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xu zhijun 화웨이 부회장 겸 순환회장이 기조 연설을 했습니다.

ifeng.com 기술 뉴스 9월 19일 2024 huawei full connectivity conference에서 huawei 부회장 겸 순환 회장 xu zhijun은 "포괄 지능 시대의 도전과 기회"라는 제목의 기조 연설을 통해 화웨이의 인공 지능 관찰 진전을 공유했습니다. , 지능(ai) 분야의 성찰, 전략 및 실천.

xu zhijun은 먼저 ai 기술의 급속한 발전과 그것이 다양한 산업에 미치는 엄청난 영향을 검토했습니다. 그는 ai가 사회 각계각층에서 지능을 촉진하는 핵심 기술이 됐으며, 상용 애플리케이션은 주로 제품 개발, 마케팅, 비즈니스 운영에 집중돼 있다고 지적했다. 기업 경영진은 ai에 대해 긍정적인 태도를 갖고 있으며, ai 기술의 지속적인 발전은 종합지능화의 물결을 주도하고 있다.

xu zhijun은 적응형 사용자 경험, 자동 진화하는 제품, 자율 운영, 직원 증강 등 지능형 시대의 기업이 갖춰야 할 "6가지 a" 특성, 모든 연결형 리소스(모든 수량, 모든 요소, 모든 요소)를 제안했습니다. 연결), ai 네이티브 인프라(지능형 네이티브 인프라).

이러한 특성은 인텔리전스의 효과를 특징짓을 뿐만 아니라 인텔리전스의 토대를 마련하여 인텔리전스 시대의 기업에 명확한 방향을 제시합니다.

지능은 장기적인 프로세스가 될 것이며 컴퓨팅 능력은 지능의 핵심 기반입니다. 지능의 지속가능성은 컴퓨팅 파워의 지속가능성에서 시작됩니다. 컴퓨팅 파워는 반도체 기술에 달려 있지만, ai 칩 분야에 대한 미국의 대중 제재가 장기간 풀리지 않고, 중국의 반도체 제조 기술 역시 미국의 제재를 장기간 받아야 하는 현실을 직시해야 한다. 시간이 뒤처져 있다는 것은 우리가 만들 수 있는 칩의 발전이 제한된다는 것을 의미합니다. 이는 컴퓨팅 성능 솔루션을 구축할 때 직면해야 하는 과제입니다.

인공 지능은 컴퓨팅 성능에 대한 지배적인 수요가 되어 컴퓨팅 시스템의 구조적 변화를 촉발하고 있습니다. 필요한 것은 단일 프로세서의 컴퓨팅 성능이 아니라 시스템 컴퓨팅 성능입니다. 이러한 구조적 변화는 아키텍처 혁신을 통해 컴퓨팅 산업의 독립적이고 지속 가능한 발전 경로를 만들 수 있는 기회를 제공합니다.

우리 전략의 핵심은 실제 사용 가능한 칩 제조 기술, 컴퓨팅, 스토리지 및 네트워크 기술의 공동 혁신을 기반으로 인공 지능 혁명의 기회를 완전히 포착하고 컴퓨팅 아키텍처를 만들고 "슈퍼 노드 + 클러스터"를 만드는 것입니다. 시스템 컴퓨팅 파워 솔루션, 장기적으로 컴퓨팅 파워 요구 사항을 지속적으로 충족합니다.

현재 ai 컴퓨팅 성능 구축에 대한 열풍에 대응하여 xu zhijun은 기업이 이러한 추세를 맹목적으로 따르지 말라고 상기시켰습니다. 그는 모든 기업이 대규모 ai 컴퓨팅 성능을 구축하거나 자체 기본 대형 모델을 교육할 필요는 없다고 지적했습니다. 오히려 기업은 자신의 비즈니스 시나리오 요구 사항에 따라 가장 적합한 모델을 선택하고 여러 모델을 조합하여 문제를 해결하고 가치를 창출해야 합니다.

화웨이의 포괄적인 정보 전략의 중요한 부분인 화웨이 클라우드는 ai를 위한 풀스택 업그레이드도 거쳤습니다. xu zhijun은 huawei cloud가 지속적으로 shengteng 클라우드 서비스를 구축하여 기업이 한 번의 클릭으로 급증하는 ai 컴퓨팅 성능을 얻을 수 있도록 하며, 즉시 사용 가능한 업계 주류 기본 대형 모델을 지원하기 위해 modelarts 서비스를 제공한다고 소개했습니다. 동시에 huawei cloud는 다양한 모델을 지원하고 기업에 더 풍부한 선택권을 제공하는 pangu 5.0을 구축하기 위해 모든 노력을 기울이고 있습니다.

