华太阳能水位温度传感器工作原理为挑战英伟达

撰文 | 李信马

题图 | DoNews拍摄

在中国知名的科技公司中，太阳能水位温度传感器工作原理挑选一家真正可能威胁到英伟达地位的，那应该是华为。

今年的世界移动通信大会（MWC 2024）成功落下了帷幕，华为包下了近一整个展厅，并用一系列的重磅发布刷满了存在感。

2023年，华为手机异军突起。Mate 60 Pro通过自研麒麟芯片以及卫星通话等创新功能，在Q4拉动华为成为唯一一个实现正增长的手机厂商，涨幅高达36.2%。（详见《手机越贵越好卖？2024，华为正面挑战苹果》）

不过，虽然 MWC 是通信技术和消费电子的年度盛会，但本届大会的关键字却是“AI”。从手机、电脑这样的终端产品，到通信、算力等底层技术，AI都成为了参展商们乐于展示的一抹亮色。

经过长达一年多的酝酿，生成式AI已经被彻底引爆。全球科技公司中，英伟达无疑是吃到最多“时代红利”的那个。最近一季度，英伟达数据中心业务的营收达到了创纪录的184亿美元，同比增长409%，其中，大模型的推理场景占到了40%的营收比例，

可以预见，未来一段时期内，英伟达的产品仍是供不应求的，这也抬高了资本市场对其的预期。2月23日，英伟达的市值一举突破了2万亿美元，而这距离其突破1万亿美元，只隔了仅仅9个月。

堪称“暴利”的生意，自然吸引了竞争者，亚马逊、微软、谷歌等先后推出了自家的AI芯片，OpenAI、软银也都有相应的造芯计划。

在最新的财报中，英伟达也给出了对竞争形式的判断，二芯水位水温传感器原理在这一部分内容中，华为被提到了多次。

图片来源：英伟达

我们目前的竞争者包括：

• 独立和集成GPU、定制芯片和其他加速计算解决方案（包括为人工智能提供的解决方案）的硬件和软件的供应商和许可方，如Advanced Micro Devices， Inc.（AMD）、华为技术有限公司（Huawei Technologies Co.， Ltd.）或华为（Huawei）和英特尔（Intel Corporation）;

• 大型云服务公司，其内部团队设计硬件和软件，将加速或人工智能计算功能作为其内部解决方案或平台的一部分，例如阿里巴巴集团、Alphabet Inc.、亚马逊、百度、华为和微软；

• 基于 Arm 的 CPU 供应商以及将 CPU 硬件和软件作为其内部解决方案或平台一部分的公司，例如亚马逊、华为和微软；

• 用于服务器或嵌入汽车、自主机器和游戏设备的 SoC 产品的硬件和软件供应商，例如 Ambarella， Inc.、AMD、Broadcom Inc. 或 Broadcom、英特尔、Qualcomm Incorporated、Renesas Electronics Corporation 和 三星，或拥有内部团队为自己的产品和服务设计 SoC 产品的公司，例如特斯拉;

• 由交换机、网络适配器（包括 DPU）和电缆解决方案（包括光模块）组成的网络产品包括 AMD、Arista Networks、Broadcom、Cisco Systems， Inc.、Hewlett Packard Enterprise Company、华为、英特尔、Lumentum Holdings 和 Marvell Technology Group，以及系统供应商和大型云服务公司的内部团队。

可以看到，在提到的五种类型的竞争者中，华为在其中四类榜上有名（笔者个人认为第四类也应该有华为）。几天前《连线》杂志（Wired）刊登的对黄仁勋的采访中，他也表示：“华为是非常非常优秀的公司，尽管他们受限于自己所掌握的半导体处理技术，但他们仍能通过将许多这样的芯片聚合在一起，构建出非常庞大的系统。”从技术层面，他并不认为这是最好的做法，因为会增加单位成本，但是对受到出口管制影响的中国企业来说，在生成式AI重要性日益凸显的当下，有供给就比没有强。

当下，大模型所需的算力每18个月就会增加10倍，远超了通用算力每18个月翻倍的摩尔定律，华为轮值董事长胡厚崑在2024年的新年致辞中曾表示：“大模型的突破，使人工智能从作坊式开发、场景化定制走向工业化开发、规模化应用，大模型需要大算力，我们要打造世界领先的算力底座，繁荣千行万业。”

那么，华为能做什么？2月26日，华为云CTO张宇昕在华为云峰会的演讲中谈到：“大模型落地到行业是一项复杂的工程，我们需要通过系统性创新，来帮助各行各业加速智能化。一方面是 AI for Cloud，我们通过AI和大模型来重塑行业的各种应用，同时也重塑我们华为云服务，比如软件开发、数字内容开发等，为客户提供更好的体验。另一方面是Cloud for AI，我们通过架构的创新，AI Native存储以及数智融合等，让企业能够更高效便捷的训练和使用大模型等AI技术。”

华为云CTO张宇昕 图片来源：华为云

目前，华为云在中国部署了3个AI计算集群节点，以及超过30个分节点，马上还将再上线香港节点，超大规模集群足以支持万亿级模型。为了打造最适合AI的云基础设施，会上，华为云展示了十大系统性创新。

具体内容就不一一展示了，除了提供AI算力的“Cloud for AI”，我们重点讲下“AI for Cloud”。去年7月的华为开发者大会上，华为云发布了盘古大模型3.0，和其他大模型不同，盘古大模型面向B端客户，L0层有5个基础大模型，L1层是N个行业大模型，提供使用行业数据训练的行业大模型，L2层提供更多细化场景的模型。

这次华为云也带来了多个行业大模型的案例，比如盘古汽车大模型，推动自动驾驶“最后一公里”的落地；盘古气象大模型，去年论文被刊载在《Nature》杂志正刊，引发广泛关注；此外还有盘古数字人大模型和盘古研发大模型。

而格外吸引人关注的，是会议期间，由华为董事、ICT产品与解决方案总裁杨超斌发布的通信行业首个大模型。这个大模型由华为基于三十余年积累的行业知识和经验而打造，可以提供智能语言交互能力和智能体应用。比如在敏捷业务发放案例中，通过放号助手的多模态精准评估，实现了快速用户放号；在用户体验保障案例中，通过大模型的寻优能力，实现了多目标体验保障；在辅助排障场景下，跨流程的质差分析和对话辅助处理，显著改善了故障处理效率。

华为董事、ICT产品与解决方案总裁杨超斌 图片来源：华为云

某种意义上来说，华为在自己“老本行”自研、自用的通信大模型，也是对其大模型能力的一次背书。

据预测，2026年将有超过80%的企业将在生产环境中部署AIGC应用，有70%的设计和开发工作将被AIGC改变。很实际的讲，想要实现这样的未来，中国需要有自己的“英伟达”，也需要有自己的“OpenAI”，在AI算力和大模型领域，华为，也包括前面被提到的阿里巴巴（阿里云）、百度等科技公司，承担了我们产业崛起的重任。祝愿中国的生成式AI，有一天也能够遥遥领先。