，即把基礎設施底座華為云和移動應用生態華為終端云服務進行深度協同，為開發者和伙伴提供統一的服務與體驗。

2024年，隨著人工智能爆發式增長，“云云協同”進入了一個全新階段：鴻蒙與昇騰云的深度協同，將打破算力及AI能力的瓶頸，帶給鴻蒙生態內的企業更快、更強、更可靠的智能化開發體驗。

相較于移動互聯網時代的操作系統，華為的鴻蒙操作系統沒有歷史包袱，也就更容易朝著AI時代的應用方向發展，另外鴻蒙與昇騰云同屬華為，彼此之間的融合也更流暢，華為云與終端云早就在許多方面能力共享。

華為終端云總裁朱勇剛表示，云云協同爆發出了巨大的產業活力，華為云就是鴻蒙的黑土地，為鴻蒙生態提供了源源不斷的算力。

他提到，全新的鴻蒙生態具備分布式、全場景、原生智能等一系列新的特點，將為未來的服務生態、內容生態包等，激發出全新的創新焦點和活力，并能基于此打造全新的創新體驗。鴻蒙不僅僅是一個操作系統，更是一個全新的生態，一個充滿無限可能的未來世界。

“8億全場景設備的龐大規模，將為華為云和華為終端云在能力和生態上的協同提供堅實的基礎，使我們的多元化服務得以高效觸達更廣泛的用戶，并為千行百業的伙伴帶來更多增長�！敝煊聞傉f。

通過將華為的AI能力下沉至操作系統層，并賦能給15+個子系統，鴻蒙構筑了一個原生智能底座。未來即可在端側實現原生AI能力，進一步提升服務分發效率，給消費者帶來全新的體驗。

盤古大模型的應用，進一步提升了系統對用戶高階意圖的理解和匹配能力，幫助開發者更精準地觸達目標用戶，從而優化用戶體驗和應用效率。

鴻蒙操作系統還提供了AI控件能力的無感集成，讓智能應用的開發更高效，只需一行代碼就能完成系統級原生AI能力的調用，降低開發門檻，確保了用戶在不同應用之間能夠獲得系統層級的、一致的AI交互體驗。

AI云平臺上升，操作系統下沉，將出現高度集成的AI計算架構，還是會在傳統操作系統之上再抽象一層操作系統，昇騰云與鴻蒙提供了一個參考。

不被“卡脖子”的AI生態

AI從技術到生態的轉化路徑，將會是一個漫長的旅程，隨著AI的發展，華為倡導的“云云協同”也常看常新，如今已有一些成果顯現。

張平安表示，華為云立志要打造一個全新的核心技術生態，為中國所有的應用的開發者、創新者提供核心技術支撐。通過構建這個核心技術生態，不僅讓中國的AI創新能夠生根發芽、蓬勃發展，還進一步為世界提供了新的核心技術選擇。

華為終端Mate60手機搭載的AI云增強拍照功能，讓用戶率先體驗到昇騰云X鴻蒙的便捷。以往，手機拍攝的照片在處理大合照場景等特殊拍攝場景時常常存在畫質不佳、細節模糊、噪點多等問題，云拍照增強能夠實現以云助端，讓照片更加高清、更加自然。

在這一功能中，昇騰云和鴻蒙互動的邏輯是這樣的：手機將拍攝的圖片通過極簡網絡協議，上傳到邊緣節點CloudLake做協議的卸載，通過華為云高速骨干網絡傳輸調用終端主站的大規模昇騰集群來進行超分修圖的AI推理，經過算子優化后，推理時間從55s下降到3.3s，手機算力提升了50倍，照片效果相較本地提升20%。

“昇騰云和鴻蒙融合肯定能夠提高AI的體驗，例如大模型的算子層存在很大的優化空間，尤其是對于多模態大模型，在同樣的硬件基礎上，廠商對場景里理解得愈深刻，算子針對模型結構做特殊的設計，就能實現更高的推理效率�！睂＜艺f。

另外，該專家還表示，盤古大模型本就面向行業場景深度結合，所以能做到更佳優化，如氣象大模型，通過AI推理的方式解決氣象的預測難題，提升了1萬倍效能�，F在使用一張卡就可以預測出來7天的天氣，以往可能需要上千臺服務器耗費數小時。

昇騰云和鴻蒙生態支持了美圖、科大訊飛、支付寶、淘寶、美團等在內的眾多客戶，據悉，廣汽傳祺、美柚、墨跡天氣、嵐圖、零跑汽車等在內的30多家企業與華為簽約，涵蓋了汽車、人工智能、互聯網等多個領域，未來常見的應用可能都內置了AI能力，前端交互方式和使用體驗完全改變，后端支撐這些變化的就是昇騰云和鴻蒙。

目前，作為鴻蒙、歐拉、昇騰、鯤鵬等生態的云底座，華為云已經聚合全球超過600萬開發者，華為昇騰AI云服務可支持超過100個第三方開源大模型。華為云還攜手200多家伙伴、300多家客戶，一起打造了超過30個行業大模型和數百個模型應用場景。

如上行業人士還提到，“當AI技術產業化發展到一定程度，一定繞不過上一代巨頭立下的山頭，就像AI應用不可能脫離Windows、安卓等操作系統，包括此前各種編程語言等技術棧，昇騰云和鴻蒙的組合暫時還不完美，但確保中國有自己的根技術，何況還有一定的后發潛力�！�

昇騰云和鴻蒙，單出都是王牌，若將其置于更宏觀的敘事背景下，這對最佳組合將是中國企業角逐AI浪潮的有力武器。