단말기 분야에서 화웨이는 기기, 칩, 클라우드 협업 아키텍처를 기반으로 ai 기술을 hongmeng 운영 체제와 깊이 통합하고 ai 중심의 hongmeng 네이티브 인텔리전스를 재구축했습니다. xu zhijun은 huawei가 hongmeng의 기본 지능을 기반으로 하는 'xiaoyi' 지능형 본체를 업그레이드하여 모든 시나리오에서 사용자에게 지능적이고 개인화된 서비스를 제공할 것이며 hongmeng 생태학적 파트너와 협력하여 미래 제품을 위한 지능형 기능을 구축할 것이라고 말했습니다.

또한 xu zhijun은 네트워크 및 자동차 자율주행 분야에서 화웨이의 지능적인 발전도 소개했습니다. 화웨이는 자율 주행 네트워크를 통해 네트워크 경험과 운영 및 유지 관리를 재편하고, 안전과 경험을 중심으로 한 자율 주행 솔루션을 만들어 궁극적으로 무인 운전을 실현하기 위해 최선을 다하고 있습니다.

생태적 발전 측면에서, xu zhijun은 화웨이가 생태적 발전에 강력한 전략적 투자를 할 것이며 생태적 발전을 통해 컴퓨팅 산업과 단말기 산업의 발전을 주도하고 촉진할 것이라고 강조했습니다. 동시에 화웨이는 ai를 선의로 옹호하고 실천할 것을 주장하며, 사람들의 업무 효율성과 삶의 질을 향상하고, 사회에 더 광범위한 혜택을 창출하며, 이를 생태 환경 보호와 지속 가능한 발전에 적용하는 데 전념하고 있습니다.

마지막으로 xu zhijun은 포괄적인 지능의 시대가 도래하여 모든 사람과 모든 기업에 새로운 기회와 도전을 가져왔다고 말했습니다. 그는 업계가 함께 협력하여 포괄적인 지능을 촉진하여 모든 사람이 자신만의 스마트 비서를 갖고 모든 기업이 지능적인 기업이 될 수 있으며 모든 자동차가 자율적으로 운전될 수 있도록 촉구했습니다.

다음은 xu zhijun의 연설 전문이다.

신사 숙녀 여러분, 옛 친구와 새 친구, 안녕하세요! 2024 huawei connected conference에 오신 것을 환영합니다. 모두 즐거운 상하이 여행이 되시기를 바랍니다. 2018 화웨이 풀 커넥티비티 컨퍼런스(huawei full connectivity conference)에서 저는 화웨이의 인공지능 개발 전략과 풀스택, 풀시나리오 ai 솔루션을 발표하고 ai를 범용 기술로 자리매김했습니다. 2021년 huawei full connectivity 컨퍼런스에서 저는 각계각층의 지능을 가능하게 하는 pangu 모델에 대해 이야기했습니다. 2018년부터 현재까지 ai의 발전은 날이 갈수록 변화하고 있으며, 전 세계 투자계와 업계, 정부로부터 큰 관심을 받고 있습니다. 화웨이는 2018년부터 ai 개발 전략을 꾸준히 발전시켜 왔으며, 지난해 화웨이 커넥티드 컨퍼런스에서는 회사의 포괄적인 인텔리전스 전략을 더욱 명확하게 밝혔습니다. 지능에 관해서는 모든 산업과 기업이 각자의 탐구를 갖고 있으며 많은 성과를 거두었다고 들었지만 여전히 혼란스러운 부분도 많다는 점을 깨달았습니다. 오늘 저는 이 기회를 통해 우리의 관찰, 생각, 전략 및 관행을 공유하고 싶습니다.

ai는 산업에 가장 큰 영향을 미치는 기술이 되었습니다.

먼저 ai의 상업적 진전을 살펴보자. 상용화 측면에서 볼 때, ai만큼 짧은 시간에 이렇게 큰 영향을 미친 기술 발전은 지금까지 없었습니다. mckinsey와 stanford university의 연구에 따르면 다양한 산업 분야의 ai 응용 프로그램은 현재 주로 제품 개발, 마케팅 및 비즈니스 운영의 세 가지 측면에 집중되어 있습니다. 둘째, 기업 경영진의 관점에서 보면 gartner의 설문 조사 결과에 따르면 ceo들은 ai에 대해 매우 긍정적인 견해를 가지고 있는 것으로 나타났습니다. 요약하자면, ai 기술의 지속적인 발전은 사회 각계각층에서 지능의 지속적인 심화를 촉진하고 있으며, 종합지능을 향해 나아가고 있는 것입니다.

