据天泉新闻于2024年09月20日 11时31分47秒发现
，徐直军
：
中国半导体工艺落后是现实热点
，界面新闻记者 | 陆柯言

界面新闻编辑 | 宋佳楠

9月19日
，一年一度的华为全联接大会在上海举办
。开幕当天
，华为轮值董事长徐直军就今年科技圈最热的AI话题发表了演讲
。

徐直军表示
，华为正在全面拥抱智能化
，这必将是一个长期过程
，而算力是智能化的关键基础
。

他直接点出了中国算力建设面临的现实
，即算力需要依赖半导体工艺
，但美国在AI芯片领域对中国的制裁长期不会取消
，中国半导体制造工艺将在相当长时间处于落后状态
。“这就意味着
，中国所能制造的芯片的先进性将受到制约
，也是我们打造算力解决方案必须面对的挑战
。”

华为的观点是
，立足中国
，只有基于实际可获得的芯片制造工艺打造的算力才是长期可持续的
。在此过程中
，华为看到了挑战和机会
。

徐直军认为
，人工智能正在成为主导性算力需求
，促使计算系统正在发生结构性变化
，需要的是系统算力
，而不仅仅是单处理器的算力
。这些变化为中国通过架构性创新、开创出一条自主可持续的计算产业发展道路提供了机遇
。

基于以上背景
，华为的战略核心是
，充分抓住人工智能变革机遇
，基于实际可获得的芯片制造工艺
，计算、存储和网络技术协同创新
，开创计算架构
，开发“超节点+集群”系统算力解决方案
，长期持续满足算力需求
。

华为是在AI领域投入颇多
。2018年的华为全联接大会上
，该公司首度公布了人工智能发展战略和全栈全场景AI解决方案
，把AI定位为通用目的技术
。此后
，华为参与了各地人工智能计算中心的建设
，推出自研盘古大模型
，以及基于达芬奇架构的昇腾AI处理器
，包括昇腾310和昇腾910系列
。

徐直军提到
，大模型的火爆对于华为这样的算力提供商而言是重大利好
，但不是每个企业都要建设大规模AI算力
。AI服务器不同于通用x86服务器
，对供电、散热等数据中心机房环境要求极高
，且随着大模型越来越大
，AI服务器快速升级换代
，数据中心机房面临要么浪费、要么无法满足需求的困境
，同时存在非常大的运维压力
。

另一方面
，鉴于高成本、人才稀缺、模型训练难等因素
，并不是每个企业都要训练自己的基础大模型
，也不是所有的应用都要追求“大”模型
。企业需要根据自身不同业务场景需求
，选择最合适的模型
，通过多模型组合
，解决问题
，创造价值
。

正因如此
，华为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
。对于很多不具备自建AI算力和自训基础大模型能力的企业而言
，选择云服务是更为合理、可持续的选择
。

谈及近期被热议的端侧AI
，徐直军表示
，消费者难以理解芯片工艺、算力TFLOPS、模型参数量究竟意味着什么
，而是更加注重切身的使用体验
。终端AI应以体验为中心
，而不是以算力为中心
。

AI的另一重要应用场景是自动驾驶
，这也是华为最早投资AI的领域
。在华为介入智能汽车业务之后
，其自研的智能驾驶解决方案已成为旗下汽车产品的重要竞争力之一
。今年8月
，华为发布了该方案的3.0版本
，实现了全向防碰撞系统的升级
，以及全向避障等能力
。

这并非华为的最终目标
。徐直军称
，下一步
，华为还将基于融合感知
，持续推进自动驾驶解决方案
，逐步实现“高速路上车即可休息”、“长途安心睡”、“全地貌全天候放心开”、“泊车零剐蹭零卡死”、“主责碰撞清零”等关键场景目标
，未来最终实现无人驾驶
。

而对于生态建设的进展
，他表示
，在2017年到2019年的三年间
，华为先后开启了华为云、昇腾、鲲鹏和鸿蒙生态的构建
。在2024年及未来五年
，华为将强力战略投资生态的发展
，通过生态的发展牵引、促进、带动计算产业和终端产业的发展
，为世界计算领域提供第二个选择
，同时为世界提供苹果、安卓之外第三个移动操作系统
。

网友看法

1、网友勇敢者人生
：
认清现实
，脚踏实地

2、网友坦坦荡荡的张家超
：
承认落后 方能埋头苦干

3、网友大漠云际
：
承认落后又怎么了
？干就完了！[加油加油][加油加油][加油加油]

4、网友棋罢指犹凉fg
：
加油呀！华为
，中国脊梁！

5、网友总在阳光里
：
加油[赞]

6、网友末日审判
：
现在就靠吹牛意淫

7、网友z41543
：
@张家港的老李 丿\l