华为云已经快速反馈，
抢占了下一波AI发展的先机。
ChatGPT的出现，代表着AI时代出现了“iPhone时刻”，机器学习达到了全新的高度；随后，ChatGPT又从原先的文本，逐渐向计算机视觉、语音交互、音频视频等多模态进阶；2024年以来，AI Agent的爆火，各式各样的“助手”层出不穷，又进一步改变了人类和计算机交互的模式，成为如今AI应用最主流的形态之一......显然，作为基础技术，大模型不再被束之高阁，它正在深刻影响人们的工作方式，甚至社会结构。但在当下中国，另一个更值得关注的隐秘趋势是——2024年的AI，其实已经走出认知中的C端“对话框”，“润物无声”般地加速渗透至千行百业。有行业人士表示：接下来的中国AI产业，更重要的是如何将大模型从神坛拉下，转化为实用的工具，让其能够在特定领域发挥作用。有这么一个微观的视角，可以近距离观察到AI在千行百业落地的激进程度：如果你细心留意可以发现，2025新年伊始，在上海、广州、深圳、重庆和北京、南京等地的机场、公交站点场景，纷纷上线了一波AI味满满的巨幅广告。这些红红火火的广告昭示着乙巳蛇年脚步的临近。在春节人头涌动的机场候车大厅里，人们纵使再步履匆匆，也能一眼识别到潜藏在大幅广告背后的AI元素和深意——广告里所呈现的画面，正是大家的寻常生活碎片，比如旅游问路、快递配送、买药用药等等，这些场景都已经被AI无声渗透、改变。机场广告是实体经济的风向标，这些巨幅广告，集中展示了过去一年各大中国龙头厂商的AI创新探索实践，更是中国AI落地物流、医药、制造、互联网等行业进展的一次集中曝光。广告中的主体企业，除了华为云之外，也有不少耳熟能详的商业巨头，比如科大讯飞、顺丰、云南白药、美图公司等等，在AI合作伙伴上，如海报上提示，他们都选择了华为云。不过，广告，只是生活中大众触手可及的一个小观察切口。1月8日，在环球时报社、中国科协新技术开发中心和清华大学技术创新研究中心联合发布的“新质生产力产业实践示范案例”中，我们或许可以做一个更系统的AI在B端落地的观察。入选示范案例的企业，比如科大讯飞、顺丰、腾讯音乐、海螺集团、华大基因、天士力、云南白药等，基本都呈现了他们的AI落地实践。有意思的是，这些AI落地实践背后，也同样不约而同站着华为云的身影。这足以证明，过去的两年，AI大模型不仅在C端经历了百花齐放般的渗透，更是在B端关键场景加速落地，成为千行百业的技术底座，激发出更强大的新质生产力。这种变化的背后，各大龙头厂商背后的AI伙伴选择，为何如此一致？华为云又做对了什么？
作为全世界唯一拥有联合国产业分类中所列全部工业门类的国家，中国的AI应用显然有着相当广阔的B端市场，而各大龙头企业则正是B端市场的支柱。尽管龙头企业们已经感知到了AI所开启的新质生产力机遇，但当大家希望借助AI工具发挥作用时，迎面而来的挑战也是实打实的。大家所面临的比较典型的难题包括，这些龙头企业要如何从复杂的场景中，识别出更合适落地的AI应用场景？此外，人工智能的三大核心要素是算力、算法和数据，而在目前算力被“卡脖子”的情况下，龙头企业们又要如何获得稳定及高性价比的算力底座？各大企业又要如何将过去积累的高质量的数据和知识，“投喂”给大模型，破除数据困境？华为云一直在与行业客户及伙伴产业界合作，探索这些难题的解决之道。以“场景选择”为例，华为云在医药领域与云南白药的探索，便是一次有价值的尝试。据介绍，双方共同打造了“雷公大模型”，构建了一个普惠的中医药知识服务平台、专业的中药材产业服务平台。在这一平台的加持下，“雷公大模型”帮助中医药产业链解决了“种好药”“卖好药”“讲好药”“开好药”等关键难题，帮助中医传承生命力。