整個2023年，全球科技界都在為大模型沸騰。云計算產業作為AI大模型與產業場景間的最短路徑，自然也在大模型浪潮中備受關注。目前階段，云廠商已經紛紛入局大模型，從多個角度探索大模型帶給云計算產業的可能性。

但我們往往會忽略這樣一個關鍵節點：“百模千態”的大模型，第一項挑戰是AI算力。而做好大模型服務，首當其沖也要做好算力服務。

在AI算力這個最為基礎的能力中，隱藏著AI云服務如何能走向更遠的真正答案。

9月21日，在華為全聯接大會2023期間，華為常務董事、華為云CEO張平安圍繞“共建智能世界云底座，讓AI重塑千行萬業”發表主題演講，發布盤古大模型在礦山、政務、汽車、氣象、醫學、數字人、研發等領域的創新服務，并宣布華為云昇騰AI云服務正式上線，加快讓千行萬業實現大模型普惠。圍繞盤古大模型落地，本次華為云分享的主題是“解難題，做難事”。讓AI算力能用、夠用、好用、有大用，就是華為云解開的第一道難題。

算力入山河，AI始落地。

為了做好這件重要的“難事”，昇騰AI云服務出發了。

大山大河，需要AI大算力

信息革命以來，人類逐步發現科技創新的幅度與算力消耗成正比，這一點在大模型身上又一次得到了印證。

大模型的出現和成熟，給千行萬業智能化帶來了全新的機遇。可以說，每個行業的每個場景都值得融入大模型，甚至其中大部分可以被大模型所重塑。而無論是大模型本身模型規模大、數據參數多的特點，還是各個行業涌現的大模型需求，都指向同一個結果：社會生產體系所消耗的AI算力，將得到指數級提升。

大模型需要大算力，已經成為了行業共識。但如果我們具體打開這個問題，會發現圍繞AI算力產生的產業挑戰非常多樣。我們可以將其概括為供需矛盾、能效挑戰、運維需求、安全顧慮四種。

先來看AI算力最為核心的挑戰，即供需之間客觀上的不平衡。

截至2023年7月，中國累計已經有130個大模型問世。“百模大戰”帶來了AI算力的巨量增長。根據相關數據報告，過去10年全球AI算力需求增長了30萬倍，而未來10年我們還面臨著需求500倍的增長。根據《2022-2023中國人工智能計算力發展評估報告》顯示，在2022年中國進行的AI計算總量已經超過了通用計算。在可見的未來，AI算力將會變成社會各界需求量最大、供需缺口最大、資源最為緊張的計算形態。

其次是大模型與大算力，帶來了尖銳的能效問題。

由于大模型訓練需要集群式AI計算，因此其訓練任務大量依靠數據中心，而AI服務器的功率密度遠超普通服務器，單機柜的功耗是過去的6到8倍。在雙碳大背景下，數據中心的能效比必須持續下降，因此大模型帶來的計算能效問題已刻不容緩。如何在AI算力提升與能效比下降之間達成平衡，成為了產業界必須面對的問題。

除此之外，我們還要看到AI算力在應用過程中發生了一系列運維難題。由于大模型的訓練、部署目標各不相同，各自的訓練與部署環境也差異巨大，期間也自然會產生網絡時延、模型可靠性、運維管理門檻等運維問題。舉個例子，一些大模型需要極大量級的算力集群來支撐，而大量服務器與計算單元之間的協同往往會出現問題，一旦計算單元出現問題，研發人員就需要重啟訓練。大模型訓練中巨大的時間、人才、算力成本消耗，就發生在頻繁的故障與重啟訓練任務當中。因此，大模型不僅需要AI算力充足，還需要算力服務精細，幫助用戶降低整體運維難題。

最后，我們還要看到大模型帶來新的安全顧慮。

由于大模型的部署場景大多事關國計民生，因此其安全隱患必須全部掃清。在數據訪問、存儲加密、傳輸安全等領域，大模型目前還存在著諸多的安全隱患。

整體而言，大模型并不是高度一致化的產品。其本身技術分類復雜、工程化路徑多變，并且各個用戶還需要根據自身需求進行大模型的精調與訂制化工作。這些問題讓大模型對AI算力服務有了多方面、多角度的差異化需求。

滿足大模型的AI算力需求，已經成為了大模型時代的頭一道考題。

把昇騰AI云服務做實，做精，做成競爭力

對于華為云來說，要把算力這道題答好，需要兼顧兩方面的建設：一個是如何讓AI算力充足可用，另一個是如何跨越算力服務在運維、安全、能效等方面的挑戰。AI算力既要做實，還要做精。

今年7月，華為云發布了最新的昇騰AI云服務，可以為千行萬業的用戶提供澎湃AI算力。在其背后，是華為云堅實的算力基礎設施建設。

截至目前，華為云在貴安、烏蘭察布、蕪湖建設了3大AI算力中心。基于此，昇騰AI云服務在全國范圍內實現了20ms的時延圈。用戶可以實現就近接入，一根光纖即可聯接澎湃的AI算力，服務即開即用。為確保大模型訓練數據的全生命周期安全，昇騰AI云服務還采用了數據傳輸與存儲加密、數據安全清除、數據訪問控制、數據水印防泄露等多重技術。值得注意的是，無論對于企業還是社會整體，云服務都是能效比最優的雙碳時代AI算力獲取方式。

