数字芯片之通用处理器CPU

数字芯片是半导体行业里市场空间最大，技术壁垒最高的赛道。之前我们分析过的那些尖端设备和材料，主要都是为数字芯片打造的。

目前芯片设计这些赛道里，IGBT和模拟芯片领域都有IDM厂商，但数字芯片很少有做全产业链的，大家专注于自己的环节，分工合作。

这是因为IGBT和模拟芯片虽然技术和资金壁垒也很高，但生命周期长。数字芯片的发展却遵循摩尔定律，不但研发需要大量资金，晶圆代工需要大量资本购买设备，迭代又非常快。

等你把这一代产品全都配置好了，人家下一代产品又出来了，还得接着追，这就是数字芯片最难的地方。

数字芯片的工作原理简单来说就是通过晶体管控制电流的“开”和“关”，来表达数据信息的“1”和“0”，或者逻辑判断的“是”与“非”，所以数字电路也称开关电路或逻辑电路。

其组成主要就是工作在开关状态的晶体管，所以数字芯片的规模大小由其中的晶体管数量决定，摩尔定律说的也是每隔18个月晶体管数量增加一倍，因此晶体管数量对数字芯片性能起决定性作用。

数字芯片包含七种类别，分别是逻辑电路、通用处理器、存储器、单片系统SoC、微控制器MCU、定制电路ASIC和可编程逻辑器件。将来我们会对其中主要类别进行逐个分析。

简单的逻辑电路通常由门电路构成，基本是由与门、或门和非门电路排列组合而成，这些系列的电路也称为组合逻辑电路。

数量庞大的逻辑电路芯片经过不同的排列组合，理论上可以处理非常复杂的控制和运算问题。

但当下的芯片集成度很高，许多自成系统的逻辑电路可以集成在芯片内部，一个芯片就可以实现复杂的功能，也就没人愿意用大量小芯片去实现一个大系统。

所以目前逻辑电路芯片仅用于小型电子产品中，以及在大系统的通用大芯片之间的连接电路上。

通用处理器一般指服务器用和桌面计算用的CPU芯片，也包括GPU、DSP、APU等。

它是规模最大、结构最复杂的一类数字电路芯片，由海量逻辑电路组成，包含了控制、存储、运算、输入输出等完整的数据和信息处理系统，这次我们先分析CPU这一细分领域。

01 什么是CPU

CPU也叫中央处理器，是计算机的运算和控制中心，主要功能是完成计算机指令的执行和数据处理，因此CPU与内部存储器、输入输出设备被认为是计算机三大核心部件。

控制单元是CPU的控制中心，当下达指令时，控制单元负责将存储器中的数据发送至运算单元并将运算后的结果存回存储器中。

运算单元负责执行控制单元的命令，进行算术运算和逻辑运算。

存储单元是CPU中数据暂时存储的位置，其中寄存有待处理或者处理完的数据。寄存器相比内存可以减少CPU访问数据的时间，也可以减少CPU访问内存的次数，有助于提高CPU的工作速度。

按照处理信息的字长，CPU可分为四位微处理器、八位微处理器、十六位微处理器、三十二位微处理器以及六十四位微处理器等，后续还在不断拓展。

CPU作为集成电路的一部分，现在全球集成电路市场受益于5G、可穿戴设备和云服务等应用领域发展，依旧在稳步增长。

中国是全球最大的集成电路市场，增速也是全球最快，2012-2020年九年间集成电路产业市场规模复合增长率达到1681%。

集成电路进出口市场上，我国存在较大逆差，而且逆差还在拉大，国产化替代空间广阔。

CPU的下游市场涵盖服务器、桌面端、移动 PC端、智能手机以及物联网、人工智能、 汽车 电子、智能穿戴等新兴应用领域。

目前桌面端和移动PC端发展平缓，服务器受益于云化趋势增速较快，智能手机受益于5G换机潮迎来一波周期性机会，行业中长期发展还得看那些新兴领域，但新兴领域并不完全是CPU的增量市场，比如新能源 汽车 。

目前全球新能源 汽车 销量持续增长， 汽车 三化（电动化、智能化、共享化）势不可挡，电子成本占总成本的比率逐步提升，发展空间很大，2021年全球 汽车 芯片市场规模预计可达到440亿美元。

按应用场景划分，车用计算芯片可以划分为智能座舱芯片和自动驾驶芯片、车身控制芯片。

由于单纯一个的CPU已经无法满足智能 汽车 的算力要求，将CPU与GPU、FPGA、ASIC等通用或专用芯片异构融合的SoC方案成了各大AI芯片厂商算力竞争的主赛道。