지능형 시대를 꿈꾸는 기업

종합 지능 시대의 초기 단계에 서서, 각 기업은 ai를 활용해 하루빨리 가치를 창출할 뿐만 아니라 미래의 지능 경쟁에서도 주도권을 잡기를 바라고 있습니다. 이는 우리가 늘 생각해 왔던 질문이기도 합니다. 지능형 시대에 기업이 나아갈 방향을 먼저 명확하게 생각하고, 그다음에 오늘날의 전략과 행동을 염두에 두고 시작하는 것이 매우 중요하다고 생각합니다. 이러한 고려 사항과 화웨이의 지능적 실천, 그리고 화웨이가 수년에 걸쳐 각계각층의 지능을 지원하려는 탐구와 결합하여, 저는 이 기회를 빌어 지능 시대의 기업에 대한 우리의 비전, 즉 기업이란 무엇인지를 공유하고 싶습니다. 지능형 시대를 상상하는 제품은 어떤 모습일까요?

우리는 지능형 시대의 기업이 "6가지 a" 특성을 보유해야 한다고 믿습니다. 처음 4개의 a는 지능의 효과를 나타내며 그 중 다음과 같습니다.

첫 번째 a는 기업이 미래에 고객에게 어떻게 서비스를 제공해야 하는지에 대한 답변입니다. 이는 지능형 기업이 사용자의 행동, 요구, 관심, 취향 및 환경 변화를 사전에 인식하고 이해할 수 있어야 함을 의미합니다. 사용자 요구를 가장 잘 충족시키는 서비스를 제공하기 위해 조정하고, 적시에 동시적으로 수많은 개인화되고 고유한 요구를 충족할 수 있는 제품은 단순히 맞춤화하는 것이 아니라 처음부터 특별히 설계해야 합니다. 예를 들어, ai 학습 머신은 학생의 연령, 학습 진행 상황, 이해 능력, 테스트 피드백에 따라 교수 내용과 난이도를 자동으로 조정하여 각 학생이 각기 다른 시기에 자신에게 맞는 학습 경험을 얻을 수 있도록 합니다. 적응형 경험에서 미리 결정된 경험을 고객에게 제공하는 것은 비약입니다. 모든 기업은 지능형 시대에 적응하는 고객 경험을 제공해야 합니다.

두 번째 a는 회사가 어떤 종류의 제품을 구축해야 하는지 답합니다. 우리는 이를 자동 진화 제품이라고 생각합니다. 이는 지능형 시대의 제품이 독립적으로 학습하고, 계속 반복하고, 변화에 적응하고, 자체 최적화하고 진화할 수 있는 능력을 갖게 된다는 것을 의미합니다. 자동차는 운전할수록 더 잘 운전할 것입니다. 제품 디지털화에서 제품 인텔리전스로의 전환은 경쟁을 크게 변화시키는 도약입니다. 모든 회사는 지능형 기능을 자체 제품에 통합하는 것에 대해 생각해야 합니다.

세 번째 a는 기업의 일상 운영의 미래, 즉 자율 운영에 대한 답변입니다. 이는 인식, 계획, 의사 결정에서 실행, 엔드 투 엔드 자율 폐쇄 루프에 이르기까지 비즈니스 흐름의 고도로 자율적인 운영을 달성해야 하는 필요성을 의미합니다. 예를 들어, 항구는 지능형 계획 플랫폼을 통해 자동으로 운영 계획을 생성하고, 자율주행 트럭을 통해 컨테이너의 수평 운송을 자동으로 완료합니다. 기업 운영의 자동화는 수년 동안 많은 기업에서 추구해 왔습니다. 운영의 자율성은 운영 효율성을 향상시키는 데 있어 도약입니다. 모든 기업은 ai를 사용하여 더 넓고 더 깊은 범위에서 기업 운영을 강화하고 변화시키는 것에 대해 생각해야 합니다.

네 번째 a는 직원 업무 경험과 업무 방식의 미래, 즉 증강된 인력(augmented workforce)에 대한 답입니다. 이는 모든 직원이 "나를 이해"하고 모든 작업을 효율적이고 고품질로 완료하는 지능형 비서를 보유해야 한다는 의미입니다. 예를 들어, 사업자 기지국의 현장 유지보수 담당자는 유지보수 보조 앱을 통해 결함 위치, 근본 원인, 처리 제안 등의 정보를 신속하게 얻을 수 있습니다. ai가 인류에게 이익이 되도록 하는 것은 ai의 존재 의미입니다. 직원에게 더 나은 업무 경험을 제공하는 것은 지능화 시대의 모든 기업 경쟁력의 핵심 기반입니다.

다음 두 개의 a는 지능의 기초를 나타냅니다. 다섯 번째 a, 즉 all-connected resources는 기업의 자산, 직원, 고객, 파트너, 생태계 등의 완전한 상호 연결의 실현과 모든 비즈니스 객체, 프로세스 및 규칙의 디지털화를 의미합니다. 정보의 양뿐만 아니라 정보의 질도 향상시켜 기업이 지능, 즉 심층적이고 포괄적인 디지털화에 필요한 데이터 및 정보 기반을 갖추도록 해야 합니다.

