華為輪值董事長發(fā)聲 大模型非萬能,，應用需擇優(yōu)選用
華為副董事長兼輪值董事長徐直軍在2024年華為全聯(lián)接大會上發(fā)表講話，強調(diào)了人工智能（AI）對行業(yè)的重大影響及華為的全面智能化戰(zhàn)略。他指出，該戰(zhàn)略的核心在于把握住人工智能帶來的變革機會，但同時也坦承,，華為在制造先進芯片方面面臨外部限制，這是公司在構(gòu)建算力解決方案時必須應對的挑戰(zhàn)。
徐直軍觀察到,，人工智能正日益成為主要的算力需求驅(qū)動力，促使計算系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)發(fā)生變化，強調(diào)了系統(tǒng)整體算力的重要性,，而不僅僅依賴單一處理器的能力,。這種結(jié)構(gòu)變化為通過創(chuàng)新架構(gòu)，探索一條自主可控的計算產(chǎn)業(yè)增長路徑提供了契機,。
盡管大模型的技術(shù)進展極大地加速了智能化進程,，當前各行各業(yè)普遍關(guān)注并投入于大模型及其配套的AI算力建設，徐直軍提醒,，從長遠看,，并非每家企業(yè)都需要構(gòu)建大規(guī)模AI算力設施。他解釋說,，AI服務器特別是AI算力集群相比傳統(tǒng)x86服務器,，在供電、散熱等方面有更高要求,，且隨著模型規(guī)模的持續(xù)擴大,，快速迭代的AI服務器可能導致數(shù)據(jù)中心要么資源過剩，要么無法滿足實際需求的兩難境地,。
此外,，徐直軍提出，并非所有應用場景都需追求極大規(guī)模的模型,。十億參數(shù)級別的模型已能滿足科學計算,、預測決策等需求；百億參數(shù)模型則能應對自然語言處理（NLP）,、計算機視覺（CV）,、多模態(tài)等領(lǐng)域中眾多特定場景，如知識問答,、代碼自動生成,、客服輔助和安全檢測。而對于NLP,、多模態(tài)的復雜任務,，則可使用千億參數(shù)模型來處理。這表明,，模型的選擇應基于實際應用場景的需求,，而非一味追求“大”。
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