比如，在中药种植方面，“雷公大模型”就通过分析大量的气候/土壤/病虫害等数据，精准预测了药材生长所需要的最佳环境，帮助种植户提供个性化的种植方案，还能预测病虫害可能爆发的时间段。而在“算力难题”“数据难题”上，华为云也与科大讯飞、顺丰展开了深入的合作，打造了场景攻坚的样板。华为云昇腾AI云服务此前就助力了“讯飞星火大模型”，双方共同打造了全国产、自主可控的通用智能新底座。此前，科大讯飞和华为云不仅启动了首个支撑万亿参数大模型训练的国产算力平台“飞星一号”，还基于“飞星一号”，开启了更大参数规模的大模型训练，这一基座后续还将赋能更多企业。据顺丰科技AIoT领域副总裁宋翔介绍，顺丰聚焦垂域大模型，推出了两款大模型——丰语大模型，处理知识的沉淀和转化；丰知大模型，解决结构化数据分析和决策。其中借助丰语大模型，构建了实时语音交互的小哥AI助理，解答小哥的绝大多数日常问题，对小哥问题的理解准确率超过99%。而其背后采用的也正是华为云昇腾AI云服务。除了基础算力支持之外，华为云还着眼数据层面，通过高效的数据、开发、训练及推理平台，帮助顺丰实现了AI应用的高效开发与资源利用，加速构建物流新质生产力。不管科大讯飞、顺丰，还是此前大众熟知的美图、云南白药、什么值得买、新浪、美宜佳、公牛、T3出行、徐工集团、趣丸科技、中科闻歌，这些行业龙头企业与华为云的合作，只是华为云客户众多客户合作案例的缩影。有这么一组数据可以更直观看出，华为云最近几年在ToB端渗透的成绩——根据沙利文发布的《中国行业大模型市场报告（2024）》显示，在行业大模型领域，华为云的盘古大模型在政务、工业、金融领域的市场份额第一，在医疗、药物、气象、汽车领域，华为云也已经处于领导者象限。当各大巨头在AI落地探索的过程中做出一致选择，可以看出，华为云在帮助下游客户把AI大模型用起来时，其实并不是简单复制大模型能力，而是真实泡进场景里面，帮助千行万业“解难题、做难事”。而在这一过程中，华为云也在与各个行业龙头带动新质生产力迸发，启发潜在的商业模式变革。 
渗透ToB星辰大海，
对于华为云来说，要做到对每一个ToB场景因地制宜推进AI落地，注定是需要深入场景去考核，但若同时要保证更高的商业效率，本质上离不开华为云过去打好的全栈自研AI能力基础底座。华为常务董事、华为云CEO张平安曾表示，“依托华为云构筑的全栈AI能力，通过全球存算网、昇腾AI云服务、盘古大模型等创新技术，我们将为千行万业创新发展注入数智活力，推动中国智能产业蓬勃发展，加速培育具有创新性和竞争力的新质生产力。”盘古大模型目前迭代至5.0，在全系列、多模态、强思维三个方面进行了全面升级，提供了十亿级、百亿级、千亿级和万亿级不同参数规格的模型，包含NLP、CV、多模态，以及预测大模型和科学计算大模型，能够满足企业的全业务场景需求，也形成了丰富的大模型落地实践。据了解，目前，华为云已经联合数百家伙伴与客户，将行业知识与大模型能力相结合，构筑了30多个行业大模型以及400多个AI应用场景。在算力方面，昇腾AI云服务则提供了可持续的算力解决方案，让各大企业能够在芯片供应受限情况下，用澎湃AI算力支撑起国内大模型训练。当然，目前各大云平台在大模型的训练和使用中也存在的“算力墙”“内存墙”“能效墙”等问题，华为云也从此着手，不断优化迭代昇腾AI云服务，预计今年基于下一代云基础设施CloudMatrix的昇腾AI云服务将正式商用。这意味着，华为云逐渐将传统的以CPU为中心的主从架构，演进为多元算力对等全互联架构，并通过高速互联网络协议，将CPU、NPU、GPU等算力资源全部互联和池化，从而把AI算力从单体算力演进到矩阵算力。在这一自研AI底座的托举下，华为云得以更快的速度在各种B端场景中快速推进创新，帮助龙头企业打造AI落地的样板间。正如华为云方面此前表示，他们早已笃定了AI的发展风向——将AI与行业深度结合，即AI for Industry。从华为云的种种实践中，也可以看清他们的策略正是长期扎根行业、在水面之下做深做透大量的基础工作，夯实AI底座。 
