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華為AI，三十而立

2020-12-19

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全棧全場景是AI技術發展最終應該有的走勢，如此之早就拋出這樣一個架構，這是華為的使命，也是一次危險的嘗試。

成立於1987年的華為，31歲了。

通信屆的老將，在今年為自己做了一個重要的轉身。

雖然華為不認可這是一種「轉型」,並且將人工智慧定義為「通用技術」，但是以外界來看，本月全聯接大會上發布的「達文西項目」以及兩款AI晶片，都扎紮實實地透露著而立之年的華為：AI立身，意氣風發。

對於華為不喜歡「轉型」這個說法，可以從此次AI全棧布局中窺見一二。

以華為的角度而言，全棧方案是打通既有的雲端和終端，從而形成的全場景AI解決方案。

這樣一來，AI自然可以被視作是通用技術工具，疊加在既有的業務上，就像華為不單獨售賣晶片，而是將它作為賦能工具，增加產品的競爭力而已。

摸爬滾打三十年的華為，在攻占AI這件事上，做到了「曲線救國、錦上添花」。

黨全栓說，對華為而言，「全棧全場景」的提出是一件自然而然的事情。

但事實上，這確確實實水到渠成的事，其實暗含了華為邁入而立之年的多年謀劃。

端倪初見，華為的AI戰略

在華為內部，全棧全場景的項目名稱為「達文西項目」，也是外界傳聞中信息最少、最神秘的項目。

儘管徐直軍強調達文西只是華為眾多項目中的一個，但其實它整合了華為體系中諸多耀眼的、有價值的部分，這稱得上是一種技術派的浪漫主義情懷。

徐直軍在接受採訪時解釋：「達文西這個人就是博學家，多才多藝，什麼都懂，是畫家、發明家、醫學家、生物學家、地理學家、建築工程師等等，所以非常切合我們要做這個事情。

一開始，這個項目是自下而上驅動的，由開發人員發起，最終，我們想要做的就是一個晶片支持全場景，可以在最寬範圍支持架構。

」

在這樣的初衷下，華為提出了全棧全場景。

按照華為的構想，全棧支持的就是全場景，而「全場景」的含義就是雲、邊緣到端的場景需求。

這樣的限定不是沒有道理的。

不止華為如此理解，對於技術本身的發展，行業人士多認為AI能力已經盡顯，在很長的一段時間內，因人工智慧催生的雲-邊緣-端這樣一種形態都不會有所變動。

因此，基於這一認知，華為為解決方案的提出找到了立論點。

通常，ICT領域的產品公司或者運營商，都是不敢貿然提出這一構想，但華為不一樣。

它出身華強北，從市場的跌打滾爬中起步，做過通信設備，賣過產品，自研過晶片。

在ICT領域，華為的觸及面可以說十分廣泛，也正因為有這樣的經歷和認知，華為才敢提出全棧。

所謂全棧，就是華為從底層晶片到頂層應用端做了全套，目前主要有四層：1.基於可統一、可擴展架構的系列化AI 晶片和IP：Ascend晶片層，除了發布的昇騰910和310，還包括Max，Mini，Lite，Tiny和Nano等系列；2.晶片算子庫和高度自動化算子開發工具CANN；3.支持端、邊、雲獨立的和協同的統一訓練和推理框架的MindSpore；4.提供全流程服務（ModelArts），分層API和預集成方案的應用使能層。

