独立商业作者,曾任《极客公园》执行总编。代表作:《ofo的终场战事》
「这一次,狼真的来了。」张宇昕对我说。
1999 年加入华为的张宇昕,至今担任华为云 CTO 已有七个年头。从一名基层软件开发工程师做起,先后经历了互联网和移动互联网浪潮(过程中创立了欧拉部),而这一次,他确定,生成式 AI 的技术浪潮,真的与以往不同。
「这一波人工智能让大家看到了泛化与通用——通用就是大家都能用。」
「AI 从一个局部真理,走向了人人都信。」
「人工智能浪潮来临后,没有一个企业说我不用人工智能。」
不过,冰冷的现实是,人们对于技术的畅想无限,而落地时却进展缓慢——这是大模型浪潮迄今经历的,从热情高昂,到冷静务实的 600 多天。
昂贵、使用门槛高、技术仍存在局限,是大模型难以进入现象级应用的真相。
因此,放眼中外,云厂商成为大模型剧目中的绝对主角。他们既是辅导员——帮助一批企业率先用上大模型,过程中也售卖出自己的算力、基础设施和服务;同时也是攒局者——凭借对产业上下游的连接,先实现技术最大面积地应用,并充分观察、统筹、整合,再让产品反向牵引技术进步。
而中国的众多云厂商中,只有华为云,坚定地选择了难度最大的「AI for industry」——要将大模型率先应用于工业领域。
如果将华为视作一扇窗口,便能窥见千行百业在这次新技术浪潮下的众生相——
产业里的热情和焦虑都是空前的。在此情绪之下,一批巨无霸工业龙头,已经率先踏上大模型应用的牌桌,因为只有它们——拥有足够的财力和数据积累,有资格当「第一批吃螃蟹的人」。
一周前,我在海南,创原会技术峰会的现场,目睹了这些令人称奇的先进案例:在生产精煤、炼钢、水泥制造、医药开发与研制、疾病预测等等重要的场景里,贴着行业训出的大模型,能极大地提升这些场景的计算效率——在原本高危、高成本、高精度的作业场景里,大模型能够实现加速计算。举一个通俗例子,过去,做一次气象预报需要几千台高档的服务器,并运算上半天。现在,仅用一张卡,10 秒钟就能出结果。
看起来,第一批吃螃蟹的企业已经尝到了甜头:通过加速计算,行业能够极大地缩短生产周期(原本需要研发十年的药物可能缩短到月、甚至天)、减少生产过程中的冗余(炼错一炉钢可能产生几十吨的废料),从而达到惊人的效益提升——在山东,仅一个矿井,在大模型的加持下,一年的产煤量能够提升 2000 多吨。
那天,我身边的与会人士西装革履,他们大多来自传统行业——但会颠覆你认为它「传统」的刻板印象。因为,在生成式 AI 的浪潮下,居然是中国工业界,现象级地、率先涌现出一批大模型应用的小闭环。
我在创原会现场,专访了华为云的 CTO 张宇昕先生。我们谈到了新的人工智能浪潮下,中国产业里的集体性焦虑及其对策,以及华为对于AI Native的思考。
企业用上、用好大模型的方式是什么?这项技术在哪些行业已经率先落地,具体如何应用?华为所倡导的大模型to B 路线,如何理解?有关这些关键问题,以及大量华为的内部视角,都蕴藏在这次高密度的访谈之中。
本期文字访谈也已经上线我的公众号《卫诗婕 商业漫谈》,欢迎大家搜索阅读。
本期嘉宾:华为云CTO 张宇昕
本期 Shownotes:
03:30 华为云CTO张宇昕:1999年加入华为,历经三波技术浪潮
06:02 华为云的大模型战略,「AI for industry(工业级 AI)」
06:22 中国是 AI 发展的黑土地?
07:04 热情、恐惧、大模型焦虑?——中国企业的众生相
09:48 这波技术浪潮与过往有何不同?
13:52 「这一次,真的是狼来了!
14:24 戳破幻想:人不会的,不要指望大模型会
16:25 无论中美,云厂商都是大模型的做局者,为什么?
17:40 大模型如何改变了云:服务层、模型表达和数据价值
21:05 过去云厂商就像水电煤气,缺它不可,但不会为它支付高溢价
21:36 过去一年,云厂商经历了怎样的竞争?
23:29 华为云的独特优势:算力,国产替代,和软硬协同
26:34 当下的大模型:成本还是太高、效率还是太低
28:17 30+行业,上千个客户,第一批吃螃蟹的客户已经开始赚钱
29:05 把大模型拉下神坛?
29:56 华为不刷榜?通识不解决企业的关键问题,要靠专业专长的know-how
32:55 专业数据训得越多,泛化性就会影响,一味追求通识的指标是个浪费
33:47 就像小学生教多了消化不了,当前大模型的算力效率局限
34:29 大模型客户都是巨无霸?只有大企业有可供大模型训练的数据
36:44 「我们号召行业共建开放数据集:你之优势,能补我之不足」
38:14 把「小」的大模型做好,会是一种趋势吗?
40:26 企业如何选择大模型:专业能力、多模态的组合,以及尺寸
42:31 小参数,但是精度好的大模型,未来企业会不断追求
42:51 华为发现了哪些高价值的 AI 场景?
43:03 用大模型挖煤:一个矿井,年产增加2000多吨
44:46 用大模型炼钢:一炉钢60吨的试错成本,省了
45:50 华为内部的武功秘籍:十六字真言是什么?
48:53 「方向偏了」,「目标低了」
51:16 从云原生到 AI 原生,华为如何理解 AI Native?
51:58 AI Native 的四步实践路径
55:54 现有产品还是先有模型?技术与产品的伴生之道
57:15 「我们如果走美国的道路,不一定能成功」
59:01 中美的大模型差距,需要产学协同,才能进行全栈竞争
(👆图为中美不同技术层的对位企业对比。)
(👆云与AI,生态的三角和倒三角。)
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有关主理人:卫诗婕,独立商业作者,曾任《极客公园》执行总编,早年任职于《人物》、GQ报道、字节跳动。代表作:《ofo的终场战事》、《罗永浩:薛定谔的理想主义》、《朱一旦的枯燥生活》、《中东社交十年风云:金矿、折戟、浪潮再起》、《下一站,沙特》等。作品曾获虎嗅2024年度作者、金字节奖年度新锐作者、网易非虚构文学奖年度作者、全球真实故事奖中文报道十佳。
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