走向AI for Science，布局
更难、更前端的科研领域大模型
华为云下一步的AI落地愿景并不止于此，他们的星辰大海是从过去的AI for Industry，进化到AI for Science（即人工智能驱动的科学研究）。科学研究是一个复合的过程，包括假说的提出、实验的设计、数据的收集与分析，而AI for Science的目标便是，使用人工智能来增强和加速这其中的每一个阶段，使科学研究变得更加高效。从Industry再到Science，前者更多是一事一议，后者更多是从更源头、更前端切入，让以往科研从选题到成果的“小作坊”生产模式，向平台科研模式转变，解决了效率低的难题，让AI工具迸发更大的活力。华为云大数据与AI领域总裁尤鹏也对此表示，科学研究与行业落地是“先导”与“后发”的关系，AI for Science将为科学研究带来新的效率提升。事实上，从1589年开始，人类的科学研究便大致分为五大范式——在第一范式里，科学家信奉实验观察，比如天文学家开普勒，他通过观察总结出天体运行的规律；在第二范式里，科学研究演变成了理论范式，数学家对经验进行数学抽象和推演，比如用描述经典力学的牛顿运动方程、或者用来描述电场磁场关系的麦克斯韦尔方程等。此后，随着计算机的发明，人们相继进入了第三范式、第四范式，逐渐用更高效率的计算范式、以及数据驱动范式，借助物理公式，或者是ML(机器学习) 来分析数据，寻找科学规律，并进行预测。而当2024年的年诺贝尔化学奖出炉，当中3名获得者均与人工智能领域有关，足以证明科学研究进入以AI为主导的第五范式——AI for Science。AI for Science，不仅是前四种范式的有机结合，发挥了经验和理论各自的特长，又把AI和计算科学融合在一起，大大扩展了认知的边界。在这一趋势之下，借助在多个科学计算领域探索积累的实践经验，华为云基于昇腾AI云服务，打造了一站式AI4S（AI for Science）科学计算平台，助力科研机构敏捷创新。据介绍，华为云“AI4S科学计算平台”最大的特点之一，便是提供了全栈的工具，包括AI算力、加速套件/加速库、工作流及AI4S领域模型等。通过打造该一站式开发平台，华为云正在支持科研机构敏捷完成模型训练、微调和部署。当然，这一平台也秉承着开放的态度，融合了开源模型能力和自研/三方的闭源模型能力，与众多高校/实验室联合共建。目前，这一平台的服务已覆盖10个以上的AI4S领域（比如生物医药、计算化学、地球科学、电磁学、流体仿真、量子力学等），以及80个以上的模型。这些领域和模型也已经过工程化和产品化进程，支持科研机构进行二次开发，帮助实验室们进行敏捷创新，提高科学计算AI开发效率。在华为云的布局下，最近几年，AI for Science领域，华为云已经在医疗、农业、气象等领域取得了一系列成果。可以预测的是，AI下一场战争正是“AI应用之战”。而这场战争的战局也在悄然发生变化，逐渐从广袤的B端场景争夺战，进发到更前端、更深渊的AI for Science竞争。在这其中，华为云已经快速反馈，抢占了下一波AI发展的先机。
