último discurso del presidente rotativo de huawei, xu zhijun: no todas las aplicaciones deben perseguir modelos "grandes"
2024-09-19
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el 19 de septiembre, el sitio web oficial de huawei publicó un discurso del vicepresidente y presidente rotatorio de huawei, xu zhijun, en la conferencia huawei full connection de 2024, y dijo que la ia se ha convertido en la tecnología que tiene el mayor impacto en la industria propuesta por huawei. estrategia el año pasado, y el núcleo de la estrategia es aprovechar las oportunidades de la transformación de la inteligencia artificial.
xu zhijun dijo: "el avance de los chips que podemos fabricar será restringido. este es un desafío que debemos enfrentar en la construcción de soluciones de potencia informática".
en su opinión, debido a que la inteligencia artificial se está convirtiendo en la demanda dominante de potencia informática, el sistema informático está experimentando cambios estructurales y lo que se necesita es potencia informática del sistema, no sólo la potencia informática de un solo procesador. estos cambios estructurales brindan oportunidades para crear un camino de desarrollo independiente y sostenible para la industria informática a través de la innovación arquitectónica.
pero también dijo que los avances tecnológicos en modelos grandes han acelerado enormemente el proceso de inteligencia. durante algún tiempo, casi todos los ámbitos de la vida han estado hablando de modelos grandes, desarrollar potencia informática de ia y entrenar modelos grandes. sin embargo, desde una perspectiva de desarrollo a largo plazo, no todas las empresas necesitan desarrollar potencia informática de ia a gran escala.
“todos sabemos que los servidores de ia, especialmente los grupos de potencia informática de ia, son diferentes de los servidores x86 generales y tienen requisitos extremadamente altos en el entorno de la sala del centro de datos, como el suministro de energía y la refrigeración, y a medida que los modelos grandes se vuelven cada vez más grandes, la potencia informática de ia. también aumentará la escala y el ritmo del cambio es rápido. los servidores de ia se actualizan rápidamente y las salas de computadoras de los centros de datos se enfrentan al dilema de desperdiciar dinero o no poder satisfacer la demanda.
además, xu zhijun cree que no todas las aplicaciones deben perseguir modelos "grandes". el modelo de mil millones de parámetros puede satisfacer las necesidades de escenarios empresariales como la informática científica y la toma de decisiones predictivas, mientras que el modelo de decenas de miles de millones de parámetros puede satisfacer las necesidades de una gran cantidad de escenarios de campo específicos como pnl, cv y multi- modalidad, como preguntas y respuestas sobre conocimientos, generación de código, asistentes de agentes, etc. pruebas de seguridad. se pueden completar tareas complejas para pnl y multimodalidad utilizando cientos de miles de millones de modelos de parámetros.
el siguiente es el texto completo del discurso (con resúmenes)
xu zhijun, vicepresidente y presidente rotatorio de huawei: abrazando la era de la inteligencia integral
bienvenidos a la conferencia conectada de huawei 2024. espero que todos tengan un viaje agradable en shanghai. en la conferencia de conectividad total de huawei de 2018, publiqué la estrategia de desarrollo de inteligencia artificial de huawei y las soluciones de ia de escenario completo y de pila completa, y posicioné la ia como una tecnología de propósito general. en 2021, en la conferencia de conectividad total de huawei, hablé sobre el modelo pangu que permite la inteligencia en todos los ámbitos de la vida. desde 2018 hasta la actualidad, el desarrollo de la ia ha ido cambiando cada día que pasa y ha atraído una gran atención por parte de la comunidad inversora mundial, la industria y los gobiernos. huawei ha estado avanzando constantemente en su estrategia de desarrollo de ia desde 2018, y en la conferencia conectada de huawei del año pasado, aclaró aún más la estrategia integral de inteligencia de la compañía. en cuanto a la inteligencia, cada industria y cada empresa tiene su propia exploración. escuché que se han logrado muchos logros, pero también noté que todavía hay mucha confusión. hoy me gustaría aprovechar esta oportunidad para compartir nuestras observaciones, pensamientos, estrategias y prácticas.