簡單來說，即是同時擁抱基礎建設和開源平台，物質精神兩手抓。

第一層晶片層，華為用各種IP把適用於物聯網、智慧型手機、智能穿戴等應用場景的各類晶片統一起來。

這裡的亮點很大程度上就是貫穿各類晶片並配合上層調用算力的IP與晶片的密切配合。

在現場，黨全栓就格外強調了：面對一個複雜場景，其實單顆晶片的能力不是最重要的，這一系統更注重如何根據需求高效調用不同的晶片。

第二層則更像是AI時代催生的產物。

早先，算子多見於通信算法上，即信號處理常用的卷積運算。

但事實上，隨著人工智慧對數據處理能力的要求加大，將各種經典的算法存儲為工具庫來調用是一種必要，也是華為的先見。

就像是晶片設計所需的EDA工具一樣，華為利用自己在ICT領域的算法積累，搭建了這樣一個可自動調用的算子庫。

這是為開發者提供便利，也是為自己的晶片架構推廣謀動力。

前兩層是華為架構的基礎，第三層則是這套方案的核心所在：全場景支持。

開發出一個可以根據場景來調動底層晶片算力的架構，是很多致力於開發AI晶片平台公司所希望做成的事情。

如果華為此次真能達到反覆強調的「高效」，確實也是一次大進步。

最後一層，其實是為調動開發者在華為平台上開發積極性的一種服務，一如賣產品，華為選擇在最後一層融合人工智慧技術，讓開發服務體驗更優，以此爭取更多的開發者來使用。

不得不說，華為深諳「分享即收穫」的道理，這是技術信條，也是商業手法。

因此，華為全聯接大會的第三天設定的是專屬開發者的主題日。

走出了通信的桎梏，華為首先擁抱的就是開發者。

在這方面，華為確實下了大工夫，它提供的服務幾乎遍及人工智慧各個細分領域。

除了全流程ModelArts外，它還發布了視覺開發破平台Hilens，量子計算模擬器HiQ，線下開發套件Atlas 200，服務堪比谷歌。

徐直軍非常接地氣的給出結論，「我們就是致力於打造用得起、用得好、用得放心的普惠AI生態。

」

但作為開發領域的後來者，憑價格便宜和算力充足，華為是否能和有著數十年開發平台服務經驗的谷歌們比拼，甚至把開發者們吸引過來，這還值得商榷。

這一次，很多人關注華為發布的兩款昇騰晶片，一顆是用於雲側的昇騰910，另一顆是用於端側的昇騰310，但不得不說，與華為宏大的全棧全場景構想相比，它們也只能是片磚片瓦。

拋出全棧，搶占先手

用統一架構來解決AI應用碎片化的問題，這是華為全棧全場景的初衷。

不止華為有此想法，在各處的演講中，寒武紀提到這一設想的次數遠超華為，Arm意欲推出的平台也頗有異曲同工之妙。

搶賽道、搶時機，華為要搶AI的這杯羹。

作為一家ICT供應商，華為最為熟知的領域毫無質疑是通信。

在通信領域，單看某一細分領域，華為也沒有格外耀眼的亮點，但若從整體能力上去看，華為的布局確實有其獨特之處。

放眼全球，我們將IOE、FANG、微軟、BAT、英特爾們（含高通、英偉達、AMD、聯發科以及諸多AI晶片玩家）、愛立信們（含思科）以及聯想們（含HP、戴爾、浪潮等）、三星、蘋果、小米等新老玩家圈一起，通過幾個維度去分析，結果是無法找到一家可直接完整對標華為價值鏈與商業形態的公司。

細緻去看，英特爾們在底層晶片價值鏈日益完整，但因各類之間存在顯著差異，很難再去用統一的架構覆蓋全場景；亞馬遜、阿里們有較完整的「雲+端」價值鏈，尤其是數據計算，但管道維度、底層晶片與硬體形態缺乏獨立的力量；再看其他，微軟在OS、雲計算層面，IBM在傳統計算與資料庫層面有很強的優勢，但更多只能在單一維度上對標。

而華為則不一樣，從通訊能力上看，華為的網通設備、連接力、管道基礎能力全面；在AI層面上，其算法、算力、視覺、語音等要素皆具備，而且在商業領域，華為擁有的客戶數據量也非其他通信上下游公司所能比擬。

打通雲管端，華為不再局限於傳統的產品和服務思維，開始著手布局生態的決策看來確實是自然而然。

「戰略是人定的，執行是最難的」

在2018年這個關口上，騰訊進行了組織架構調整，阿里也在雲棲大會上確立了包括AI晶片、自動駕駛、雲計算在內的多條最新技術路線，連做搜索業務的百度也開始宣布要量產無人車。

因時而變，國內扛大旗者們紛紛都開始尋找新的增長力。

在ICT領域，現狀也十分明晰。

傳統運營商業務仍在成長，但已見頂；概念廣為人知的5G，規模商用化還早；移動終端更多則依賴市場和人口紅利。

在全新的數字經濟時代，支撐力逐漸被削弱，華為也必須要講AI故事，展示自身新的成長能力。

提及AI，徐直軍談到有一幕讓它印象深刻：「我們在麒麟970增加了AI的能力，帶動了全球在智能終端的創新，也帶動了智慧型手機的銷售，今年能賣2億台。

」可見，對於華為來說，現在開始賺取AI的紅利不是沒有可能。

按照華為的設想，它希望AI的滲入能夠自然而然帶動成長，讓自己可以穩中有變，但種種跡象表明，作為華為商業模式轉變的重要徵兆，達文西項目已經切實帶給華為前所未有的挑戰。

此前，無論是開發晶片，還是將AI融入手機等產品，華為都不曾撼動自己主線業務的地位，而這一次華為的技術變革帶來的影響勢必貫穿整個組織架構。

而主業轉換、生態構建、商業模式重塑會經歷一個較長的周期，充滿太多不確定性。

比起過往，徐直軍在當時發布會現場也隱忍了許多。

不過在提到明年將會陸續公布達文西項目更多晶片和細節時，他還是難掩激動之情。

對於而立之年的華為而言，AI之舉已經到了成敗蕭何的關鍵境地。

華為的變革無疑會影響到國內甚至國際AI市場形態的塑造。

徐直軍自然明白這一點，他丟出一句樸實但也意味深長的話：「不該看你的競爭對手是誰，而是你華為自己做得怎麼樣？戰略是人制定的，執行是最難的。

」

這是所有企業共同面對的難題：執行。

在新市場中，占得先機最為重要，而這也符合華為的狼性文化。

AI絕非單一的技術或產品，它是一種複雜的技術與商業的融合。

拋開了「上不碰數據，下不做應用」的商業立場，華為儼然要開始大包大攬了。