华为全联接大会上发布的华为云分布式QingTian架构

有点意外，华为不再主动提及手机。

9月25日下午，华为发布会现场，华为Mate60系列以及MateX5两大旗舰手机“隐身“。

甚至，就连Mate 60 Pro+，以及尚未露面的Mate 60 RS，关于手机相关芯片等都没有被提及。

在华为有意“弱化”手机的同时，却在算力业务上频频落子。

在8月下旬的一次座谈中，华为创始人任正非表示：“我们即将进入第四次工业革命，基础就是大算力。”

随后在9月份的华为全联接大会上，华为副董事长孟晚舟也再度重申算力的重要性，“算力的稀缺和昂贵，已经成为制约AI发展的核心因素”；她还表示，华为将发挥综合优势，致力突破算力瓶颈。

算力被华为抬升到如此高的位置，意味着除了手机业务上的苹果，华为又为自己增添了一位世界级的科技巨头作为竞争对手——英伟达。

整体来说，华为AI芯片在性能和软件生态上还是弱于英伟达，但它在有自主可控需求的国内客户前却有着巨大的竞争优势，而国内应用端的井喷给华为提供了承接剩余产能的机会。

强调算力

2023年9月20日，华为全联接大会在上海举办。

孟晚舟在大会上发表主题演讲，她就华为在AI领域的定位以及在大模型领域的战略进行了分享，并表示华为将推行“全面智能化战略”：

首先，让所有对象可联接，不仅是物理实体的，也包括逻辑的、虚拟的；不仅包括数字化的设备，也包括传统的终端和装置；不仅使数据上得来，也让意图下得去；

其次，让所有应用可模型，通过大模型范式，让智能应用快速惠及每个人、每个家庭、每个组织；

此外，让所有决策可计算，以算力的无所不在，加速智能的无所不及，并让数据的潜力在计算中不断地释放与叠加。

孟晚舟认为，参数超过千亿甚至万亿的人工智能神经网络模型，正在加速进入千行万业，AI发展也正在跨越拐点，

“从小模型时代到大模型时代，AI技术的实用性发生了质的飞跃”。

她表示，过去不同的应用场景需要开发不同的模型，而现在一个大模型可以适配多种业务场景，大幅降低了AI开发与应用的门槛，缩短了技术到应用的周期，使AI从作坊式开发、场景化定制，走向工业化开发、场景化调优，依托大模型规模化解决行业问题成为可能。

同时，孟晚舟在会议上重点强调算力对于AI现阶段发展的重大意义。

“人工智能的发展，算力是核心驱动力。大模型需要大算力，算力大小决定着AI迭代与创新的速度，也影响着经济发展的速度。算力的稀缺和昂贵，已经成为制约AI发展的核心因素。”

此外，孟晚舟表示，华为将发挥自己在计算、存储、网络、能源等领域的综合优势，改变传统的服务器堆叠模式，以系统架构思路打造AI集群，实现算力、运力、存力的一体化设计，突破算力瓶颈。

值得注意的是，算力是华为近期频频发声的领域，其创始人任正非不久前也表达了类似观点。“我们即将进入第四次工业革命，基础就是大算力。”任正非提及对未来的判断时表示。

技术突围

AI芯片上的发展，是华为进行技术突围的缩影。

自2019年以来，美国对华为制裁层层加码，并在2020年9月15日彻底断供华为。华为一夕之间无法使用美国软件、设备、零部件以及服务，只能自主研发工具软件、底层操作系统等。

华为业绩也因此备受冲击。

2021年，在手机业务的拖累下，华为时隔19年再度出现年收入负增长，同比减少28.6%；直到2022年华为营收才重回正增长，同比微增0.9%至6423亿元。

在美国制裁下，华为只能加大研发投入，寻求技术突围。根据华为半年报，2023年上半年，华为研发费用为826亿元，同比增加4.48%。

经过四年努力，华为基本上建立了自己的平台，比如鸿蒙操作系统、欧拉以及与合作伙伴共同研发的工具软件等。今年8月底，华为发布Mate 60系列手机，不再使用美国芯片，让外界对华为在成功技术突围下，业绩增长有了较强预期。

在华为全联接大会当天，华为在会上同时发布了昇腾AI计算集群Atlas 900 Super Cluster，其采用华为自研的星河AI智算交换机，将大量自研芯片连接起来做成集群，可支持超万亿参数的大模型训练。