la ia se ha convertido en la tecnología de mayor impacto en la industria
primero, veamos el progreso comercial de la ia. desde la perspectiva de las aplicaciones comerciales, nunca ha habido un avance tecnológico que haya tenido un impacto tan grande en un período de tiempo tan corto como la ia. una investigación de mckinsey y la universidad de stanford muestra que las aplicaciones de ia en diversas industrias se concentran actualmente principalmente en tres aspectos: desarrollo de productos, marketing y operaciones comerciales. en segundo lugar, desde la perspectiva de los ejecutivos corporativos, los resultados de la encuesta de gartner muestran que los directores ejecutivos tienen una visión muy positiva de la ia. en resumen, el progreso continuo de la tecnología de ia está promoviendo la profundización continua de la inteligencia en todos los ámbitos de la vida y avanza hacia una inteligencia integral.
al encontrarse en las primeras etapas de la era de la inteligencia integral, cada una de nuestras empresas no solo espera utilizar la ia para crear valor lo antes posible hoy, sino que también espera tomar la delantera en la futura competencia inteligente. esta es también una cuestión en la que hemos estado pensando. me gustaría aprovechar esta oportunidad para compartir nuestra visión de las empresas en la era inteligente, es decir, cómo serán las empresas en la era inteligente y qué características tendrán.
creemos que las empresas de la era inteligente deberían poseer las características de las "seis a". las primeras cuatro a representan el efecto de la inteligencia, entre las cuales:
la primera a responde a cómo las empresas deben atender a sus clientes en el futuro. creemos que es la experiencia de usuario adaptativa, lo que significa que las empresas inteligentes deberían poder percibir y comprender los comportamientos, necesidades, intereses, gustos y cambios ambientales de los usuarios de forma proactiva. ajustarse para proporcionar servicios que satisfagan mejor las necesidades de los usuarios, y los productos que puedan satisfacer una gran cantidad de necesidades personalizadas y únicas de manera oportuna y simultánea deben diseñarse especialmente desde el principio, no simplemente adaptarse. por ejemplo, la máquina de aprendizaje de ia ajusta automáticamente el contenido de la enseñanza y la dificultad de acuerdo con la edad del estudiante, el progreso del aprendizaje, la capacidad de comprensión y la retroalimentación de las pruebas, de modo que cada estudiante pueda obtener una experiencia de aprendizaje que se adapte a él o ella en diferentes momentos. es un salto brindar a los clientes una experiencia determinista preestablecida a una experiencia adaptativa. cada empresa necesita brindar una experiencia al cliente que se adapte a la era inteligente.
la segunda a responde qué tipo de productos necesitará fabricar la empresa. lo consideramos productos en evolución automática; significa que los productos en la era inteligente tendrán la capacidad de aprender de forma independiente, continuar iterando, adaptarse a los cambios y poder autooptimizarse y evolucionar. los coches conducirán cada vez mejor a medida que conducen. la transición de la digitalización de productos a la inteligencia de productos es un salto que cambiará en gran medida la competencia. cada empresa debe pensar en integrar capacidades inteligentes en sus propios productos.
la tercera a responde al futuro de las operaciones diarias de las empresas, a saber, la operación autónoma, que se refiere a la necesidad de lograr una operación altamente autónoma de los flujos de negocios, desde la percepción, la planificación, la toma de decisiones hasta la ejecución, en un circuito cerrado autónomo de extremo a extremo. por ejemplo, el puerto genera automáticamente planes operativos a través de una plataforma de planificación inteligente y completa automáticamente el transporte horizontal de contenedores mediante camiones autónomos. muchas empresas han buscado la automatización de las operaciones empresariales durante muchos años. la autonomía de las operaciones es un salto para mejorar la eficiencia operativa. cada empresa debe pensar en utilizar la ia para potenciar y cambiar las operaciones empresariales en un alcance más amplio y profundo.
