在最新的行业洞察中，华为副董事长、轮值董事长徐直军就当前AI算力发展面临的挑战提出了独到见解。他强调，并非所有企业都需投入巨资训练自己的基础大模型，这一观点在当前技术环境与全球政治经济形势下显得尤为重要。
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徐直军直面现实，指出美国在AI芯片领域对中国的长期制裁难以短期内取消，这直接影响了中国半导体制造工艺的进步，导致中国在高端芯片制造上长期处于追赶状态。他直言不讳地表示，由于技术封锁，中国所能制造的芯片在先进性上受到严重制约，这对算力解决方案的构建构成了直接挑战。
在此背景下，徐直军提出了华为的战略方向：基于实际可获得的芯片制造工艺，通过计算、存储和网络技术的协同创新，开创全新的计算架构，打造“超节点+集群”系统算力解决方案。他坚信，这一战略将帮助华为及整个行业长期、可持续地满足不断增长的算力需求。
在具体实践中，徐直军分享了华为盘古大模型的成功案例。他指出，十亿参数模型已足以应对科学计算、预测决策等多种业务场景，如降雨预测、药物分子优化等。同时，在PC、手机等终端设备上，这些模型也得到了广泛应用。对于NLP、CV、多模态等特定领域，百亿参数模型则能提供更精准的服务，如知识问答、代码生成等。而对于更为复杂的NLP和多模态任务，华为更是准备了千亿参数模型来应对。
徐直军的此番言论，不仅为行业内的企业指明了方向，也强调了在实际操作中应更加注重资源的高效利用和技术的协同创新。他呼吁企业根据自身实际情况，合理规划算力发展路径，避免盲目追求大模型训练而导致的资源浪费和效率低下。
总的来看，徐直军的这一观点对于整个AI算力行业都具有重要的指导意义。在当前复杂多变的国内外形势下，只有坚持创新驱动、协同发展的理念，才能不断突破技术瓶颈，推动AI算力事业不断向前发展。 | 