여섯 번째 a, 즉 ai 기반 인프라는 한편으로는 ict 인프라가 체계적으로 구축되어야 하며 지능형 애플리케이션의 요구에 적응할 수 있어야 한다는 것을 의미합니다. 유지보수 관리 및 경험 보장은 완전히 지능화되어야 합니다. 즉, intelligence for ict입니다.

이 6가지 a 특성은 우리 자신의 실천과 이해를 바탕으로 한 사전적인 생각을 요약한 것입니다. 모든 기업이 ai를 어떻게 잘 사용할 것인지 고민하고 참고하는 데 도움이 되기를 바랍니다. 지능시대.

종합적인 지능형 전략 추진

포괄적 정보 시대의 도래에 적응하기 위해 화웨이는 2023년 hc 컨퍼런스에서 포괄적 정보 전략을 제안했습니다. 포괄적인 지능 전략은 광범위한 영역을 포괄합니다. 오늘 저는 주로 7가지 측면에서 우리의 생각을 공유하겠습니다.

1. 아키텍처 혁신을 통한 지속 가능한 컴퓨팅 파워 솔루션 제공

먼저 컴퓨팅 성능에 대해 이야기해 보겠습니다. 지능은 장기적인 프로세스가 될 것이며 컴퓨팅 성능은 과거와 미래 모두에서 지능의 핵심 기반입니다. 그러므로 지능의 지속가능성은 먼저 컴퓨팅 파워의 지속가능성이 되어야 한다. 컴퓨팅 파워는 반도체 기술에 달려 있지만, ai 칩 분야에 대한 미국의 대중 제재가 장기간 풀리지 않고, 중국의 반도체 제조 기술 역시 미국의 제재를 장기간 받아야 하는 현실을 직시해야 한다. 시간이 뒤처져 있다는 것은 우리가 만들 수 있는 칩의 발전이 제한된다는 것을 의미합니다. 이는 컴퓨팅 성능 솔루션을 구축할 때 직면해야 하는 과제입니다.

중국에 기반을 두고 실제로 사용 가능한 칩 제조 프로세스를 기반으로 한 컴퓨팅 파워만이 장기적으로 지속 가능하며 그렇지 않으면 지속 불가능할 것입니다. 화웨이는 도전뿐만 아니라 기회와 가능성도 보고 있으며 이는 혁신에 대한 우리의 열정을 더욱 자극합니다. 인공지능이 컴퓨팅 파워에 대한 지배적인 수요가 되면서 컴퓨팅 시스템은 구조적 변화를 겪고 있습니다. 필요한 것은 단지 단일 프로세서의 컴퓨팅 파워가 아닌 시스템 컴퓨팅 파워입니다. 이러한 구조적 변화는 아키텍처 혁신을 통해 컴퓨팅 산업의 독립적이고 지속 가능한 발전 경로를 만들 수 있는 기회를 제공합니다.

우리 전략의 핵심은 실제 사용 가능한 칩 제조 기술, 컴퓨팅, 스토리지 및 네트워크 기술의 공동 혁신을 기반으로 인공 지능 혁명의 기회를 완전히 포착하고 컴퓨팅 아키텍처를 만들고 "슈퍼 노드 + 클러스터"를 만드는 것입니다. 시스템 컴퓨팅 파워 솔루션, 장기적으로 컴퓨팅 파워 요구 사항을 지속적으로 충족합니다.

대형 모델의 기술적 혁신은 지능화 과정을 크게 가속화했습니다. 한동안 거의 모든 계층에서 대형 모델, ai 컴퓨팅 성능 구축 및 대형 모델 교육에 대해 이야기해 왔습니다. 이는 의심할 여지 없이 huawei와 같은 컴퓨팅 전력 공급업체에게 큰 이점입니다. 그러나 장기적인 개발 관점에서 우리는 huawei의 지속 가능한 발전은 고객의 지속적인 성공을 통해서만 달성될 수 있다고 항상 믿습니다. 오늘은 여러 가지 문제에 대해 몇 가지 생각을 공유하고 싶습니다.

첫째, 모든 기업이 대규모 ai 컴퓨팅 파워를 구축할 필요는 없습니다. ai 서버, 특히 ai 컴퓨팅 파워 클러스터는 일반 x86 서버와 다르며 전원 공급 장치, 냉각 등 데이터 센터 룸 환경에 대한 요구 사항이 매우 높다는 것을 모두 알고 있습니다. 그리고 변화의 속도도 빠르고, ai 서버도 빠르게 업그레이드되며, 데이터센터 전산실은 낭비냐, 아니면 수요 충족 실패냐의 딜레마에 직면하게 된다.

둘째, 업계는 이제 평균 1~2년마다 새로운 ai 하드웨어 제품을 출시하고 있으며, 퍼블릭 클라우드에 비해 기업은 소규모 컴퓨팅 성능으로 인해 빠르게 변화하는 대규모 모델에 직면해 있습니다. 작업을 독립적으로 완료하기 위해 컴퓨팅 성능 하드웨어에 의존하는 대신 여러 세대의 제품을 혼합하여 모델 교육에 사용할 수 있기를 희망하며 이는 리소스 예약의 복잡성을 높입니다. 기존 세대 제품의 "쇼트 보드" 효과는 새로운 세대의 제품 성능을 최대한 활용하는 것이 대형 모델 교육 능력에 영향을 미칩니다.

