迈向智能世界白皮书2023-计算

计算 算力为基，共建智能新生态 目录 趋势一：AI能力出现拐点，从预测推断走向内容生成01 02趋势二：百模千态，AI加速覆盖千行百业 趋势三：AI生态加速收敛，为国内AI生态带来新的机遇和挑战 趋势四：操作系统面向AI持续演进04 趋势五：ARM逐步成为行业数字化算力主流选择 05 AI能力出现拐点，从预测推断走向内容生成 随着NLP领域的突破，AI的内容生成成为新的增长热点 •2015年CV类视觉识别超过人类，可部分替代人眼/耳，主要用于物体识别和发现，催生了千亿级智能安防产业。•2022年底基于NLP的ChatGPT学会思考会学习，用于理解和生成，GPT-4已初步具备自主学习和思考能力，在文本/图像/音频/视频/代码等脑力劳动场景中已达到人类80%的水平，可替代较高端脑力劳动工作。 AI能力出现拐点，从预测推断走向内容生成 模型架构向Transformer收敛，AI应用落地越来越简化 •Transformer结构在图、文、音多个领域表现优异，大模型的基础架构向Transformer结构收敛，大量基于Transformer结构的大模型涌现。 •AI大模型技术快速发展，AI算法与应用的开发、上线部署与业务发放等过程均大幅简化，有大量开源可用的开源大模型，有丰富的大模型微调算法，主流框架均支持低代码的开发构建大模型的能力，业界主流厂商联合发布大模型的一体机。 大模型创新全流程使能 AI能力出现拐点，从预测推断走向内容生成 模型的参数量仍在扩大，大模型算力需求6个月翻一番 •ScalingLaw尚未见顶，万亿多模态大模型是新的热点，模型表现强烈依赖于模型规模，随着计算量、数据量和参数量提升而提升；相同参数下，更深的模型拥有更好的性能。•多模态数据成为大模型训练主要数据，对于算力需求是文本数据的百倍，大模型算力需求6个月翻一番的趋势，预计至少持续到2030年。 Scaling Law尚未见顶MOE万亿参数大模型是新的热点 •模型表现强烈依赖于模型规模•相同参数下，更深的模型拥有更好的性能。 目录 趋势一：AI能力出现拐点，从预测推断走向内容生成 02趋势二：百模千态，AI加速覆盖千行百业 趋势三：AI生态加速收敛，为国内AI生态带来新的机遇和挑战 趋势四：操作系统面向AI持续演进04 趋势五：ARM逐步成为行业数字化算力主流选择 05 百模千态，AI加速覆盖千行百业 头部企业积极围绕大模型加速布局产品与服务 •人工智能在各个行业的渗透率持续提升，随着AI算法的突破，AI可以覆盖的业务场景快速扩充，从之前以视觉识别为主，到现在的内容推荐、人机互动、创意创作、科学研究等方方面面。 •国内头部企业正在积极围绕大模型进行战略布局，主要集中面向三类产品与服务，提前构筑新竞争优势和市场格局：第一种是服务内部，提升自身业务效率与感知；第二是面向中小企业提供AI模型服务，也就是Maas（ModuleisService），通过模型开发服务，来深度切入行业；第三种是面向AI创业者/企业提供算力服务，比如政企、运营商及云厂商等。 国内头部企业在战略布局大模型机会 面向AI创业者/企业提供算力服务3 对内提升自身业务效率与感知1 面向中小企业提供AI模型服务2 •抓计算业务负载重心向AI转移的趋势•满足企业AI算力需求，构筑数字基础设施格局 •通过API/三方插件吸引更多应用及数据•通过提供模型开发服务，深度切入行业，掌握行业经验和数据 •与自身行业、业务特点和需求等深度结合•做好迎接产业格局剧烈变革的准备，提前构筑新产品竞争优势，提升用户体验 代码生成、手机/流程IT助手盘古，千亿参数 AI学习机、多语种翻译星火认知，千亿参数 百模千态，AI加速覆盖千行百业 大模型应用加速进入行业生产系统，未来2年将深入50%+行业核心场景 AIGC持续扩展业务领域和专业知识，正在快速进入业务全流程节点，快速融入各行业核心应用；如办公应用中文字生成极大提升公文，邮件，新闻等编辑效率；软件开发中代码生成可提升开发人员的工作效率，多媒体设计中图像、视频生成类功能已嵌入主流设计软件。 目录 趋势一：AI能力出现拐点，从预测推断走向内容生成01 02趋势二：百模千态，AI加速覆盖千行百业 趋势三：AI生态加速收敛，为国内AI生态带来新的机遇和挑战 趋势四：操作系统面向AI持续演进04 趋势五：ARM逐步成为行业数字化算力主流选择 05 AI生态加速收敛，为国内AI生态带来新的机遇和挑战 生态走向聚合，算力底座技术门槛提高 •开发更高性能的AI大模型需要更强的算力平台，算力底座技术门槛提高，未来训练核心拼集群系统能力。 AI生态加速收敛，为国内AI生态带来新的机遇和挑战 高性能的算力平台，需要解决3大挑战 •高性能AI大模型对算力的需求指数级增长，AI算力平台从单机走向集群。