潮新闻客户端 实习生 何乐 关春源 记者 张云山
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“盘古为行业而生，就要为行业着想，更好地服务千行百业的客户”，华为开发者大会2023（Cloud）在中国东莞正式揭开帷幕，华为常务董事、华为云CEO张平安重磅发布盘古大模型3.0，他表示，盘古大模型不写诗只做事。
在昨天的2023世界人工智能大会上，华为轮值董事长胡厚崑发表演讲表示，“去年年底Chat GPT的出现，把人工智能推向了新的风口。人工智能将帮助改写身边的一切。”同时，他透露，面向未来，华为在人工智能发展上有两个着力点：第一，打造强有力的算力底座，来支撑中国人工智能产业的发展。第二，真正让人工智能服务好千行百业，服务好科研创新。
胡厚崑表示，华为云发布的盘古大模型，面向ToB千行百业，为生产活动服务、为科研创新服务。让人工智能创造价值。华为人工智能的发展关键是走深向实，着力点放在让人工智能为千行百业的生产活动服务，为科研创新服务。
其实早在2020年华为就已经布局大模型，2021年4月，华为云盘古大模型对外发布，今天的版本是盘古大模型3.0。过去的4年，华为大模型之路是怎么雄起的呢？
破解小作坊困境，盘古大模型功课天堑
ChatGPT引发的百模大战正如火如荼的进行，很多公司都想借助大模型开发细分赛道的AI应用，但一算成本，觉得太贵，只能放弃。
很多AI公司都遇到了同一个问题：一道名为“AI开发”的产业天堑。在AI从实验室走向应用的过程中，需要大量的资金支撑，开发人员专业性要求高、综合成本高、不可控程度高，还要租用服务器开发、训练、部署模型，这样的困难让很多公司望而却步。
在华为内部，2020年3月，华为云人工智能领域首席科学家田奇，和团队发起了一次安静的冲锋。这次冲锋的“行动代号”——盘古大模型。当年11月，盘古大模型在华为云内部立项成功，也完成了与合作伙伴、高校的合作搭建。
在开始打造盘古大模型的时候，团队确立了三项最关键的核心设计原则：一是模型要大，可以吸收海量数据；二是网络结构要强，能够真正发挥出模型的性能；三是要具有优秀的泛化能力，可以真正落地到各行各业的工作场景。
盘古大模型瞄准了两条赛道，同时开启了NLP和机器视觉两个领域的大模型开发。与此同时，盘古大模型也做好了未来规划。首先希望能够把机器视觉、NLP、语音，甚至计算机图形学的技术结合起来，形成多模态的预训练大模型，增强预训练大模型的跨领域协同落地能力。
困难随之而来。首先是数据和算力的问题。即便华为云拥有非常好的资源基础，在千亿参数级别的大模型面前也依旧存有不足。为此，华为云和合作伙伴的多方推动，确保了所需数据和算力资源的保障到位。
其次是与行业知识体系、数据系统的磨合问题。盘古大模型的开发，时间紧张、训练难度高、成本耗费大，自然也需要内部团队的“超人发挥”。田奇回忆，团队内部都叫自己“特战队员”，也就是角色需要经常互换，工作需要相互支撑，哪里缺人就要哪里顶上。一个技术专家，同时也要考虑很多产业落地、商业化方面的问题。
盘古大模型不断攻坚克难的团队，从起初仅有少数几个人，到如今陆续壮大起来，已经吸纳了百余人，包括3名广受关注的“华为天才少年”。2021年4月，华为云盘古大模型正式对外发布。今天，盘古大模型3.0再度升级。
大模型不再只是实验室被观赏的东西，而是可以改变行业
盘古大模型立项、研发和落地的故事，给了我们一个思考AI工业化的鲜活样本。
从历史中看，一种产品的工业化进程必然需要经历研发为重—基座为重—产品为重三个层级。
将这个逻辑回溯到AI领域。自深度学习为代表的AI第三次兴起之后，这项技术得到了快速发展，但其基础业态还处于“研发为重”的第一阶段。行业中缺乏公开、有效、低成本的产业基础，最终导致很多理论上成立的落地方案难以成行。
而盘古大模型的价值，恰恰就在于推动AI的低成本、可复制。
田奇认为，目前我们处在AI工业化开发模式起步后的快速发展阶段，而大模型是最有希望将AI进行落地的一个方向。
从盘古大模型的故事中看，这个过程的实现，需要多重力量的携手与跨界——田奇加入华为就是一例。
田奇有着最新的研究方法、技术创新能力与国际视野；在华为云的产业结构中，田奇团队也找到了学术界所不具备的驱动力——科学家也开始思考功耗、效率、成本、商业场景等等一系列真实问题。
从这个角度看，盘古大模型也是一次产业、科研的虹吸范本。产学研的纵向融合，不同行业领域的横向协同，诞生了AI在工业化阶段必须经历的虹吸效应。
田奇回忆说，如果不能复制推广，那么大模型可能就是“一个只能在实验室中被观赏的东西”。团队期待大模型应用能渗透更多场景，并带来改变。
当更多科学家、行业专家、AI架构师，用这样的角度和动力去思考AI、推动AI、建造AI，横亘在AI面前的产业天堑，最终将会成为成为AI工业化变革的标志。
大模型是新一轮AI发展的核心，其已在推进产业智能化升级中已表现出巨大潜力，并将在未来三年里形成风起云涌之势。
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