la cuarta a responde al futuro de la experiencia laboral y los métodos de trabajo de los empleados, es decir, augmented workforce, que se refiere a la necesidad de que cada empleado tenga un asistente inteligente que "me entienda" y complete cada tarea de manera eficiente y con alta calidad. por ejemplo, el personal de mantenimiento in situ de la estación base del operador puede obtener rápidamente información como la ubicación de la falla, la causa raíz y sugerencias de procesamiento a través de la aplicación del asistente de mantenimiento. permitir que la ia beneficie a la humanidad es el significado de la existencia de la ia. ofrecer a los empleados una mejor experiencia laboral es la base clave para la competitividad de todas las empresas en la era inteligente.
las siguientes dos a representan la base de la inteligencia. la quinta a, es decir, recursos totalmente conectados, se refiere a la realización de la interconexión total de los activos, empleados, clientes, socios, ecología, etc. de una empresa, y no es solo la digitalización de todos los objetos, procesos y reglas comerciales. necesario mejorar además de la cantidad de información, también es necesario mejorar la calidad de la información, de modo que las empresas tengan la base de datos e información necesaria para la inteligencia, es decir, una digitalización profunda y completa.
la sexta a, a saber, infraestructura nativa de ia, se refiere a que, por un lado, la infraestructura de tic debe construirse sistemáticamente y puede adaptarse a las necesidades de las aplicaciones inteligentes, es decir, las tic para la inteligencia, por otro lado, la infraestructura para su propio funcionamiento; y la gestión del mantenimiento y garantía de experiencia debe ser totalmente inteligente, es decir, inteligencia para las tic.
estas seis características a son un resumen de nuestras ideas preliminares basadas en nuestra propia práctica y comprensión. esperamos que sean útiles para todos a la hora de pensar en cómo utilizar bien la ia y que todas las empresas puedan convertirse en ganadoras. la era inteligente.
aprovechar plenamente la oportunidad de la transformación de la inteligencia artificial
huawei propuso una estrategia integral de inteligencia en la conferencia hc de 2023. la estrategia inteligente integral cubre una amplia gama de áreas.
hablemos primero de la potencia informática. la inteligencia será un proceso a largo plazo, y la potencia informática es la base clave de la inteligencia, tanto en el pasado como en el futuro. por lo tanto, la sostenibilidad de la inteligencia debe ser primero la sostenibilidad de la potencia informática. la potencia informática depende de la tecnología de semiconductores, pero debemos afrontar la realidad de que las sanciones de estados unidos contra china en el campo de los chips de ia no se levantarán en mucho tiempo, y la tecnología de fabricación de semiconductores de china también será sancionada por estados unidos durante mucho tiempo. el tiempo se está quedando atrás,esto significa que habrá límites en cuanto a cuán avanzados serán los chips que podemos fabricar. este es un desafío que debemos enfrentar al crear soluciones de potencia informática.
con sede en china, sólo la potencia informática basada en procesos de fabricación de chips realmente disponibles será sostenible a largo plazo; de lo contrario, será insostenible. huawei ve desafíos, así como oportunidades y posibilidades, lo que estimula aún más nuestro entusiasmo por la innovación. porquela inteligencia artificial se está convirtiendo en la demanda dominante de potencia informática, lo que está provocando cambios estructurales en los sistemas informáticos. lo que se necesita es potencia informática del sistema, no sólo la potencia informática de un solo procesador.. estos cambios estructurales nos brindan oportunidades para crear un camino de desarrollo independiente y sostenible para la industria informática a través de la innovación arquitectónica.