•超大规模AI集群的建设面临着跨域协同、液冷和可靠性3大关键技术挑战：AI集群的液冷大规模商用存在工程挑战；AI集群建设是个系统工程；AI大模型训练依赖AI集群高可用。 目录 趋势一：AI能力出现拐点，从预测推断走向内容生成01 02趋势二：百模千态，AI加速覆盖千行百业 趋势三：AI生态加速收敛，为国内AI生态带来新的机遇和挑战 趋势四：操作系统面向AI持续演进04 趋势五：ARM逐步成为行业数字化算力主流选择 05 操作系统面向AI持续演进 随着人工智能成为全球各国新的科技热点，人工智能基础设施建设也成为重要抓手与着力点，在开源打造方面，业界应加速推进融入AI的基础设施布局落地。 •AI赋能操作系统更智能。操作系统可以使用基础大模型，基于大量操作系统自身代码和数据，训练出操作系统自身的助手模型，实现代码辅助生成、问题智能分析、系统辅助运维等功能。以前需要多个领域专家协同解决的问题，未来都可以交给助手模型。 •操作系统使能AI更高效。操作系统通过异构资源统一管理和调度，实现CPU和XPU的深度融合，以更全局、更均衡和更精细化的视角统筹内存和算力，充分挖掘空闲资源，提升有效利用率，进而提升AI训练和推理性能。 超大容量 AI赋能开发者 •PB级异构内存管理•训练效率提升 •自然语言交互•打通领域知识 广泛的大模型支持 高效算力 GLM、LLAMA、BaiChuan •辅助编程•辅助运维 •异构算力多维调度•推理并发提升 目录 趋势一：AI能力出现拐点，从预测推断走向内容生成01 02趋势二：百模千态，AI加速覆盖千行百业 趋势三：AI生态加速收敛，为国内AI生态带来新的机遇和挑战 趋势四：操作系统面向AI持续演进04 趋势五：ARM逐步成为行业数字化算力主流选择 05 ARM逐步成为行业数字化算力主流选择 ARM算力从端侧延伸至服务器市场，市场份额不断提升 •随着自动驾驶，云游戏等应用兴起，数据中心侧，传统单一架构难以满足要求，端-边-云协同成为趋势，ARM算力是从最初的端侧起步，目前在端侧拥有95%以上绝对优势。随着多样性算力发展，ARM进入算力更高的服务器领域，基于协同趋势表现出显著的优势，当前在云/数据中心场景已逐步成为主流。 •ARM在服务器市场的总算力占比稳步提升，ARM服务器市场份额不断提升，根据IDC报告数据显示，2023年全球ARM服务器出货量预计占比约为10%。ARM架构服务器已逐步成为通用计算领域新的选择。 ARM在端侧已经占据超过90%份额 ARM逐步成为行业数字化算力主流选择 以鲲鹏为代表的ARM路线，逐步成为行业数字化算力主流选择 •国内ARM生态发展迅速，以鲲鹏为代表的ARM架构服务器，市场份额快速提升，预计2023年全年中国服务器市场ARM占比会超过10%。 •鲲鹏计算产业从2019年发展至今，聚焦基础软硬件根技术创新，坚定“硬件开放、软件开源、使能伙伴、发展人才”的战略，生态稳步发展。目前，在全球鲲鹏计算产业伙伴的共同努力下，已发展4700+合作伙伴，共推出14500+鲲鹏联合解决方案，已经构筑了完整的基础软硬件生态和人才发展体系，并在政府、金融、运营商、电力、能源、教育、医疗等各个行业实现了大规模的商用落地。 生态共建，合作共赢 Thank you. 把数字世界带入每个人、每个家庭、每个组织，构建万物互联的智能世界。Bring digital to every person, home andorganization for a fully connected,intelligent world. Copyright©2023 Huawei Technologies Co., Ltd.All Rights Reserved. The information in this document may contain predictivestatements including, without limitation, statements regardingthe future financial and operating results, future productportfolio, new technology, etc. There are a number of factors thatcould cause actual results and developments to differ materiallyfrom those expressed or implied in the predictive statements.Therefore, such information is provided for reference purposeonly and constitutes neither an offer nor an acceptance. Huaweimay change the information at any time without notice.