成為榕樹：解析華為的智能之路

2016年，深度學習的商業(yè)價值在全球范圍爆發(fā)，其后各大科技公司紛紛踏上了自己的AI之路。有人以算法突破聞名于世，有人以算力底座收割市場，當然也有更多公司鎩羽而歸，淪為AI泡沫的一個組成單位。

在全球科技企業(yè)的AI競逐中，有一家公司的模式是非常特殊的，那就是華為。

如果我們把華為各個BG、各個業(yè)務(wù)線視為一個整體，會發(fā)現(xiàn)華為的AI布局極其廣泛。涉及從AI大模型本身，到AI算力、自動駕駛、手機AI語音助手，再到煤礦智能化、港口智能化、醫(yī)療智能化等，甚至對華為業(yè)務(wù)很熟悉的媒體與分析師，都很難描述清楚華為的AI布局。

為什么AI技術(shù)在華為，會發(fā)展成今天這樣復雜的局面？

華為對AI有怎樣的戰(zhàn)略規(guī)劃？又或者說，AI帶來的智能化演變機遇，在華為的整體戰(zhàn)略中扮演著怎樣的角色？

從2018年提出全棧全場景AI到今天，華為的智能化戰(zhàn)略是否發(fā)生了階段性變化？如果有的話，變化的內(nèi)核是什么？

我們來嘗試回答一下這些問題。

4月17日，華為在深圳舉行了第21屆分析師大會。期間，華為輪值董事長、副董事長徐直軍在大會上發(fā)表了主題為《全面智能化之路》的演講，闡釋了華為“抓住智能化戰(zhàn)略機遇，推進全面智能化”的一系列舉措。

我們可以以此為基底，橫向?qū)Ρ热A為與全球其他科技公司在AI技術(shù)上的戰(zhàn)略差異，從而推導出“華為智能化模式”的影響與意義。

在印度加爾各答，有一棵名為Thimmamma Marrimanu的榕樹。它是吉尼斯紀錄認證的世界最大榕樹，占地面積約1.4公頃，由410多個氣根組成。

用一個比喻來形容的話，華為的AI之路，就是要成為一棵這樣的榕樹。

榕與杉：不同模式的AI路線

“技術(shù)作為人類的力量就存在于起源之中，或者說技術(shù)就是起源本身?！?/p>

——貝爾納·斯蒂格勒《技術(shù)與時間》

一家足夠大的公司應該如何做AI，或者說如何將龐大的業(yè)務(wù)體量與AI機遇對齊？

面對這個問題，不同企業(yè)必然需要結(jié)合自身的技術(shù)優(yōu)勢、供應鏈區(qū)位來進行不同的選擇。橫向?qū)Ρ葋砜?，我們可以將不同的AI路線類比成三種模式：杉樹模式、灌木模式，以及華為在做的榕樹模式。

想要理解華為的AI戰(zhàn)略，必須將其與另兩種模式進行對比。

所謂杉樹模式，是指追求算法核心突破的“向上模式”。就像杉樹不停向上生長，這種模式下的企業(yè)，追求以極大的代價完成AI模式算法的領(lǐng)先，繼而以算法這棵樹的“高度”，來覆蓋整個生態(tài)叢林。

無論是收購DeepMind，推廣AlphaGO的谷歌，還是重金支持OpenAI的微軟，都采取了杉樹模式來強化自身的算法中心化，進而希望以模型領(lǐng)導力，換取對整體業(yè)務(wù)的加持。

而另一種較為成功，甚至可以在AI浪潮中攫取更直觀利益的模式，是灌木模式。

灌木棲息在樹木之下，為其看守土壤與水分，也讓自身旺盛生長。這類企業(yè)選擇為AI算法的突破服務(wù)，提供基礎(chǔ)設(shè)施、開發(fā)平臺、可搭載設(shè)備等。AI算法會不斷進化，而基礎(chǔ)設(shè)施需要預先做好準備。這就給算力、存儲、網(wǎng)絡(luò)等廠商以供應鏈上的卡位機會。在今天的局面下，英偉達就是最大的“AI灌木”。近乎任何AI樹木想要生長，都離不開英偉達在底層的算力供應。