마지막으로, 운영 및 유지 관리에 따른 과제가 있습니다. ai 기술은 아직 성장 단계이고, 기술은 빠르게 변화하며, 여러 세대의 제품이 공존하고, 높은 기술 요구 사항으로 인해 운영 및 유지 관리가 어려워지고 있으며, 이는 많은 기업의 주요 문제입니다. 전통적인 it 유지 관리 기능만 갖고 있습니다. 이러한 과제는 한동안 계속될 것이기 때문에 모든 기업은 단순히 자체 ai 컴퓨팅 파워를 구축하기보다는 ai 컴퓨팅 파워를 획득하는 자체적인 방법을 고민해야 한다고 생각합니다.

둘째, 모든 기업이 자체 기본 대규모 모델을 교육할 필요는 없습니다. 기본 대형 모델 학습의 핵심은 데이터인데, 충분한 고품질 데이터를 준비하는 것은 큰 과제입니다. 기본 대형 모델의 사전 학습 데이터 양이 10조 토큰 수준에 도달했습니다. 이는 비용이 많이 든다는 것을 의미합니다. 기업에게는 동시에 충분한 데이터를 얻을 수 있는지 여부도 과제입니다.

둘째, 모델 학습이 어렵습니다. 기본 대형 모델 매개변수의 수가 계속 증가하여 모델 반복 및 최적화가 어렵습니다. 모델 반복 학습을 완료하는 데 일반적으로 수개월에서 수년이 걸립니다. 모든 기업은 핵심 비즈니스에 집중해야 합니다. 기본 대형 모델을 자체적으로 교육하는 것은 핵심 비즈니스를 최대한 빠르게 강화하는 ai의 능력에 영향을 미칩니다.

마지막으로, 인재 확보가 어렵고, 기본적인 대규모 모델에 관련된 기술이 매일 업데이트되고, 실무 경험을 갖춘 기술 전문가가 부족하다는 점이다.

셋째, 모든 애플리케이션이 "큰" 모델을 추구해야 하는 것은 아닙니다. huawei pangu의 업계 관행으로 볼 때, 10억 매개변수 모델은 강수량 예측, 약물 분자 최적화, 프로세스 매개변수 예측과 같은 예측 의사결정 및 과학적 컴퓨팅과 같은 비즈니스 시나리오의 요구 사항을 충족할 수 있습니다. pc 및 휴대폰에서는 10억 매개변수 모델이 과학 컴퓨팅 및 예측 의사결정과 같은 비즈니스 시나리오의 요구를 충족할 수 있으며 매개변수 모델도 널리 사용됩니다. 수백억 개의 매개변수 모델은 nlp, cv, 다중 양식(예: 지식 질문 및 답변, 코드 생성, 에이전트 보조자 및 보안 감지)과 같은 수많은 특정 현장 시나리오의 요구 사항을 충족할 수 있습니다. nlp 및 다중 양식에 대한 복잡한 작업은 수천억 개의 매개변수 모델을 사용하여 완료할 수 있습니다.

따라서 기업에 필요한 것은 다양한 비즈니스 시나리오 요구 사항에 따라 가장 적합한 모델을 선택하고, 여러 모델의 조합을 통해 문제를 해결하고 가치를 창출하는 것이라고 믿습니다.

2. huawei cloud는 ai의 전체 스택으로 업그레이드하여 수천 개의 산업이 지능화되도록 지원합니다.

방금 이야기한 아이디어를 바탕으로 볼 때, 자체적으로 ai 컴퓨팅 파워를 구축하고 기본 대형 모델을 자체 학습할 수 있는 능력이 없는 많은 기업의 경우 클라우드 서비스를 선택하는 것이 더 합리적이고 지속 가능한 선택이라고 생각합니다. 이러한 과제에 대응하여 huawei cloud는 ai를 위한 전체 스택을 업그레이드했으며 모든 기업이 모델을 훈련하고 필요에 따라 모델 추론을 효율적으로 적용할 수 있도록 최선을 다하고 있습니다.

우선, huawei cloud는 ascend cloud 서비스를 지속적으로 구축하여 기업이 자체 컴퓨터실을 수정하거나 구축할 필요 없이, ai 컴퓨팅 성능 인프라를 운영 및 유지 관리할 필요 없이 한 번의 클릭으로 급증하는 ai 컴퓨팅 성능을 얻을 수 있도록 합니다. 동시에 컴퓨팅, 스토리지, 네트워크의 엔드투엔드 협업을 통해 40일 동안 중단 없이 1,000억 개의 매개변수 모델에 대한 클라우드 교육을 달성했습니다.