不仅智能 汽车 ，在物联网和人工智能等领域，传统CPU也出现了不能适应市场要求的情况。

随着物联网设备灵活性要求日益提高，芯片向低功耗、高性能方向发展，MCU和SoC脱颖而出。

人工智能常用的AI芯片通常是针对人工智能算法做了特定加速设计的芯片，如GPU、FPGA、ASIC和神经拟态芯片。

虽然深度学习算法上CPU不如AI芯片，但做大规模推理，CPU比较有优势，再加上CPU优势领域的市场空间广阔，应用场景丰富，国内 科技 企业持续研发国产CPU依然势在必行。

目前CPU主要市场份额仍在海外企业手中。随着国内技术进步，国内CPU也在变得更好用，再加上政策持续加码，国产替代确定性较高。

02 CPU芯片架构

芯片架构也叫指令集架构，简单来说就是芯片的执行流程，不同指令集架构的芯片就是执行步骤的不同。

目前CPU指令集架构主要分为复杂指令集（CISC）和精简指令集（RISC）两大类。

复杂指令集支持的指令更多，每种运算都有自己的完整指令。由于只有少部分指令会反复使用，精简指令集就是对其进行精简，不用每种运算都有完整指令。

复杂指令集更适用于运算复杂的电脑CPU，精简指令集更适用于运算要求较低，功耗也较低的手机CPU。

在这两种指令集基础上又产生了不同的架构，也就是在指令集基础上实现对CPU内的控制单元、运算单元、存储单元等部件的一系列完整设计和安排。

03 X86架构

CISC的架构主要就是X86架构，目前Intel和AMD两家独大。

Intel和Windows组成了“Wintel”联盟，击败了苹果、IBM、摩托罗拉的Power联盟，垄断桌面市场长达20多年。直到目前，服务器、桌面和移动PC主要使用的还是X86架构处理器，Intel依然占据大部分市场。

后来随着AMD第二代Epyc处理器“罗马”问世，AMD服务器CPU市占率在短短两年内从1%增长到了8%。接着第三代Epyc处理器“米兰”发布，其服务器市场份额有望达到15%。

由于AMD服务器芯片性价比较高，又有台积电7nm制程技术加成，越来越多数据中心开始采购AMD的产品。

X86架构之所以覆盖范围这么广，除了起步早、性能高、兼容性好之外，还跟它生态完善有关，目前全球65%以上的软件开发商都为X86提供服务，你想自己设计一个架构，没有生态也就没有人使用。

现在X86架构在中国市场依然广阔，尤其是在服务器领域具有绝对优势，几乎占据全部服务器销量。其他非X86架构的服务器占比很小，主要都是ARM架构。

除了Intel和AMD双寡头以外，国内还有兆芯、海光和MPRC几家X86芯片商。目前X86架构的国产化替代还不太明显，兆芯2019年市占率仅01%。

04 ARM架构

RISC的架构有ARM、MIPS、Power PC、Alpha、RISC–V等。

如今超过90%的智能手机采用ARM架构，MIPS在嵌入式设备中应用广泛，而且随着性能提升，技术层面的融合，RISC架构也在不断向X86的应用领域渗透。

ARM架构由于具有成本低、功耗低、体积小、性能高等特点，非常适用移动通讯领域，在智能手机、调制解调器、车载信息设备、可穿戴设备等领域都占据绝对统治地位。

目前ARM架构是非X86架构中应用最广泛，发展最成熟的架构，市占率达到了432%。

ARM完整产品线包括微控制器、微处理器、圆形处理器、实现软件、单元库、嵌入式内存、高速连接产品、外设以及开发工具。

目前国内外主要ARM厂商有ARM、联发科、高通Qualcomm、苹果、三星电子，飞腾、华为鲲鹏、展讯SPREAD TRUM。

世界各大半导体生产商从ARM公司购买其设计的ARM微处理器核，根据各自不同的应用领域，加入适当的外围电路，从而形成自己的ARM微处理器芯片进入市场。

联发科是世界上最大的ARM手机芯片供应商，苹果、三星、高通等行业巨头均在最近几年使用ARM架构，逐步实现基于ARM的全生态链。

截至2021Q1，联发科和高通是最主要的手机CPU供应商，市场份额分别为35%和29%，同比分别增长11%和-2%。

苹果市占率为17%，三星降至9%，华为海思由于受到美国升级制裁的影响，市场份额快速下滑，降至5%。

服务器方面，非X86目前参与者包括华为、飞腾、高通、亚马逊等。

华为鲲鹏服务器是ARM服务器的重要参与者，据华为称，鲲鹏出货量已占据市场50%，未来有望发挥其在移动市场的优势，借力云端协同，抢占服务器市场更多份额。

在桌面PC市场，ARM正逐渐被更多企业应用，2011年微软开始采用ARM的Windows系统，ARM开始进入X86的传统优势领域，如今苹果MacOS、新版Windows等均采用了ARM架构。