但無論是杉木模式還是灌木模式，都呈現(xiàn)出一個共性：頭部通吃。

只有最強的算法，最大的基礎(chǔ)設(shè)施供應商能獲得生存空間，以及絕對的AI行業(yè)話語權(quán)，而處在追趕期的腰部玩家就很難趕超。比如Meta、X，甚至蘋果，都在AI競賽中被拉開了身位。

在華為開始做AI時，就面臨著這樣的局面：做算法，不會有谷歌、微軟的優(yōu)勢；做算力，不會有英偉達的實力。并且選擇任何一條單一路線，都無法發(fā)揮出華為最大的優(yōu)勢：華為是一家全產(chǎn)業(yè)鏈公司。

在全球科技格局中，沒有任何一家企業(yè)像華為一樣布局了如此廣泛的產(chǎn)業(yè)鏈。產(chǎn)業(yè)鏈的龐大，意味著業(yè)務(wù)場景的多元與復雜。在AI競賽里，華為很難讓某一項AI能力特別強，更不可能成為全球AI產(chǎn)業(yè)鏈不可剝離的部分。但華為可以讓每一個業(yè)務(wù)場景都應用AI，充斥AI，從而以AI覆蓋的廣度，換取單一算法或者硬件的高度。

這很像榕樹的生長方式，在到達一定高度之后，榕樹不是向上生長，而是橫向拓展。每一條氣根延伸出去，就會長出一棵新的榕樹。以此類推，最終榕樹可以“獨木成林”。

外界環(huán)境的壓力，以及華為自身的產(chǎn)業(yè)特性，都決定著華為在AI技術(shù)上必須走榕樹路線。一條讓AI之根，布滿所有業(yè)務(wù)場景的路線。

四面生根：華為給AI生態(tài)帶來的變化

“一種范式通過革命向另一種范式的過渡，便是成熟科學通常的發(fā)展模式。”

——托馬斯·庫恩《科學革命的結(jié)構(gòu)》

華為是一家非常擅于橫向拓寬的企業(yè)。歷史上，華為的發(fā)展路線就是沿著云、管、端的邏輯，持續(xù)以商業(yè)機會作為錨點，以研發(fā)能力為根基，不斷橫向開拓新市場。從運營商到企業(yè)業(yè)務(wù)，是抓住企業(yè)網(wǎng)絡(luò)的錨點；從企業(yè)到終端業(yè)務(wù)，是抓住運營商代工機的錨點。

而當AI作為一種輔助工具，一種通用技術(shù)出現(xiàn)在眼前，華為看到了一種全面擴大每一種業(yè)務(wù)邊界，同時孵化出新戰(zhàn)略空間的契機。

2018年4月，華為在分析師大會中預告了將要推進AI戰(zhàn)略。這一戰(zhàn)略的廬山真面目，在這一年10月的全聯(lián)接大會正式公布。以昇騰算力為基礎(chǔ)，華為發(fā)布了全棧全場景AI解決方案。到2023年9月，華為宣布將進一步執(zhí)行全面智能化戰(zhàn)略。期間的五年，可以看作是華為以AI為核心戰(zhàn)略的第一階段。

在這個階段里，華為的做法是以昇騰AI計算為基礎(chǔ)，同步發(fā)展AI算法、AI開發(fā)平臺等軟件，再把這些軟硬件能力，融合到華為各個業(yè)務(wù)體系中。從通信到IT，從云計算到消費終端，從能源到汽車，只要有華為業(yè)務(wù)布局的地方，就將AI作為變量推動行業(yè)創(chuàng)新。

所以我們能夠看到，這五年中所有華為的業(yè)務(wù)，前面幾乎都加上了“智能”兩個字。AI變成了華為這棵榕樹新的氣根，開始向四面八方落地，而AI作為一種全新的技術(shù)機理，也在華為的橫向業(yè)務(wù)拓展中得到了快速普及和發(fā)展。