為了實現AI算力的極致性能，華為云還在基礎設施之上進行了針對AI云服務的技術優化。比如ModelArts提供了數據、訓練、推理三層加速，通過DataTurbo數據加速技術能夠利用計算節點存儲資源構建分布式緩存，將數據讀取時延降低至亞毫秒級。TrainTurbo訓練加速技術可以實現在訓練數據超過100T時數據讀取時間縮短50%，并使能整體訓練效率提升20%以上。在模型的推理環節，InferTurbo推理加速技術通過圖編譯技術加速模型推理，通過全鏈路垂直協同優化，將大模型的推理性能提升30%。

在這樣強大基建與核心技術加持下，用戶可以獲得極致的AI計算性能，而為了讓算力不僅“夠用”，還要“好用”，華為云進行了一系列把AI算力“做精”的探索。

比如說，AI開發有賴于工具與平臺的全面。昇騰AI云服務背后，有著異構計算架構CANN、全場景AI框架昇思MindSpore、AI開發生產線ModelArts等一系列華為持續打造的AI底層開發工具與技術平臺，從而為大模型提供分布式并行加速，算子和編譯優化、集群級通信優化等關鍵能力，奠定AI算力服務的根技術加持。

如上文所說，在大模型訓練、部署過程中還面臨著一系列運維、能效等問題。在算力服務的優化方面，昇騰AI云服務可以提供更長穩的AI算力服務，千卡訓練30天長穩率達到90%，還可以實現分鐘級信息獲取、2小時定界、24小時提供解決方案，斷點恢復時長不超過10分鐘，任務恢復時長小于半小時。

在模型遷移方面，華為云為用戶提供了遷移工具鏈，并集成全棧的開發工具，能夠實現典型模型遷移效率低至2周，主流場景自助遷移。此外，昇騰AI云服務還適配了業界主流的開源大模型，如LLAMA、Stable Diffusion等，從而真正讓昇騰AI云服務滿足“百模千態”的大模型需求。

對于運動員來說，基本功就是競爭力。在云+大模型的賽道上，華為云通過基建、技術、服務的集成，也把AI算力練成了競爭力。

澎湃易用的AI算力，是大模型產業化落地的基石，也是一切故事的開端。

算力，技術，場景：構筑大模型正循環

在大模型這個突然到來的巨大智能化機遇面前，千行萬業的用戶有著差異化巨大的需求。有人缺少算力，有人需要模型，有人尋覓場景，也有人需要特定技術工具的幫助。任何一個條件的缺失，都會讓大模型的飛輪無法旋轉。

換個角度看，算力資源、技術工具、模型的場景化應用都能變成支點。這些要素可以通過全棧配合、彼此推動的方式，幫助企業用戶和開發者走上大模型之路。

華為云提供的昇騰AI云服務，不僅AI算力能用、夠用，好用，還能通過與華為云一系列布局進行聯動，讓大模型從此“有大用”，從而共同實現盤古大模型解難題，做難事。

比如說，我們能夠看到眾多技術創新與昇騰AI云服務相輔相成，共同解決著AI算力需求大、供給難的挑戰。華為云最新發布的分布式QingTian架構就有著這樣的效果。

以AIGC為代表的大模型應用，算力需求特點是高度依賴分布式計算能力，這也對算力架構產生了新的挑戰。分布式QingTian架構作為新一代對等架構，能夠將傳統的數據中心算力集群，演變為基于高速總線的對等池化系統集群，從而打破單一部件的性能限制，實現軟硬協同、管控面全卸載、資源與性能零損耗，最終為用戶帶來性能、可靠性、安全可信等方面的極致體驗。

除此之外，華為云還圍繞不斷發展的AI需求，在AI云存儲、GaussDB向量數據庫、數智融合、Serverless+大模型工程套件等一系列領域進行了技術創新，從系統架構層、數據處理層、模型訓練層、應用開發層實現系統性創新，從而掃清了用戶使用AI云服務過程中的障礙，讓AI算力真正對齊到千行萬業的場景化需求。

在基礎AI算力與系列技術創新之上，就是華為云提供的盤古系列大模型。在華為全聯接大會2023上，我們也可以看到盤古大模型在行業中有了更為深入的場景化落地。

在汽車行業，盤古汽車大模型能夠覆蓋車企的設計、生產、營銷、研發等環節，并在自動駕駛訓練、專用場景落地等領域發揮獨特價值。在自動駕駛領域，盤古汽車大模型可基于實際場景采集的照片和視頻，構建該場景的數字孿生空間，加入可移動的物體、可編輯的天氣、光照等，生成供自動駕駛學習的場景樣本。在港口、礦區等作業場景，盤古汽車大模型的多場景、多車型控制算法，可讓60噸的重卡橫向誤差小于0.2米、精準停靠誤差小于0.1米。目前在新疆疆納礦業和內蒙古伊敏露天煤礦，已有23輛無人重卡在礦山中24小時不間斷作業。

在直播+數字人領域，盤古數字人大模型基于十萬級高質量直播話術進行預訓練，能夠自動生成專業話術，從而準確、流利地介紹產品，并且還能自動捕捉彈幕和觀眾實時互動。在貴州丹寨，盤古數字人大模型已經讓非遺產業蠟染走向全球。

總結一下不難發現，華為云已經形成AI算力作為底座，技術創新作為驅動，盤古大模型融入行業場景為導向的“大模型正循環”。澎湃AI算力可以帶動大模型的使用；技術創新將不斷降低大模型的門檻；行業場景將帶動大模型規模化落地。算力推動場景和技術發展；技術進步實現算力得到充分釋放，場景價值被深入挖掘；場景的進步將帶動算力建設，引領技術進步。三者滾動向前，吸引千行萬業在云上尋找大模型的答案。

以算力為基礎，以算力為鑰匙，讓AI融入山河大地——這便是華為云的AI長歌。