編 輯丨駱一帆 , 陳思穎

(相關資料圖)

圖 源丨圖蟲

2023 年，大模型的大競爭時代開啟，目前全球已經有數百個大模型亮相，而戰場上的主角們還在不斷進化。

7 月 7 日，在華為開發者大會 2023（Cloud）上，華為云發布了盤古大模型 3.0 版本。華為常務董事、華為云 CEO 張平安表示，盤古大模型 " 不作詩，只做事 "，將重塑千行百業。

事實上，華為對大模型的探索很早就開啟，2019 年 ~2020 年，盤古大模型就已在華為云內部立項，并且完成了與合作伙伴、高校的合作搭建。2021 年 4 月，華為云盤古大模型正式對外發布。

從盤古大模型面世之初，就主要面向盤古大模型 3.0 是一個面向行業的大模型系列，包括"5+N+X" 三層架構，分別是基礎大模型、行業大模型、專用大模型。

2021 年，盤古的多模態大模型、科學計算大模型還在規劃中，如今的 3.0 版本，盤古的大模型體系已經頗為豐富。不僅從基礎通用大模型發展出行業大模型，還針對細分場景提供更細致的大模型服務。

張平安在會后接受 21 世紀經濟報道等媒體采訪時表示，對于盤古大模型的下一步計劃，內部有非常激進的 roadmap（路線圖）。在盤古大模型的發展上，有團隊在研究有更多參數讓 AI 大模型發展更好，也有團隊在研究將參數通過量化，以更少的算力需求來滿足服務。另外更重要的是，現在華為云已經在鐵路、煤礦、金融等行業里做了模型，在行業的垂直深度還要更深一些。

盤古大模型 3.0 來了

張平安介紹道，最新版本的盤古大模型共有三層架構。其一為基礎大模型（L0 層），主要提供通用技能，支撐企業各類應用，具體包括自然語言、視覺、多模態、預測、科學計算五個基礎大模型。

在參數方面，盤古 3.0 提供 100 億參數、380 億參數、710 參數和 1000 億參數的系列化基礎大模型，匹配客戶不同場景、不同時延、不同響應速度的行業多樣化需求。

同時，大模型也提供一致的能力集，包括 NLP 大模型的知識問答、文案生成、代碼生成以及多模態大模型的圖像生成、圖像理解等能力，這些技能都可以直接調用。

對于基礎大模型的煉成，華為的技術專家在會上指出，盤古大模型的特色是可伸縮、高可擴展的稀疏 - 稠密語言大模型，在數據訓練方面，預訓練數據超過 3 萬億個 token（AI 大模型的數據單位），指令微調數據的規模在千萬級。

基礎大模型之外，第二層架構是 N 個行業大模型（L1 層），華為云既可以提供使用行業公開數據訓練的行業通用大模型，包括政務，金融，制造，礦山，氣象等大模型；也可以基于行業客戶的自有數據，在盤古大模型的 L0 和 L1 層上，為客戶訓練自己的專有大模型。

在此基礎上，華為云還提供了大模型行業開發套件，通過對客戶自有數據的二次訓練，客戶就可以擁有自己的專屬行業大模型。同時，根據數據安全與合規訴求，盤古大模型還提供了公用云、大模型云專區、混合云多樣化的部署形態。

華為云人工智能領域首席科學家、國際歐亞科學院院士、IEEE/CAAI Fellow 田奇談道，通用大模型在落地行業上面臨三大挑戰，分別是知識雖多、價值挖掘快但數據安全難保障、通用性強但專業性弱。

而盤古大模型通過分層解耦架構從而更好應用到千行百業，從基礎大模型迭代出行業大模型。田奇表示，實現行業大模型有四大關鍵舉措，分別是沉淀行業知識、淬煉行業技能、對話專業工具和保障安全合規。

行業大模型之上就是 N 個專用大模型（L2 層），提供了更多細化場景的模型。比如，更加專注于政務熱線、網點助手、先導藥物篩選、傳送帶異物檢測、臺風路徑預測等具體行業應用或特定業務場景，提供 " 開箱即用 " 的模型服務。