此外，ARM在物联网、 汽车 等领域均有很大发展潜质。ARM在公共事业、智慧城市、资产管理等领域均提供了解决方案。

05 MIPS等架构

MIPS、Alpha、Power等架构已经不是市场主流应用，但在特定领域内仍在被使用。

MIPS架构是一种简洁、优化、具有高度扩展性的RISC架构，能够提供最高的每平方毫米性能和当今SoC设计中最低的能耗，已经在移动和嵌入式工业领域销售了近三十年，目前市占率9%。

MIPS多线程CPU已经广泛应用于不同领域，以及许多移动设备的LTE调制解调器中。

国内外主要MIPS芯片商主要有MIPS公司、Ikanos、龙芯中科、北京君正。不过MIPS公司两度易主后，新公司已经转向RISC-V。

龙芯和申威分别获得MIPS及Alpha永久授权发展自主指令集，我国企业成为了该架构应用产品研发和全球生态构建的单一力量，应用的也都是国家非常注重安全的领域。

Power架构在相关市场的占有率也不过1%左右，但在高性能计算领域一直拥有相当重要的地位，其一些技术特性甚至可与Intel一较高下，然而市场参与者基本只有IBM。

06 RISC-V架构

RISC–V是目前业内最被看好，最有机会弯道超车的新架构，具有完全开源、架构简单、易于移植，适用于各种设备、完整工具链， 运行效率高等特点。

这种架构目前接受度逐渐提高，有望成为继X86和ARM架构之后第三大主流指令集架构。

由于RISC-V基金会为非盈利会员制组织，所以RISC-V本身是免费的，自 RISC-V 基金会于 2015 年成立以来，RISC-V 生态系统经历了爆炸式增长，2020年成员增长率达到133%。

物联网的兴起为上游产业链提供新的成长潜力，由于RISC-V具备开源等特性，与物联网更灵活和多样的要求相吻合。

而且自中美贸易战以来，中国企业存在受制于美国不能升级架构的风险，随着RISC-V逐渐被接受，为我国芯片厂商通过RISC-V架构实现独立自主提供可行性。

Semico Research 预测，到 2025 年，市场将消耗 624 亿个 RISC-V CPU 内核，2018-2025 年复合年增长率为 1462%。其中工业领域将以使用超过167亿个内核遥遥领先。

市场研究公司Tractica也预测，RISC- V的IP和软件工具市场在2018年为5200万美元，到2025年时将增长至 11亿美元。

目前RISC-V发展时间较短，尚未一家独大，相关生态还在发展。

短期内ARM架构依然会占据中高端市场，RISC-V主要在一些碎片化的新兴市场展开应用，如物联网的轻终端场景。

这些场景需要低功耗低成本，但是往往程序不用大改、对软件生态的依赖性不高、出货量又很大，符合RISC-V阶段性的发展目标。

RISC-V允许任何厂商设计、制造和销售RISC-V芯片和软件，因此吸引了大批 科技 公司入场。

GreenWaves、IBM、NXP、西部数据、英伟达、高通、三星、谷歌、华为、晶心 科技 、芯源股份、芯来 科技 、阿里平头哥、中天微、Red Hat 与特斯拉等100 多家 科技 公司加入其阵营。

07 国产CPU自主可控程度

国产CPU经历了将近20年的发展，也产生了一批有实力的企业，如前面提到的中科龙芯、天津飞腾、海光信息、上海申威、上海兆芯等。

这其中申威和龙芯自主可控程度最高。上海申威主要从事Alpha架构的研发，它是目前创新可信度最高的国产CPU厂商，基本实现完全自主可控，主供党政办公、军方和超算领域。