如果說，算法更優(yōu)，算力更大，是AI發(fā)展的傳統(tǒng)范式，那么華為選擇了業(yè)務(wù)場景為牽引，把AI與自身體系結(jié)合的發(fā)展戰(zhàn)略，至少可以說是構(gòu)成了一種新范式的雛形。

在這個范式里，華為也做大模型，也做底層AI算力，但并不要求其中某一項必須大于全球頂尖水平，而是以AI業(yè)務(wù)廣度和新機遇的挖掘能力來評判AI的價值。

所以我們提起華為的AI技術(shù)，不會像提到OpenAI或者英偉達一樣醒目，但同時又覺得它無處不在，很容易就能夠找到很多。而回過頭來看華為智能化戰(zhàn)略的第一階段，會發(fā)現(xiàn)在潛移默化間，它已經(jīng)推動了不同領(lǐng)域的智能化水準，甚至在很多領(lǐng)域開始扮演難以替代的角色。

比如說，我們可以思考一個問題。如果沒有華為打造的昇騰生態(tài)，那么在近兩年面對英偉達GPU供應持續(xù)收緊，地緣壓力不斷加大的情況下，中國的AI產(chǎn)業(yè)會出現(xiàn)怎樣的焦慮感？要知道，目前昇騰近乎是自主AI算力中唯一可以大規(guī)模出貨，并且占據(jù)固定市場份額的選項。有10%左右的中國AI算力需求，已經(jīng)順利遷移到昇騰生態(tài)中。在進一步加劇的AI技術(shù)博弈面前，中國AI生態(tài)因為昇騰體系的存在而獲得了戰(zhàn)略空間。

再比如，華為在具有傳統(tǒng)優(yōu)勢的通信領(lǐng)域當中，積極引入了AI技術(shù)與網(wǎng)絡(luò)技術(shù)融合的自動駕駛網(wǎng)絡(luò)ADN。這種可以極大緩解復雜網(wǎng)絡(luò)運維壓力的技術(shù)能力，在今天已經(jīng)得到了整個通信產(chǎn)業(yè)的認可與效仿，進而引發(fā)了無線、數(shù)通等通信產(chǎn)業(yè)的設(shè)備迭代熱潮。

在終端領(lǐng)域，端側(cè)大模型是如今最火熱的話題。而華為早在2017年就推動了端側(cè)AI能力的建設(shè)。由華為開始，整個產(chǎn)業(yè)鏈產(chǎn)業(yè)都將端側(cè)AI算力作為核心競爭模塊，進而還將端側(cè)AI的風潮，釋放到了PC、電視等終端行業(yè)。

在企業(yè)AI領(lǐng)域，華為在2017年提出了EI企業(yè)智能服務(wù)概念。隨后在2018年推出了AI開發(fā)平臺ModelArts，在2021年推出了專注于行業(yè)智能化的盤古大模型。在這一領(lǐng)域，華為一方面是云計算、企業(yè)ICT等市場向智能化演進的先鋒官，推動了兩大行業(yè)全面轉(zhuǎn)向AI技術(shù)路線與智能化發(fā)展方向。更為關(guān)鍵的是，華為在幾個關(guān)鍵行業(yè)積累了重要的智能化經(jīng)驗。在金融、工業(yè)、礦山等領(lǐng)域，華為的智能化經(jīng)驗最為豐富，方案最為成熟。在普惠期待行業(yè)智能化方向，但缺乏具體實操路徑的背景下，華為的行業(yè)智能方案會成為更多變革的導火索。

以上列舉的幾個方向中可以看到，華為扔出去的AI氣根，很多已經(jīng)生根發(fā)芽，并且改變了相關(guān)領(lǐng)域的AI生態(tài)格局。

華為做AI的核心邏輯，是讓這種新技術(shù)在優(yōu)勢業(yè)務(wù)側(cè)構(gòu)成領(lǐng)先性，在非優(yōu)勢業(yè)務(wù)側(cè)構(gòu)成獨特性，以此全面拓展業(yè)務(wù)邊界。同時華為還有一個AI業(yè)務(wù)邏輯，是看AI技術(shù)發(fā)展本身需要哪些配套設(shè)施，找到了機會，就通過原本的業(yè)務(wù)布局+研發(fā)能力來進行具有廣度的供應。比如華為提出面向AI大模型的算力、存力、運力綜合發(fā)展。