el núcleo de nuestra estrategia es aprovechar plenamente la oportunidad de la revolución de la inteligencia artificial, basada en la tecnología de fabricación de chips realmente disponible, la innovación colaborativa de la tecnología informática, de almacenamiento y de red, crear una arquitectura informática y crear un "supernodo + clúster". solución de potencia informática del sistema, a largo plazo continuar satisfaciendo las necesidades de potencia informática.
el avance tecnológico de los modelos grandes ha acelerado enormemente el proceso de inteligencia. durante algún tiempo, casi todos los sectores de la vida han estado hablando de modelos grandes, desarrollando potencia informática de ia y entrenando modelos grandes. sin duda, este es un beneficio importante para los proveedores de energía informática como huawei. pero desde una perspectiva de desarrollo a largo plazo, siempre creemos que el desarrollo sostenible de huawei sólo puede lograrse mediante el éxito continuo de nuestros clientes.
en primer lugar, no todas las empresas necesitan desarrollar potencia informática de ia a gran escala. todos sabemos que los servidores de ia, especialmente los grupos de potencia informática de ia, son diferentes de los servidores x86 generales y tienen requisitos extremadamente altos en el entorno de la sala del centro de datos, como el suministro de energía y la refrigeración. y a medida que los modelos grandes se vuelven cada vez más grandes, la potencia informática de la ia aumentará. también avanzamos hacia una escala mayor, y el ritmo del cambio es rápido, los servidores de ia se actualizan rápidamente y las salas de computación de los centros de datos se enfrentan al dilema de desperdiciar o no satisfacer la demanda.
en segundo lugar, la industria ahora lanza nuevos productos de hardware de inteligencia artificial cada uno o dos años en promedio y la velocidad de iteración es rápida. en comparación con las nubes públicas, las empresas se ven limitadas por la pequeña escala de la potencia informática. es más difícil para cada generación en lugar de depender del hardware de potencia informática para completar el trabajo de forma independiente, esperan que se puedan mezclar y utilizar varias generaciones de productos para el entrenamiento de modelos, lo que conduce a una alta complejidad de la programación de recursos. el efecto "tablero corto" de los productos de la generación histórica dificulta el uso completo del rendimiento del producto en la nueva generación y afecta la capacidad de entrenar modelos grandes.
por último, están los desafíos que plantea la operación y el mantenimiento. la tecnología de ia aún está en la etapa de crecimiento, la tecnología cambia rápidamente, coexisten múltiples generaciones de productos y los altos requisitos de habilidades dificultan la operación y el mantenimiento, lo cual es un problema importante para muchas empresas. sólo tienen capacidades tradicionales de mantenimiento de ti. como estos desafíos seguirán existiendo durante algún tiempo,por lo tanto, creo que cada empresa debe pensar en su propia forma de obtener potencia informática de ia, en lugar de simplemente construir su propia potencia informática de ia.
además, no todas las empresas necesitan entrenar su propio modelo básico grande. la clave para entrenar un modelo grande básico son los datos, y preparar suficientes datos de alta calidad es un gran desafío. la cantidad de datos previos al entrenamiento para un modelo grande básico ha alcanzado el nivel de 10 billones de tokens. esto no solo significa altos costos. para las empresas, pero también. al mismo tiempo, también es un desafío si se pueden obtener suficientes datos.
en segundo lugar, el entrenamiento del modelo es difícil. el número de parámetros básicos de modelos grandes continúa aumentando, lo que dificulta la iteración y optimización del modelo. por lo general, se necesitan de varios meses a varios años para completar el entrenamiento iterativo del modelo. cada empresa debería centrarse en su negocio principal. la formación de grandes modelos básicos por sí sola afectará la capacidad de la ia para potenciar el negocio principal lo más rápido posible.
finalmente, es difícil adquirir talentos. las tecnologías relevantes involucradas en los modelos básicos a gran escala se actualizan todos los días y hay pocos expertos técnicos con experiencia práctica. también es un desafío para las empresas establecer suficientes recursos de talento técnico.