둘째, huawei cloud는 pangu, 오픈 소스 및 타사 대형 모델을 포함하여 업계의 주류 기본 대형 모델의 즉시 사용을 지원하기 위해 modelarts 서비스를 업그레이드했습니다. 이를 통해 기업이 대규모를 준비할 필요가 없습니다. 기본 대규모 모델에 대한 대량의 데이터 및 반복 교육을 제공하고 조정, 배포 및 평가를 위한 도구 체인 지원을 통해 엔터프라이즈 모델 미세 조정 및 증분 교육에 대한 기술 임계값을 줄입니다.

동시에 화웨이 클라우드는 수십억 수준, 수백억, 수천억 등 다양한 모델을 지원하는 pangu 5.0을 구축하기 위해 최선을 다하고 있다. 시나리오는 수백 개의 모델과 수천 개의 주 커뮤니티를 통해 100개 이상의 대형 모델을 제공하여 기업에 더 풍부한 선택을 제공합니다. 요약하자면, 클라우드 서비스는 많은 기업이 인텔리전스 증진을 위한 최선의 선택이라고 생각합니다. huawei cloud ascend cloud service 및 model cloud service를 통해 우리는 모든 기업이 필요에 따라 ai 컴퓨팅 성능을 실시간으로 확보하고 효율적으로 모델을 훈련하고 모델 추론을 적용할 수 있도록 지원하고자 합니다.

huawei cloud는 대규모 모델 훈련 및 추론의 보안을 보장하기 위해 체계적인 보안 기능을 제공합니다.

클라우드에서 대형 모델을 훈련하고 추론하면 새로운 보안 문제가 발생합니다. 이러한 새로운 보안 문제를 해결하기 위해 huawei cloud는 다음을 포함하여 대규모 모델 훈련 및 추론의 보안을 보장하기 위해 보안 기능을 크게 향상했습니다.

보안 개념 측면에서 화웨이 클라우드는 '극한 공격으로부터 방어'라는 개념을 기반으로 보안 설계를 수행하며, 제로 트러스트를 기반으로 물리적, 신원, 네트워크, 애플리케이션, 호스트, 데이터, 운영을 포함한 7개 계층을 구축했다. 매일 성공합니다. 최대 12억 건의 공격에 저항하여 "공격으로 인해 비즈니스가 마비되지 않고, 데이터 손실이 발생하지 않으며, 규정을 준수"할 수 있도록 보장합니다.

보안 메커니즘 측면에서 huawei cloud는 고객을 위한 안전한 디지털 공간을 구축하기 위해 계층적 클라우드를 제공하고, 클라우드 플랫폼의 운영은 투명하고 감사 가능하므로 고객이 안심하고 클라우드를 사용할 수 있습니다.

보안 기술 측면에서 huawei cloud는 하드웨어, 소프트웨어, 애플리케이션뿐만 아니라 데이터 흐름, 대형 모델의 전체 데이터 수명 주기에 대한 포괄적인 보안 보호를 제공하는 엔드투엔드 풀 스택 데이터 보안 보호 솔루션을 제공합니다. 훈련 및 추론 데이터. 동시에 교육 데이터와 생성된 콘텐츠의 엔드투엔드 보안과 규정 준수를 보장합니다.

지적재산권 측면에서, 고객이 huawei cloud big model service를 사용하고 생성된 콘텐츠가 제3자의 지적재산권을 침해하는 경우 huawei는 자체 비용으로 고객을 변호하고 이로 인해 발생한 손실과 비용을 배상할 것입니다. 최종 법원 판결 또는 제3자와의 합의 및 비용 보상. 구체적인 내용은 계약 내용에 따릅니다.

3. hongmeng 기본 인텔리전스를 구축하여 전체 시나리오 스마트 경험을 만듭니다.

스마트 시대에 단말기는 빼놓을 수 없는 부품입니다. 단말기 분야에서는 화웨이가 스마트폰에 ai를 최초로 도입한 바 있다. 화웨이는 2017년 초 ai 칩을 내장하고 ai 스마트 이미징, ai 번역 등의 기능을 휴대폰에 최초로 적용한 메이트10(mate10)을 출시했다. 시간, 모바일 ai 시대를 열어갑니다. 오늘날 ai가 대형 모델 시대로 진입함에 따라 디바이스, 코어 및 클라우드 협업 아키텍처를 기반으로 ai 기술을 hongmeng 운영 체제와 깊이 통합하고 커널부터 시스템 애플리케이션 구현까지 ai 중심의 hongmeng 네이티브 인텔리전스를 재구축했습니다. 포괄적인 인텔리전스를 통해 보다 개방적인 생태학적 협력과 보다 신뢰할 수 있는 개인 정보 보호 및 보안 보호를 달성합니다.