華為的榕樹模式，可以說汲取了杉樹模式與灌木模式不同的業(yè)務(wù)內(nèi)核。但這種覆蓋面廣泛，是建立在華為自身的業(yè)務(wù)覆蓋廣泛基礎(chǔ)上的。AI氣根向外延伸，與華為本身就是一棵巨大的榕樹，二者呈現(xiàn)緊密的正相關(guān)關(guān)系。

而當AI氣根向外發(fā)展、成長到一定階段，就該讓它們聯(lián)接起來，通過業(yè)務(wù)組合、技術(shù)融合獲得新的樹林。

這就是華為從智能化戰(zhàn)略，向第二階段全面智能化戰(zhàn)略的轉(zhuǎn)變。

八方成林：步入智能化第二階段

“對于理解充滿不確定性的創(chuàng)新過程，個人經(jīng)濟激勵的解釋完全無法替代從戰(zhàn)略、組織和技術(shù)創(chuàng)新等領(lǐng)域去理解行動及其后果的理論。”

——路風《新火：走向自主創(chuàng)新2》

推動智能化戰(zhàn)略五年之后，華為并不張揚地進行了戰(zhàn)略升級。這種變化的原因是多方面的，首先是外部環(huán)境出現(xiàn)了變化。AI大模型技術(shù)的出現(xiàn)與成熟，強化了外部市場對AI的期待，同時也極大程度拓展了AI技術(shù)的價值可能性。很多企業(yè)都在這一階段調(diào)整了自身的智能化戰(zhàn)略，華為也不例外。

從內(nèi)部來看，華為在智能化第一階段布局的很多業(yè)務(wù)板塊都已經(jīng)成熟，可以開始從單點落地，變成點與點之間的聯(lián)接。期待從這些多點聯(lián)接里收獲由價值傳導帶來的巨大機會，是華為推動智能化戰(zhàn)略向第二階段深化的主要考量。

繼續(xù)用榕樹的比喻，第一階段是讓氣根生長出去，第二階段就是讓生長的氣根聯(lián)接成新的樹林，持續(xù)壯大整棵榕樹的覆蓋范圍。

在新階段，華為的智能化戰(zhàn)略也將表現(xiàn)出新的變化。就目前情況來看，至少可以將其總結(jié)為三點：

1.通過AI能力，打造更加牢固的生態(tài)底座。

在地緣等問題的巨大壓力下，做生態(tài)是華為的第一優(yōu)先事項。而AI計算生態(tài)，本身就是華為生態(tài)布局中關(guān)鍵的一項。與此同時，在終端操作系統(tǒng)、物聯(lián)網(wǎng)操作系統(tǒng)等軟件生態(tài)方面，AI技術(shù)也是關(guān)鍵的加持項，是讓開發(fā)者認可鴻蒙、歐拉生態(tài)有機會、有潛力的關(guān)鍵支撐點。

未來，華為將持續(xù)打造CANN和MindSpore，鞏固昇騰生態(tài)的穩(wěn)定性與活力。

與此同時，華為還希望基于華為云打造統(tǒng)一的開發(fā)者入口，讓開發(fā)者可以在鯤鵬、昇騰和鴻蒙生態(tài)之間自由移動。智能化的撬點，是華為實現(xiàn)計算第二選擇，移動終端第三代操作系統(tǒng)的關(guān)鍵。

2.通過AI能力，不斷將華為內(nèi)部能力向外轉(zhuǎn)化。

在“自己的降落傘自己先跳”傳統(tǒng)下，在ICT領(lǐng)域，我們知道今天很多行業(yè)主流標準與方案，最早都來自華為內(nèi)部。而接下來的“降落傘”，很多都將與智能化能力緊密相關(guān)。在華為內(nèi)部，AI解決方案已經(jīng)廣泛用于研發(fā)、生產(chǎn)、供應鏈、銷售與服務(wù)、用戶體驗、質(zhì)量管理、企業(yè)管理等流程。這些內(nèi)部能力的外化，也是智能化戰(zhàn)略升級的發(fā)力點之一。