no todas las aplicaciones necesitan seguir modelos "grandes". a juzgar por la práctica industrial de huawei pangu, el modelo de mil millones de parámetros puede satisfacer las necesidades de escenarios comerciales como la informática científica y la toma de decisiones predictivas, como la predicción de lluvias, la optimización de moléculas de medicamentos y la predicción de parámetros de procesos en dispositivos finales. en pc y teléfonos móviles, el modelo de mil millones de parámetros también se utiliza ampliamente en escenarios comerciales como la informática científica y la toma de decisiones predictivas. las decenas de miles de millones de modelos de parámetros pueden satisfacer las necesidades de una gran cantidad de escenarios de campo específicos, como pnl, cv y multimodalidad, como preguntas y respuestas de conocimiento, generación de código, asistentes de agentes y detección de seguridad. se pueden completar tareas complejas para pnl y multimodalidad utilizando cientos de miles de millones de modelos de parámetros.
por lo tanto, creemos que lo que las empresas necesitan es elegir el modelo más apropiado de acuerdo con las necesidades de sus diferentes escenarios comerciales, resolver problemas y crear valor mediante una combinación de múltiples modelos.
la ia terminal no debería centrarse en la potencia informática
en la era inteligente, los terminales son una parte indispensable. en el campo de los terminales, huawei fue el primero en introducir la ia en los teléfonos inteligentes. ya en 2017, huawei lanzó el mate10, que tenía un chip de ia incorporado y aplicaba imágenes inteligentes de ia, traducción de ia y otras capacidades a los teléfonos móviles por primera vez. tiempo, abriendo la era de la ia móvil. hoy, a medida que la ia entra en la era de los grandes modelos, hemos integrado profundamente la tecnología de ia con el sistema operativo hongmeng basado en la arquitectura de colaboración de dispositivo, núcleo y nube, y hemos reconstruido la inteligencia nativa de hongmeng centrada en la ia desde el núcleo hasta la implementación de la aplicación del sistema. inteligencia integral, al tiempo que se logra una colaboración ecológica más abierta y una protección de la privacidad y la seguridad más confiable.
basado en la inteligencia nativa de hongmeng, huawei actualizará "xiaoyi" a un agente inteligente para lograr una interacción multimodal más natural y una percepción integrada más completa, y trabajará con los socios ecológicos de hongmeng para construir conjuntamente capacidades inteligentes para productos futuros y realizar; la transformación de ia a capacidades de modelo y capas de control de ia son completamente abiertas, lo que permite aplicaciones de terceros y prospera el ecosistema de aplicaciones nativas de hongmeng.
también hemos notado que se ha convertido en una tendencia común introducir capacidades de ia en varios terminales, como la construcción de teléfonos y pc con ia. como resultado, existen diversas voces en la industria sobre cómo definir los terminales inteligentes en la era de la ia. siempre creemos que la experiencia del consumidor es lo primero. es difícil para los consumidores entender qué significan la tecnología de chip, la potencia informática tflops y los parámetros del modelo..., pero prestan más atención a la experiencia personal. por lo tanto, defendemos que la ia terminal debería centrarse en la experiencia y no en la potencia informática.
con base en este concepto, nosotros y el instituto de investigación de la industria de inteligencia artificial de la universidad de tsinghua propusimos conjuntamente el estándar de calificación l1 a l5 para la inteligencia de terminales de ia, y esperamos que los colegas de la industria trabajen juntos para mejorar y optimizar este estándar de calificación. promover conjuntamente el desarrollo ordenado de la ia terminal.
