寫在“華為夥伴暨開發者大會”前夕：給昇騰AI劃三個重點_風聞

首屆“華為夥伴暨開發者大會”即將拉開帷幕。

按照早前披露的消息，“華為夥伴暨開發者大會”將承接“華為中國生態大會”開放共贏的理念和“HDC.Cloud”勇於創新的精神，既包括最新的業務應用場景和市場拓展，也將集中展示華為生態中產品創新和技術孵化的最新進展。

在千行百業的數字化轉型進入到深水區，數字經濟在GDP中的佔比越來越高的背景下，“華為夥伴暨開發者大會”在某種程度上扮演了風向標的角色。特別是作為數字經濟核心基礎設施的計算產業，直接影響着數智轉型的進程。

為了幫助大家抓住“華為夥伴暨開發者大會”上的焦點，不妨基於昇騰AI的發展過程和業務佈局，在這裏提前劃一些重點。

01 繼續深耕算力網絡

人工智能行業一直流傳着三要素的説法，即算力、算法和數據，其中算力和工業時代的水煤電一樣，常常被視為經濟增長的核心生產力。

為了滿足人工智能的“算力自由”，昇騰AI在2018年就推出了全棧全場景AI解決方案，並積極推動人工智能計算中心的建設，先後在深圳、武漢、西安、成都、杭州、南京、青島等城市推動人工智能計算中心的建設，通過配套公共算力服務平台、應用創新孵化平台、產業聚合發展平台、科研創新和人才培養平台的方式，將人工智能算力有序且高效開放給當地的企業、機構和高校，解決智能化轉型過程中的算力需求和服務問題。

進入到2022年前後，人工智能計算中心正面臨着新的形勢：一是隨着超大規模預訓練模型的產業落地，對算力的需求持續攀升；二是在國家“雙碳”戰略下，計算中心需要不斷提升利用率，進一步減排降耗。

其實在2021年的華為全聯接大會上，深圳、武漢、西安、成都、上海等21個城市共同點亮“人工智能算力網絡”，可通過“一網絡”實現算力、數據、生態的“三匯聚”，以“大算力+大數據”使能大模型，促進產業發展。

2021年底的時候，在科技部指導下，鵬城實驗室、華為、武漢人工智能計算中心、百度等近20家單位加入“人工智能算力網絡推進聯盟”，旨在整合業內資源並加強合作，讓計算中心不再只是作為獨立的系統發揮作用，而是逐步形成相互聯接的算力網絡，以滿足網絡化算力聯通調度，促進大模型開發和跨區域應用落地。

打一個比方的話，人工智能計算中心就像是一座水電站，可以滿足一個區域的用電需求，但發電能力和服務範圍都有上限，為了平衡不同區域的用電需求，最常見的做法就是用高壓線路將一個個獨立的水電站連接成網。人工智能算力網絡有着同樣的道理，讓算力、數據、模型和應用流動起來，既可以讓算力的使用削峯填谷，還能夠將算力資源利用效率最大化，不斷降低全社會的算力使用成本。

國家也在2022年初正式出台了“東數西算”工程，在此背景下，算力網絡就像電力網一樣藴含巨大的消費發展空間。當前，算力正在改變經濟增長模式與科學創新模式，將對國家宏觀經濟發展、前沿科學研究產生重大影響，尤其是智能算力已成為其中的重要組成部分。

作為人工智能算力網絡的先行者和中堅力量，昇騰AI勢必會在算力協同、集約佈局、交易流通、運營調度等方面繼續深耕，挖掘算力網絡的最大效率，並擴展應用和創新的空間，加速人工智能的科研創新、產業匯聚、人才培養、應用孵化。

02 繼續構建大模型生態

一旦人工智能算力網絡打破算力上的瓶頸，無疑為大模型的訓練創造了天然有利的條件，註定會推動大模型的生態進程。

大模型確實是當前最為熱門的技術名詞之一，其中的原因離不開預訓練技術的誘人前景：可以用自監督學習的方法讓模型對海量無標註數據中的規律和知識進行提煉、學習，當面向任務和場景應用時，只需要少量的任務標註數據，就能通過持續微調得到在應用場景中非常好用的模型。

也就是説，大模型的應用可能改變現有的人工智能研究範式，成為不同領域的共性平台技術，將是人工智能走向通用型技術的重要一步。

昇騰AI可以説是國內探索大模型落地應用的先行者。昇思MindSpore在2021年推出的1.5版本中，就針對大模型的訓練進行了一系列創新，並在昇思MindSpore1.6和1.7中圍繞大模型進行了持續優化。