華為戰(zhàn)略研究院院長周紅，在這屆分析師大會中《面向智能時代的思考和展望》的主題演講中提到，下一步華為會基于盤古大模型以及企業(yè)高質(zhì)量數(shù)據(jù)構(gòu)建企業(yè)大模型，通過大模型重構(gòu)業(yè)務(wù)模式。一方面把AI大模型與人結(jié)合起來，使得每個員工都有“懂我”的智能助手；另一方面把AI大模型跟事情結(jié)合起來，將大模型全面引入到研發(fā)、銷售等各領(lǐng)域，重構(gòu)作業(yè)模式，提升業(yè)務(wù)效率。

從華為內(nèi)部到市場環(huán)境的AI流速，將在新戰(zhàn)略階段中被重視和加速。

3.通過AI能力，開拓重點業(yè)務(wù)的新機遇。

通過AI能力拓寬業(yè)務(wù)邊界的路線，在華為新的智能化戰(zhàn)略周期中將得到保留和加強。在通信、IT、終端以及新的機遇點，比如汽車、能源等方面，都會看到AI技術(shù)，尤其是AI大模型的加入與釋放。

比如說，在企業(yè)智能化領(lǐng)域，華為云將持續(xù)發(fā)力盤古大模型以及昇騰云服務(wù)，打造AI Native云基礎(chǔ)設(shè)施，并通過挖掘重點行業(yè)的智能化解決方案，進而實現(xiàn)規(guī)模化復制的方式，在行業(yè)智能化方面獲取更廣泛價值。

在通信領(lǐng)域，華為希望將AI大模型的能力與ADN自動駕駛網(wǎng)絡(luò)進行進一步結(jié)合，實現(xiàn)高度自治的自動駕駛網(wǎng)絡(luò)。華為已經(jīng)將目標定義在了“零等待、零中斷、零接觸”為標志的通信業(yè)務(wù)體驗。與此同時，通信大模型也將成為華為主要的業(yè)務(wù)發(fā)力點。

在終端領(lǐng)域，華為希望基于盤古大模型，打造“小藝”超級智能體，讓大模型為用戶配備智能助手。同時將HarmonyOS Next打造成原生智能的操作系統(tǒng)，構(gòu)筑統(tǒng)一的AI能力底座。

在外界非常關(guān)注的汽車領(lǐng)域，華為希望持續(xù)發(fā)力高階智駕能力，最終實現(xiàn)無人駕駛。不久之前，華為剛發(fā)布了以智能駕駛為核心的全新智能汽車解決方案品牌華為乾崑，帶來了全新升級的乾崑ADS 3.0等能力升級。汽車領(lǐng)域正在逐漸成為華為智能化戰(zhàn)略的主要落地點。

綜合來看，華為智能化戰(zhàn)略的第二階段，既要捕捉AI大模型帶來的技術(shù)機遇，同時在集成華為以往的智能化業(yè)務(wù)布局同時，也要打開新的機遇空間。云、車、數(shù)字能源，這三個領(lǐng)域是華為智能化戰(zhàn)略新增長點的三駕馬車，而打造生態(tài)的任務(wù)，在這個階段也將從“0到1”，變成“1到N”。AI帶來的差異化能力，在華為打造的計算、操作系統(tǒng)等生態(tài)中將扮演更重要，也更復雜的角色。

華為對AI的期待開始變多，對AI的價值回饋要求更加具體，同時華為手中的AI底牌也在增長。以多對多，形成了華為全面智能化戰(zhàn)略階段新的發(fā)展境況。

傳導：“華為智能化戰(zhàn)略”帶來的思考

“技性科學在本體論層面深刻改變了科學研究的對象。今天的科學已經(jīng)幾乎不討論與人類無關(guān)的實體與過程了，而是更關(guān)注那些我們手中技術(shù)造物所帶來的影響與副作用?！?/p>