esperamos lograr la conducción sin conductor alrededor de 2030
las soluciones de conducción autónoma también son un área importante en la que huawei invirtió por primera vez en ia, porque el objetivo de la conducción autónoma es la conducción sin conductor, que es uno de los escenarios más desafiantes para la aplicación de la ia. la versión ads 3.0 que lanzamos puede hacer que las decisiones de conducción autónoma sean más precisas, el tráfico más eficiente, la experiencia más humana y la conducción más segura. también permite el acceso con "un clic" de un espacio de estacionamiento a otro y una conectividad completa desde las vías públicas hasta las vías del parque y los espacios de estacionamiento subterráneo. y el sistema anticolisión omnidireccional se ha mejorado aún más para cubrir más rangos de velocidad y lograr evitar obstáculos omnidireccional.
estos avances permiten a los consumidores sentir realmente la seguridad y experimentar las mejoras que aporta la conducción inteligente. hoy en día, los consumidores chinos están muy familiarizados con la conducción inteligente de automóviles. una proporción muy alta de automóviles nuevos equipados con versiones de conducción inteligente de alta gama están equipadas con capacidades de conducción inteligente. las capacidades de conducción inteligente de los automóviles también se han convertido en una consideración clave para los chinos. consumidores a la hora de comprar coches nuevos. en el siguiente paso, continuaremos desarrollando soluciones de conducción autónoma basadas en la percepción fusionada y gradualmente nos daremos cuenta: en la carretera, puedes descansar tan pronto como te subes al automóvil y dormir tranquilo durante largas distancias en las carreteras urbanas y suburbanas; , es fácil conducir a todas partes y es tan seguro y estable como los conductores experimentados. en el campo y en las carreteras de montaña: vaya a la montaña y al campo y disfrute de todo el paisaje durante todo el día; en la escena del estacionamiento: es necesario lograr una salida inmediata del automóvil, cero rayones y cero atascos, en términos de seguridad, es necesario lograr una seguridad activa integral y omnidireccional, principalmente para despejar la responsabilidad principal de las colisiones y reducir las responsabilidades secundarias. con base en el logro de estos objetivos clave del escenario, se espera que la conducción autónoma se alcance alrededor de 2030.
cree una plataforma de desarrollador unificada
el desarrollo del ecosistema siempre ha sido una parte importante de la estrategia de huawei. en 2024 y los próximos cinco años, huawei realizará fuertes inversiones estratégicas en el desarrollo del ecosistema. a través del desarrollo del ecosistema, liderará, promoverá e impulsará el ecosistema. desarrollo de la industria informática y la industria de terminales, y proporcionar la primera industria informática del mundo dos opciones al tiempo que proporciona al mundo un tercer sistema operativo móvil.
las aplicaciones de la ia serán infinitas, pero en última instancia debe servir a las personas. insistimos en defender y practicar la ia para siempre. creemos que: la ia debe servir a las personas y mejorar la eficiencia laboral y la calidad de vida de las personas; la ia puede permitir la digitalización de las industrias, cambiar los métodos de producción de las industrias y convertirse en el motor central de diversas industrias. industrias para ingresar al mundo inteligente; es necesario reducir el umbral de la tecnología de ia y permitir que todos, cada familia y cada organización tengan las mismas oportunidades para obtener y utilizar la tecnología de ia.
la ia debe utilizarse con fines bien intencionados, como crear beneficios más amplios para la sociedad; durante el diseño, desarrollo y uso de la ia, evaluaremos cuidadosamente el impacto potencial y a largo plazo de la tecnología de ia en la sociedad para evitar el abuso de la tecnología de ia. además, la ia debe aplicarse a la protección del medio ambiente ecológico y el desarrollo sostenible, y la ia debe utilizarse activamente para estudiar y resolver cuestiones de interés mundial, como los objetivos de desarrollo sostenible de las naciones unidas.
ha llegado la era de la inteligencia integral, que trae nuevas oportunidades y nuevos desafíos para todos y para todas las empresas. trabajemos juntos para promover la inteligencia integral, de modo que todos tengan su propio asistente inteligente exclusivo y cada empresa se convierta en empresas inteligentes que permitan cada vehículo. para conducir de forma autónoma.
(este artículo proviene de china business news)