huawei는 hongmeng의 기본 인텔리전스를 기반으로 "xiaoyi"를 지능형 에이전트로 업그레이드하여 보다 자연스러운 다중 모드 상호 작용, 보다 포괄적인 통합 인식을 달성하고 사용자, 디지털 세계 및 물리적 세계를 정확하게 이해하고 사용자에게 전체 시나리오 인텔리전스를 제공할 것입니다. , 맞춤형 서비스. 동시에 우리는 업무, 학습, 생활, 엔터테인먼트 등 모든 시나리오에서 소비자의 요구에 초점을 맞추고 hongmeng 생태 파트너와 협력하여 미래 제품에 대한 지능형 기능을 공동으로 구축하고 ai의 완전한 개방성을 달성할 것입니다. ai 제어 계층화 기능을 모델링하여 제3자 애플리케이션을 활성화하고 hongmeng의 기본 애플리케이션 생태계를 번영시킵니다.

터미널 ai는 컴퓨팅 성능보다는 경험 중심

또한, ai 휴대폰, ai pc 구축 등 다양한 단말기에 ai 기능을 도입하는 것이 일반적인 트렌드가 되었다는 점에도 주목했습니다. 이에 따라 ai 시대 스마트 단말기를 어떻게 정의할 것인지 업계에서는 다양한 목소리가 나오고 있다. 우리는 항상 소비자 경험이 최우선이라고 믿습니다. 소비자는 칩 기술, 컴퓨팅 성능 tflops 및 모델 매개변수가 무엇을 의미하는지 이해하기 어렵지만 개인적인 경험에 더 많은 관심을 기울입니다. 따라서 우리는 단말 ai가 컴퓨팅 성능 중심이 아닌 경험 중심이어야 한다고 주장합니다.

이 개념을 바탕으로 소비자가 ai 단말기의 기능을 보다 명확하고 직관적으로 이해할 수 있도록 하고, 업계가 ai 단말기 기능의 진화에 대한 통일된 합의에 도달하고 산업의 질서 있는 발전을 조정할 수 있도록 하기 위해 , 우리와 칭화대학교 인공 지능 산업 연구소는 ai 터미널 지능에 대한 l1~l5 등급 표준을 공동으로 제안했습니다. 이는 소비자 경험을 견인력으로 삼아 사용자의 지능 경험을 정량화하고 지능 수준을 지속적으로 개선하여 사용자에게 더 나은 경험을 제공합니다. .업계 동료들의 활약을 기대합니다. 함께 등급 기준을 개선하고 최적화해 봅시다. 단말 ai의 질서 있는 개발을 공동으로 추진합니다.

4. 자율주행 네트워크를 활용해 네트워크 경험과 운영, 유지보수를 재구성하세요.

네트워크 분야에서는 화웨이가 2018년부터 통신 네트워크에 ai를 활용하는 방안을 처음으로 제안하며 자율주행 네트워크 아키텍처를 제안했다. 우리는 현재 대규모 통신 모델과 네트워크 디지털 트윈을 도입하고 있으며, tm forum 및 china mobile과 같은 업계 파트너와 협력하여 가치 시나리오를 기반으로 높은 수준의 자율성을 촉진함으로써 네트워크가 점차적으로 l4 높은 자율성과 완전한 자율성을 달성할 수 있도록 하고 있습니다. 미래. 그 중, 사업자 네트워크 자율주행을 통해 대기 없음, 중단 없음, 접촉 없음이라는 궁극적인 사용자 경험은 물론, 자가 구성, 자가 치유, 자가 최적화의 최소한의 네트워크 운영 및 유지 관리를 달성하기 위해 최선을 다하고 있습니다. .

동시에 기업 네트워크에도 자율 주행 네트워크 개념을 도입했습니다. 그 이유는 기업 네트워크도 운영 및 유지 관리 문제에 직면해 있기 때문입니다. 첫째, 완전한 무선 사무실, 클라우드 기반 및 비디오 기반 애플리케이션으로 인해 자율주행 네트워크를 완벽하게 보장하기 어렵습니다. 직원 사무실 경험과 동시에 기업 사무실, 생산, 데이터 센터, 지점 및 멀티 클라우드 연결과 같은 네트워크 규모가 점점 커지고 장비 유형이 증가하며 일상 업무의 범위와 복잡성이 증가하고 있습니다. 오늘날 유지 관리가 계속 증가하고 있습니다. 우리는 기업 네트워크 자율 주행을 통해 기업 비즈니스의 지연, 네트워크 중단, 활성화 대기 시간 없음, 보안 위험 없음을 달성하는 것을 제안합니다.

5. 안전과 경험에 초점을 맞춘 자율주행 솔루션을 만들어 궁극적으로 무인운전을 실현한다.