——馬丁·卡里爾《如何捕捉科學與技性科學的聯(lián)系》

在討論企業(yè)的AI戰(zhàn)略時，我們經(jīng)常會陷入一種簡單化的邏輯。通常會問，你有人才嗎？有人才就有算法；你有卡嗎？有卡就有算力。

但華為的智能化戰(zhàn)略卻告訴我們，AI戰(zhàn)略遠不是如此簡單的二元論斷。AI不是數(shù)據(jù)與算力的暴力堆疊，它是一種靈活性很強，適用面很廣的技術(shù)。它本身會不斷發(fā)展，同時可以適配企業(yè)的不同階段，不同業(yè)務(wù)，不同發(fā)展訴求。

這也是我們?yōu)槭裁葱枰ダ斫馊A為AI戰(zhàn)略這個新范式。這個范式中，企業(yè)的資源與業(yè)務(wù)不是為AI服務(wù)的。相反，AI技術(shù)是為企業(yè)業(yè)務(wù)布局與發(fā)展目標服務(wù)的，成功與否的標志，不僅取決于“你能做到怎樣的AI”，更在于“AI可以幫助怎樣的你”。

誠然，華為的AI之路很難復制，近乎無法復制。因為它與華為的全產(chǎn)業(yè)鏈布局、全棧技術(shù)研發(fā)投入緊密相關(guān)。但其中的戰(zhàn)略內(nèi)核卻是可以借鑒和推廣的。華為在AI上的戰(zhàn)略特殊性，關(guān)鍵詞在于：傳導。

我們可以發(fā)現(xiàn)，在推動AI技術(shù)賦能業(yè)務(wù)，構(gòu)筑差異化的過程里，華為始終在多個領(lǐng)域進行價值傳導，其中包括：

1.華為自身原有的產(chǎn)業(yè)鏈布局，業(yè)務(wù)場景。比如通信、IT、終端三大業(yè)務(wù)端口。

2.華為的人工智能區(qū)位優(yōu)勢，比如昇騰、盤古大模型、端側(cè)AI等技術(shù)能力。

3.AI技術(shù)本身的進步，比如捕捉大模型的新應用邊界與新需求。

4.華為需要挖掘的新機遇，比如汽車、能源等。

華為的做法，是不斷將這四層價值進行組合乃至融合，從而實現(xiàn)價值傳導。比如在汽車領(lǐng)域，就集成了華為自身的ICT業(yè)務(wù)優(yōu)勢，昇騰AI算力等AI技術(shù)優(yōu)勢，并且融合了大模型等AI進化，最終實現(xiàn)三個方向的優(yōu)勢向一個新機遇進行機制輸出。

不斷地排列組合，釋放聯(lián)接之間的傳導價值，是華為智能化戰(zhàn)略的核心。而未來五年，伴隨著華為AI基礎(chǔ)能力的成熟，智能化戰(zhàn)略將從奠基期進一步走向聯(lián)接期。

這個戰(zhàn)略的邏輯，讓我想到一個故事。

有人說，某地發(fā)現(xiàn)了金礦，富起來的不是礦工就是賣鏟子的。但事實上，可能還有第三種商業(yè)模式，比如組織更加靈活的服務(wù)隊伍，需要鏟子就賣鏟子，礦工不夠就挖礦，其他時候可以賣服裝，賣食品，搞交通運輸?shù)取?/p>

一個機遇被點亮之后，能夠長期從中獲益的，或許是能夠靈活完成機遇轉(zhuǎn)化的人。

對于很多希望捕捉AI發(fā)展機遇，同時自身產(chǎn)業(yè)鏈優(yōu)勢明顯的企業(yè)，可以借鑒華為智能化戰(zhàn)略的演進方案與內(nèi)在邏輯。華為的策略確實更加復雜，但帶來的價值增長點也更多元。

智能化，可以選擇從窄門進，向?qū)捥幮小?/p>

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