“一段时间以来,各行各业几乎言必称大模型,纷纷建设人工智能(AI)算力、训练大模型,这对于华为这样的算力提供商而言无疑是重大利好。”9月19日,在2024年华为全联接大会上,华为副董事长、轮值董事长徐直军在主题演讲中直言,但从长远来看,不是每个企业都要建设大规模的AI算力、训练基础大模型,不是所有的应用都要追求“大”模型。
徐直军。华为 供图
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站在全面智能化时代的初期,徐直军认为,企业除了思考怎样把智能化能力融入产品外,还要认真思考适合自己的获取AI算力的方式,同时要根据自身不同业务场景需求,选择最合适的模型。
建设大规模AI算力并不容易。AI服务器对数据中心机房环境要求高、升级换代的节奏快,如不能及时缓解代际产品的“木桶效应”,未来大模型训练都会受到影响。因此,徐直军认为,每个企业都要思考适合自己的获取AI算力的方式,而不仅仅是建设自己的AI算力。
同样的道理,徐直军提到,不是每个企业都要训练自己的基础大模型——不仅成本高,获得足够多高质量的数据量、建立技术人才队伍也是重大挑战。
“企业应聚焦自身核心业务,自行训练基础大模型会影响AI尽快赋能核心业务。”他说,同时也应看到,不是所有的应用都要追求“大”模型。从华为盘古在行业的实践看,十亿参数模型可以满足部分科学计算、预测决策等业务场景需求,百亿参数模型可以满足面向自然语言处理、计算机视觉、多模态等大量特定领域场景的需求,一些更复杂的任务场景才需要千亿参数模型。因此,他提出,企业需要根据自身不同业务场景需求选择最合适的模型,或者通过多模型组合来解决问题。
“对于很多不具备自建AI算力和自训练基础大模型能力的企业来讲,选择云服务是更为合理的、可持续的选择。”徐直军表示,面向AI对华为云全栈升级,通过华为云昇腾云服务和模型云服务,致力于让每个企业都能按需、高效地训练和应用模型进行推理。
针对在云上进行大模型训练和推理所面临的安全新挑战,徐直军表示,华为将提供从安全理念、机制、技术到知识产权的体系化安全能力,保障大模型训推安全、确保生成内容的安全合规。
“如果客户使用华为云大模型服务,生成的内容侵犯了第三方知识产权,华为将自费为客户辩护,并就最终法院判决或与第三方和解造成的损失、成本和费用进行赔偿。”徐直军信心满满。
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