자율주행 솔루션은 화웨이가 ai에 처음 투자한 중요한 영역이기도 하다. 자율주행의 목표는 ai 적용에 있어 가장 어려운 시나리오 중 하나인 무인운전이기 때문이다. 우리가 출시한 ads 3.0 버전은 자율 주행 결정을 더욱 정확하고, 교통을 보다 효율적으로 만들고, 보다 인간과 유사한 경험을 제공하며, 보다 안전한 운전을 가능하게 합니다. 또한, 주차공간부터 주차공간까지 '원클릭' 접근이 가능하며, 공공도로부터 공원도로, 지하주차장까지 풀씬 연결성을 구현한다. 그리고 전방향 충돌 방지 시스템은 더 많은 속도 범위를 커버하고 전방향 장애물 회피를 달성하기 위해 더욱 업그레이드되었습니다.

이러한 발전을 통해 소비자는 스마트 드라이빙이 가져다주는 안전성과 향상된 경험을 진정으로 느낄 수 있습니다. 오늘날 중국 소비자들은 자동차의 스마트 운전에 대해 매우 잘 알고 있습니다. 스마트 운전의 고급 버전을 탑재한 신차의 비율이 매우 높으며, 자동차의 스마트 운전 기능도 중국인의 주요 고려 사항이 되었습니다. 소비자가 새 차를 구입할 때 다음 단계에서는 융합된 인식을 기반으로 자율 주행 솔루션을 지속적으로 발전시켜 점차적으로 실현할 것입니다. 고속도로에서는 차에 타자마자 휴식을 취할 수 있고, 도시 및 교외 고속도로에서는 장거리에서도 평화롭게 잠을 잘 수 있습니다. , 어디서나 운전하기 쉽고 숙련된 운전자만큼 안전하고 안정적입니다. 시골과 산길에서: 산과 시골로 가서 하루 종일 전체 풍경을 즐기세요. 주차 현장에서는 안전 측면에서 차량에서 즉시 출발하고 긁힘이 없고 방해가 발생하지 않는 것이 필요하며 주로 충돌 및 충돌에 대한 일차적인 책임을 없애기 위해 전방위 및 전방향 능동 안전을 달성해야 합니다. 2차적인 책임을 줄입니다. 이러한 핵심 시나리오 목표 달성을 바탕으로 미래에는 결국 자율주행이 실현될 것입니다.

6. 함께 생태계를 구축하고, 통합 개발자 플랫폼을 만들고, 상생 발전을 달성합니다.

생태적 발전은 항상 화웨이 전략의 중요한 요소였습니다. 우리는 파트너와의 생태계 구축, 통합 개발자 플랫폼 구축, 상생 발전을 위해 항상 노력해 왔습니다. 2017년부터 2019년까지 3년 동안 huawei는 huawei cloud, ascend, kunpeng 및 hongmeng 생태계 구축을 연속적으로 시작했습니다. 2024년과 향후 5년 동안 화웨이는 생태계 발전을 위해 강력한 전략적 투자를 할 예정이다. 화웨이는 생태계 개발을 통해 컴퓨팅 산업과 단말기 산업의 발전을 주도하고 촉진하며 제2의 선택을 제공할 것이다. 세계 컴퓨팅 분야를 위한 동시에 모바일 운영 체제를 위한 세 번째 선택을 제공합니다.

7. ai를 선의로 옹호하고 실천하며 인간, 사회, 환경의 복지를 향상합니다.

마지막으로 ai의 적용은 끝이 없지만 최종 분석에서는 사람들에게 도움이 되어야 합니다. 우리는 ai를 선의로 옹호하고 실천할 것을 주장합니다.

ai는 사람들에게 봉사하고 사람들의 업무 효율성과 삶의 질을 향상시켜야 하며, ai를 통해 산업의 디지털화를 가능하게 하고, 산업의 생산 방식을 변화시키며, 다양한 산업이 지능형 세계로 진입하기 위한 핵심 엔진이 되어야 합니다. 모든 가족과 모든 조직은 ai 기술에 동등하게 접근하고 사용할 수 있습니다.

ai는 사회를 위한 광범위한 혜택 창출과 같은 선의의 목적으로 사용되어야 하며, ai 기술의 남용을 방지하기 위해 ai 기술이 사회에 미치는 장기적 및 잠재적 영향을 신중하게 평가할 것입니다.

인공지능은 생태환경 보호와 지속가능한 발전에 적용되어야 하며, 유엔 지속가능발전목표 등 글로벌 관심사를 연구하고 해결하는 데에도 ai를 적극적으로 활용해야 합니다.

포괄적인 지능의 시대가 도래하여 모든 사람과 모든 기업에 새로운 기회와 새로운 도전을 가져왔습니다. 모든 사람이 자신만의 독점적인 스마트 비서를 갖고 모든 기업이 모든 차량을 활성화할 수 있도록 포괄적인 지능을 촉진하기 위해 함께 노력합시다. 자율적으로 운전하는 것. 감사해요!