谈及西方科技制裁，任正非近日表示，美国制裁对华为来说确实是压力，但是压力也是动力。

“（美国）打压之前，我们把基础平台建在美国。美国打压以后，我们被迫把平台切换到另一个平台，这是艰难的。”

任正非称，经过四年努力，华为基本上建立了自己的平台了，将来和美国的平台不一定在同一个基础上运行，但互联互通是一定的。

“面对美国的制裁和打压，华为会越来越困难，但也会越来越兴盛。”任正非坦言。

此外，9月15日，华为轮值董事长徐直军在湖南长沙参加2023世界计算大会时也表示，计算产业正处于中美竞争的关键点。

他表示，美国采取两种手段遏制中国计算产业的发展：

一是通过出口管制，使中国无法获得先进的计算芯片和计算系统；二是通过制裁，将中国的半导体产业、人工智能产业等相关企业都纳入实体清单。

“从我们对未来的判断来看，我们认为，美国对中国的遏制是长期的，我们不可能抱有任何幻想，我们也不要抱有任何幻想。”徐直军说。

他表示，由于美国对中国半导体产业实施出口管制，中国半导体产业未来在相当长时间里，制造工艺都将处于追赶状态，但如果因此不去用中国自己生产的芯片、服务器和PC（个人电脑），差距永远是差距，落后永远是落后。

“如果你大规模去使用它，就可能拉动我们整个技术的进步，我们产品的进步，然后慢慢追上去。”他表示，中国要坚定不移地打造自主的计算生态。

承接英伟达的剩余产能？

不断技术突围之下，华为AI芯片也迎来更大的发展机遇。

毕竟随着政策松绑，中国AI发展进入到应用生态井喷阶段。

目前，中国是全球最早确定类似“牌照”制度监管语言类大模型产品的国家。

2023年7月13日，国家网信办联合国家发改委教育部、科技部、工业和信息化部、公安部、广电总局公布《生成式人工智能服务管理暂行办法》，自2023年8月15日起施行。

根据《办法》，包括AI大模型在内的生成式AI产品面临两道监管手续：一是算法备案，二是安全评估，也称“双新评估”，只有这两个手续都通过，生成式AI产品才能合法上架。

目前，国内已有11家大模型陆续通过备案，其中广东地区获批公司就包括华为、腾讯等国内一线科技公司。

9月7日，腾讯混元大模型正式面向产业亮相。同月13日，百度集团资深副总裁、百度移动生态事业群组总经理何俊杰在演讲中提到，大模型的下一站是应用，整个百度移动生态正进行一场彻底的重构。

9月21日，华为云也发布盘古汽车大模型和盘古医学大模型，并宣布和展示了盘古数字人大模型和盘古气象大模型的重磅升级。

同时，各大厂也不断加紧将大模型部署落地到成熟应用上。

比如，百度搜索、文库、百家号等产品早已接入文心大模型；阿里最核心的电商淘宝、广告营销业务阿里妈妈、旗下办公软件钉钉、智能音箱天猫精灵等产品，融合了通义千问大模型的能力；腾讯的广告、游戏、社交、会议等业务，亦接入其混元大模型，并开始测试。

而华为AI芯片的机遇就在于，应用生态井喷可能加剧算力供应紧张。

与阿尔法狗兴起后的AI应用在训练后可以一次性部署、使用时无需再调用大量AI算力不同，现阶段大模型应用是每次使用都需用到算力。

巨大算力需求让GPU显卡炙手可热，英伟达旗下的多款高端显卡“一卡难求”，价格水涨船高，甚至有业内人士称，这些显卡价格“可谓一天一个价”。

算力紧张甚至让算力租赁业务成为一门“现金奶牛”的生意。“许多大厂光靠囤积的显卡，账面就会多出好几个亿的浮盈。”上述业内人士透露。

银河证券也指出，目前国内大模型竞争激烈，未来或迎来“万模大战”，行业面临巨大的算力消耗。

在业内，华为的昇腾一直被拿来对标英伟达GPU，正如前面提及，昇腾910性能已接近英伟达A100（40GB）。

虽然现阶段华为AI芯片在性能和软件生态上还是弱于英伟达，但在供给紧张的局面下，英伟达因产能跟不上从而丧失的市场份额，华为还是有望承接，更何况在有自主可控需求的国内客户面前，华为更有主场优势。