其次是飞腾和华为鲲鹏（海思）为代表的ARM架构国产厂商。ARM架构需要有ARM公司授权，主要有三种授权等级：使用层级授权、内核层级授权和架构/指令集层级授权。

其中指令集层级授权等级最高，企业可以对ARM指令集进行改造以实现自行设计处理器，目前海思、飞腾已经获得ARMV8永久授权。

如果他们基于V8授权发展出自己的指令集，其创新可信程度将显著提升，即使未来拿不到V9V10等新架构授权，依然可以维持先进性。

最后是海光和兆芯为代表的X86厂商，仅获得内核层级的授权，未来扩充指令集形成自主可控指令集难度较大。

Pc端电脑现在是有arm架构的，只不过数量非常少，还没有在消费市场上形成潮流。

所谓的ARM架构还有x86架构，指的都是芯片CPU的架构。那么说到芯片，目前的两大阵营，英特尔代表了x86，ARM的代表有很多，只说PC端的话，国产芯片有鲲鹏和飞腾。

华为的鲲鹏，现在正在积极的整合资源。在美国对华为进行技术封堵之后，华为可以说是all in鲲鹏，从服务器到pc电脑全面转向arm架构。

中国电子旗下的飞腾，也是ARM架构芯片的实践者。借助信创项目，也是在pc领域和服务器领域开疆拓土。

说完芯片，接下来就得说说 *** 作系统了。底层的芯片不会被我们直接所 *** 作，我们是通过 *** 作系统来去 *** 作芯片的。 *** 作系统目前比较流行的，分为两大类，一个是windows，另一个就是Linux；Windows统治桌面，Linux统治服务器。

但是现在有一个非常重要的问题，就是windows对ARM的支持不太友好，对ARM支持有好的，只有Linux。如果使用Linux *** 作系统，服务器侧还好说，在服务器这一领域，Linux *** 作系统本来就占据了绝大部分的市场份额。但是在pc电脑侧，Windows占据了绝对的主力。Windows环境下的应用和linux环境下的应用是不兼容的，这给Linux在桌面 *** 作系统的生态建设造成了巨大的困难。

在 *** 作系统这个领域，生态就是王，生态就是决定一切的关键要素。试想，如果你是一家软件公司的开发团队，基于Windows开发了一个桌面应用，如果想兼容Linux，还得重新再开发一遍，你会怎样？windows在pc桌面上的应用非常多多，全产业生态的程序员都在基于windows环境进行软件开发，
导致Linux在桌面环境下的应用极度匮乏，这反过来又导致Linux在桌面端的应用推广愈发困难。最终的结果就是windows一家独大，连带着ARM架构在pc端的推广也是举步维艰。

一切的一切，都是生态造成的。

总是听说x86架构比arm架构如何高级。现在有什么是x86不能干，而arm架构干不了的呢？目前看X86架构能胜任的，arm架构也能够胜任。X86的功耗高，arm架构功耗低，体积小更具有优势。

x86指令效率高

生态问题，比如 arm 的windows不好用，无法兼容之前的软件。

啥叫PC 搞台树莓派玩算PC吗？那不就是Arm架构吗，还是你特指PC就是X86的电脑？

兼容这一特性拖住了牙膏厂

现在大多是x64

我就在用arm架构的PC

因为ARM撼不动数十年来wintel联盟创造的超级生态圈。所谓ARM替代X86，只是一些自媒体人的瞎BB。在桌面领域、生产领域，英特尔和微软组成了坚不可破的联盟。通用服务器领域，在POWER PC退役后，已经完全是X86的天下了。
其实稍微有点脑子就会明白的。微软自己也曾经推过ARM版windows RT，结果一样不了了之。连微软都做不到的，这世界上就没一家公司能做到了。苹果在桌面领域的份额可以忽略不计，一大部分苹果用户还是改装的windows。Linux在桌面机的份额就更少了。

简单来讲

x86构架就是大功耗强性能，主要针对多线程。

ARM是低功耗低性能，主要针对精简指令集。

一般桌面端电脑并不需要太考虑功耗，而是性能为主，这是ARM构架的芯片无法满足的

而移动端的电子设备功耗就是个大问题，所以x86构架的芯片就没法满足续航的问题

差不多就这个意思吧

不过现在出了个例外，就是苹果的m1芯片，ARM构架，性能强劲，这也是苹果牛逼的地方，别人没这个本事

华为鲲鹏指的是华为海思在2019年1月初发布的一款兼容ARM指令集的服务器芯片鲲鹏920。鲲鹏920处理器兼容ARM架构，采用7nm工艺制造，可以支持32/48/64个内核。主频可达26GHz，支持8通道DDR4、PCIe40和100GRoCE网络。