而大模型的發展離不開算力，在大會上，華為云宣布推出昇騰 AI 云服務，并在烏蘭察布和貴安同時上線。據悉，昇騰 AI 云服務可以提供更長穩的 AI 算力服務，達到每秒 200 億億次浮點運算能力，千卡訓練 30 天長穩率達到 90%，斷點恢復時長不超過 10 分鐘。

張平安表示，華為要構建 AI 算力的另一極，" 現在有數百個項目在排隊，算力都來不及建設，GPU 價格高、交貨周期很長，中國算力緊缺，滿足不了需求。華為首先在中國先立足和扎根，滿足中國行業客戶的需求，立志成為算力的另一極。"

行業大模型深入應用

事實上在 OpenAI 引爆熱潮之前，華為等大企業就已經在鉆研 AI 大模型，此前幾年大模型在學術界早就是熱門話題，2023 年才徹底引燃大眾市場。

對于華為而言，人工智能自然是必爭之地，云、計算都是華為升級轉型的重要方向。一方面，華為云盤古大模型并非今年才進入市場，而是已經歷經迭代根據業務的需求發展而來，并且已經形成一個系列。

另一方面，需要指出的是，盤古大模型和 ChatGPT 并非在一個賽場，它們屬于兩個概念。ChatGPT 是 GPT 系列大模型的一個應用場景，可以直接面向 C 用戶群體，而盤古大模型的應用場景更多聚焦在 B 端的千行百業，華為本身 B 端起家，在產業端有天然的優勢和稟賦。

此前，田奇向 21 世紀經濟報道記者表示："AI 是華為云的核心競爭力之一，我們持續在 AI 領域投入研發，大模型是 AI 的重要技術方向。未來三年，我們認為將會是大模型是風起云涌的三年，AI 將會和各行各業深度結合，AI for industries 將是我們的主要方向。"

目前，盤古大模型已在政務、金融、制造、煤礦、鐵路、制藥、氣象等諸多領域進行深耕。比如在政務領域，華為云攜手深圳市福田區政務服務數據管理局，上線了基于盤古政務大模型的福田政務智慧助手。在煤礦領域，盤古礦山大模型已經在全國 8 個礦井規模使用，一個大模型可以覆蓋 1000 多個細分業務場景。

在制造領域，過去單產線制定器件分配計劃，往往要花費 3 個小時以上才能做齊 1 天的生產計劃。盤古制造大模型學習了華為產線上各種器件數據、業務流程及規則以后，能夠對業務需求進行準確的意圖理解，并調用天籌 AI 求解器插件，1 分鐘即可做出未來 3 天的生產計劃。

在氣象領域，盤古氣象大模型是首個精度超過傳統數值預報方法的 AI 預測模型，同時預測速度也有大幅提升。原來預測一個臺風未來 10 天的路徑，需要在 3000 臺服務器的高性能計算機集群上花費 5 小時進行仿真。現在基于預訓練的盤古氣象大模型，通過 AI 推理的方式，研究者只需單臺服務器上單卡配置，10 秒內就可以獲得更精確的預測結果。

7 月 6 日，國際頂級學術期刊《自然》 ( Nature ) 雜志正刊發表了華為云盤古大模型研發團隊研究成果——《三維神經網絡用于精準中期全球天氣預報》（《Accurate medium-range global weather forecasting with 3D neural networks》）。數據顯示，這是近年來中國科技公司首篇作為唯一署名單位發表的《自然》正刊論文。

眼下，國內外的巨頭們都已經在大模型賽場上落子，隨著 AI 產業 "iPhone 時刻 " 的到來，AI 如何融合產業進行升級變革、如何進行商用也將備受關注，產業界也更加期待中小開發者們也像雨后春筍一樣涌現，構建起更完善的 AI 生態。

大模型成為 WAIC 最火關鍵詞

7 月 6 日至 8 日，2023 世界人工智能大會（WAIC）在上海舉辦。本屆大會聚焦科學前沿和產業發展，首次設置 " 邁向通用人工智能 " 主題展區，集中展示國內外總計 30 多款大模型，大模型成為今年 WAIC 的最火關鍵詞。

本期編輯 劉雪瑩 實習生 趙鳳鈴