比如通過AI編譯器實現了多維度混合並行，支持數據並行、數據切片預處理等七維混合並行算法，這是並行維度業界最多、模型切分支持結構最全、單機容納模型參數業界最強的AI框架。進而實現開發並行代碼量降低80%、系統調整時間下降60%，擁有512卡就能完成十萬億模型參數訓練的超強能力。

不過，大模型的價值不在於有多少參數，而是能否進行產業落地，能否讓大模型走出實驗室、走進場景中。同時國內的大模型產業還處於走向應用的探索期，同一領域的大模型有多家企業、機構在做，存在缺少系統規劃、重複開發的現象，甚至可能陷入盲目追逐參數規模的陷阱。

昇騰AI顯然深諳此理。

基於昇騰AI基礎軟硬件平台，目前已出現全球首個三模態大模型紫東.太初、全球首個遙感影像智能解譯深度學習專用框架武漢.LuojiaNet以及業界最大的遙感影像樣本數據集武漢.LuojiaSet、全球首個兩千億稠密參數中文NLP大模型鵬程.盤古、面向生物信息研究領域的鵬程.神農平台等創新成果，並通過支撐夥伴成立多模態人工智能產業聯盟、智能遙感開源生態聯盟，開創了大模型產業落地的新模式。

針對當下大模型生態面臨的問題，昇騰AI大概率會繼續構建大模型生態，並且可能會在三個層面上下功夫：

一是聯合產業界根據AI的發展方向進行大模型規劃，並通過算力網絡賦能大模型科研創新；二是深化大模型的開發工作，持續降低大模型的應用適配門檻；三是打通大模型的上下游產業鏈，持續推動大模型的產業落地應用。

03 繼續推進產業生態

不管是算力網絡還是大模型，昇騰AI的初心其實並不複雜，即通過賦能的方式加速人工智能在千行百業的落地。

而想要完成這樣的目標，產業生態的重要性不言而喻。一個良性的生態絕不是獨木成林，需要打造創新的土壤和環境培育幼苗，讓他們有機會長成大樹，當大樹越來越多時，自然會形成一片片森林。於是在算力、AI框架、大模型等硬核技術外，昇騰AI的另一個重心就是開發者和合作伙伴。

首先是開發者的培養。為了打破人工智能人才短缺的束縛，昇騰AI 推出了一攬子的培養計劃，譬如和高校聯合培養人才、培育開發者生態、舉辦行業賽事甚至是走進線下和開發者進行面對面的交流。

可以找到的例子有很多。“昇騰AI開發者創享日”正在從西安起航進行全國巡迴，為開發者提供了一個深度探討與交流的平台；首屆昇騰AI創新大賽已經啓動，在國內劃分出了15個賽區，通過比賽的方式促進人才培養；昇騰眾智計劃在2022年投入2億元的激勵基金，推出超過4000個任務……

然後是合作伙伴的使能。昇騰AI與全國各地的合作伙伴達成了深入合作，將昇騰AI的生態能力和夥伴們的稟賦融合，通過硬件開放、軟件開源、使能夥伴的方式，不斷釋放“昇騰AI向上的力量”。

比如昇騰AI與合作伙伴聯合打造的人工智能融合賦能平台，正在為城市、煤礦、電力、金融、公路等領域賦能，目前已經在深圳龍崗等地驗證了智能化轉型的新範式；再比如極目智能基於昇騰AI自主研發的智能駕駛方案，實現了市面上量產最高級別的智能領航輔助和智能泊車HPP功能，達到了L2+級別的智能駕駛。

結果或許超出了不少人的料想：目前昇騰AI的合作伙伴已經超過500家，聯合孵化了1000多個解決方案；近百所高校已累計開設700多門昇騰AI相關課程；昇騰眾智計劃已經發布4000多個眾智任務，和80多所高校和企業簽約；同時開發者已經超過80萬，昇思MindSpore社區的下載量已經超過166萬次，開源了超過320個模型，服務了5000多家企業。

聯想到“華為夥伴暨開發者大會”中鮮明的主語，昇騰AI很可能會繼續推進產業生態，在產業合作、人才培養等方面拿出新的方案，不排除將和新的夥伴聯合打造有價值的新產品和新方案。

04 寫在最後

做一個總結的話，昇騰AI的焦點將集中在算力網絡、大模型和產業生態上，通過匯聚夥伴和開發者的智慧與力量，加速人工智能產業的底層創新、行業應用和生態繁榮，不斷釋放昇騰生態的力量。

當然，最終的答案還要等到“華為夥伴暨開發者大會”現場揭曉，其中華為計算產品線總裁鄧泰華在6月15日下午的演講，將是洞察昇騰AI新動態、新思路、新價值的題眼，深度瞭解昇騰AI的第一手資料。