今年5月，大模型廠商你來我往，將價格戰的氛圍烘托至高點，希望以此來推動商業應用進程。
月之暗面創始人楊植麟在剛剛召開的北京智源大會表態稱，今天AI在人的工作流中占比還很低，可能只有1%，未來AI做的事情會在某個時間節點超過人做的事情，這時就可能產生新的商業模式——不再是像今天在B端API調用上打價格戰，而可能是一個普惠的AI，最終形成根據大模型產生的價值，從中分成的商業模式。
而通往“AI比人足夠智能”終點的路徑，多樣卻也局限。多樣體現在，模型層面的模態、文本長度、AI原生、參數等依舊是大模型的兵家必爭之地；而局限體現在，產業鏈整體的貫通程度還不明朗——所需的AI算力芯片短缺；大模型核心技術短期內難以實現跨躍性突破；應用層面難以找到適配的場景，或者說大模型能為應用提供的創新不足以打動用戶。
6月21日，華為開發者大會2024（HDC 2024）在東莞籃球中心揭幕。期間，華為常務董事、華為云CEO張平安發布了盤古大模型5.0。張平安提到，盤古大模型在自動駕駛、工業設計、建筑設計、具身智能、媒體內容生產和應用、高鐵、鋼鐵、氣象等領域進行了豐富的創新應用和落地實踐。
可見，先讓一只腳邁進場景，再結合場景需求不斷迭代從而反哺模型層，最終完成技術與場景的對齊，是華為應對競爭的策略。
一只腳先邁進場景
于大模型而言，市場的需求一直都在。數字化市場服務平臺愛分析發布的《中國市場大模型落地進展與趨勢洞察》表示，目前大模型的主要場景分生成場景和決策場景。在預期價值更高的決策場景中，客戶企業對大模型的專業性要求也水漲船高，往往傾向于自己著手調適。
在張平安看來，盤古大模型5.0在全系列、多模態、強思維三個方面進行了升級。其一是全系列升級。盤古大模型5.0包含不同參數規格的模型，以適配不同的業務場景。十億級參數的Pangu E系列可支撐手機、PC等端側的智能應用；百億級參數的Pangu P系列，適用于低時延、高效率的推理場景；千億級參數的Pangu U系列適用于處理復雜任務；萬億級參數的Pangu S系列超級大模型能夠幫助企業處理更為復雜的跨領域多任務。
其次，盤古大模型5.0通過模態升級來更精準地定位物理世界，以適配不同的業務需求。張平安表示，最新的盤古大模型包括文本、圖片、視頻、雷達、紅外、遙感等更多模態。在圖片和視頻識別方面，可支持10K超高分辨率；在內容生成方面，采用業界首創的STCG（Spatio Temporal Controllable Generation，可控時空生成）技術，聚焦自動駕駛、工業制造、建筑等多個行業場景，可生成更加符合物理規律的多模態內容。
最后，張平安提到，盤古大模型5.0將思維鏈技術與策略搜索深度結合，極大地提升了數學能力、復雜任務規劃能力以及工具調用能力。他稱，復雜邏輯推理是大模型成為行業助手的關鍵，提升AI理解物理世界的核心能力，是保證大模型的穩定與效率的關鍵。
目前，基于業務場景的深化、業務需求的適配與模型核心能力的增強，盤古大模型已經得到了下游企業的正向反饋。
時代周報記者了解到，上海寶武鋼鐵熱軋生產線每次調整生產鋼板的種類和尺寸，都需要工程師重新調整7道精軋機組的300多個參數，耗時約5天。而盤古大模型能夠對最優參數進行預測，顯著降低熱軋生產線調優時間，并提高預測精度和鋼板成材率。
目前盤古大模型目前已在寶鋼1880熱軋生產線上線，預測精度提高5%以上，鋼板成材率提升0.5%，預計每年可以多產鋼板2萬余噸，年收益達9000余萬元。此外，盤古大模型還將應用于高爐場景，對爐溫、鐵水溫度、硅含量等爐況進行仿真，從而輔助高爐精準控制，充分利用每一分能源，降低能源成本。
誰來充當大模型的底座？
大模型充當產業底座為各行各業送去了便利，那么在算力掣肘的情況下，誰能為大模型保駕護航？
事實上，大模型所需的暴力算力和穩定的服務運營環境，都離不開云原生的支撐。據Gartner稱，2023年70%的AI應用會基于云容器和Serverless（云原生開發）技術，在實際生產中，越來越多的AI業務，比如自動駕駛、NLP等，也正在轉向容器化部署——相比于自行搭建開發平臺、數據中心和GPU集群，模型廠商更傾向于在云服務平臺這一現成的算力基礎設施上完成模型的訓練和推理。
盡管云原生與大模型天然適配，但隨著模型參數的增大、形態更加多樣化，云原生的計算、網絡儲存等基礎架構也面臨的迭代壓力。
在華為開發者大會2024（HDC 2024）上，華為云CTO張宇昕表示，公司希望通過云系統創新，打造AI Native的云。
所謂AI Native，是指在華為云提供服務的層級結構中，除了底層提供硬件的算力基礎之外，還包括AI開發平臺及大模型，以及面向不同行業的AI云服務器。張宇昕稱，全棧系統性創新，能夠讓大模型的數據準備、訓練、推理、應用實現全流程的高效率和高性能。
華為諾亞方舟實驗室主任姚駿從數據高效、參數高效和算力高效三個方面介紹了基于華為云展開的盤古大模型5.0的訓練過程。他表示，數據合成技術已成為未來構建大模型核心競爭力的關鍵抓手。盤古大模型依托weak2strong數據合成技術，強化長序列、復雜推理等高階數據分布。同時，結合類人的階梯式數據課程，讓模型以更加像人的方式從易到難地學習知識，實現更加可控、可預期的能力涌現。
從算力到存儲，從開發工具到大模型本身，華為云所謂的全棧能力，實則暗合了其向來傾向于打造操作系統的邏輯——比起軟硬件的打造，操作系統的獨立與升級對用戶產生的價值更加全面和徹底。
會上，華為常務董事、終端業務集團（BG）余承東介紹道，具有里程碑意義的鴻蒙系統新版本Harmony OS NEXT不再建立在安卓架構上，而是鴻蒙自研的底層架構，預計在2024年第四季度正式商用。他還表示，目前鴻蒙生態設備突破9億臺，5000個應用已全部加入鴻蒙生態。這也意味著，純血鴻蒙即將與IOS、Android三分天下。
余承東介紹道，華為此次AI功能升級為系統級別，不僅僅停留在用戶界面或應用層面，而是嵌入到操作系統的最基礎層面。結合對各子系統進行智能化升級，構筑原生智能的系統底座，“有底座，有生態，才是有價值的操作系統”