鲲鹏920处理器的整型测试性能超过930分，是鲲鹏916的三倍性能。内存通道数量提升到8通道，内存速率提升至2933MHz，带宽提升24倍。PCIe30升级到PCIe40，速率翻番，IO总带宽提升17倍。集成100GRoCE以太网卡功能，网络带宽提升10倍。

鲲鹏920处理器集成了CPU、南桥、网卡、SAS存储控制器等4颗芯片的功能，能够释放出服务器更多槽位，用于扩展更多加速部件功能，大幅提高系统的集成度。

华为高管日前表示，华为聚焦计算架构创新、处理器的研发、以及华为云的服务，面向端、边、云，提供“鲲鹏+升腾+x86”的多样性算力，提供通用计算和AI计算产品与解决方案。

在通用计算领域，华为将利用自己的硬件能力，对外提供鲲鹏处理器主板并优先支持合作伙伴。华为TaiShan服务器将聚焦做高端和内部配套，在条件成熟的时候，华为可以停止TaiShan服务器的销售业务，优先支持合作伙伴基于鲲鹏主板开发的计算产品。

同时，华为在与英特尔等全球合作伙伴的长期合作中取得了很好的成绩，为ICT产业发展作出了积极贡献，在合法合规的前提下，华为将与合作伙伴继续长期保持战略合作，持续创新，给客户提供多样化算力，X86算力是其中非常重要的一部分。我们将在合理合规条件下，继续与Intel合作，为客户提供有竞争力的x86服务器等计算产品。

来源: 证券时报网

文 | 曾响铃

来源 | 科技 向令说（xiangling0815）

新基建浪潮下，作为底层支撑力量的数据与计算正变得越来越重要。

最近，由中国大数据与智能计算产业联盟主办，以“新算力 新基建 新经济”为主题的第二届中国超级算力大会ChinaSC在北京召开，包括国内外院士、知名学者和产业大咖在内的600多人参加，探讨了超级计算、新基建、云计算、大数据、人工智能、区块链等前沿技术进展。

这个奖项的颁出，官方给出的标准是，“能够把当前的各种技术有机的整合在一起，以满足不同应用场景下的各种综合的软硬件及系统方案，集科学性、先进性、稳定性、经济性等众多实际指标于一身，是技术转变为实际应用的关键环节。”

显然，这个权威奖项最关心的，是大数据解决方案在推动技术向实际应用转变的能力，而这也正是当下市场环境对大数据的核心需求。笔者尝试拆解鲲鹏大数据解决方案从宏观到 *** 作层面的布局，希望能给予相关从业者这方面的行业借鉴。

技术竞赛不停， 但大数据需求转向应用落地

数据的价值越来越明显，更好地释放数据价值的技术在不断演化，但是，随着更多政企组织开始着手利用大数据能力帮助现实业务提升，其需求也开始更多倾向于技术能否更好地实现应用落地，大数据解决方案正是为此而生。

以鲲鹏为案例，在推动技术落地的过程中，其大数据解决方案表现出符合时代需要的三大特征，让它在新趋势下占据领先优势，受到客户广泛欢迎并获得ChinaSC权威认可。

1、超高性能仍然是应用落地的最有力支撑

大数据解决方案要推动技术实现各种场景的落地，其前提和支撑，是底层软硬件性能本身要足够强悍，否则，再完善和深度的解决方案，没有性能支撑也只能是空中楼阁。

而也只有性能足够强悍，在应用落地阶段才能够尽可能去满足客户各类数据价值需求。

得益于底层软硬件能力的深度开发，鲲鹏大数据解决方案就拥有超高性能，为应用做好了充分的准备以及支撑。

例如，硬件方面，采用自主研发高性能鲲鹏920处理器，软件方面，则拥有在大数据场景下获得倍级性能提升的独创IO智能预取和Spark机器学习&图增强算法。

以鲲鹏与浙江移动的合作为例，2019年，浙江移动相继完成了IT云鲲鹏服务器测试，营业厅前台系统、CRM、计费、大数据、CDN等系统的验证及上线商用。这其中，浙江移动的CRM&BOSS系统在鲲鹏大数据方案支撑下，整体得到了较大提升，在规模承载网络运营支撑业务的情况下，该系统现在已经稳定运行一年。

目前，浙江移动围绕网络云，IT云和移动云，已经打造了全球首个运营商领域ICT全场景样板点。

2、全栈方案才能推动技术全面落地

解决方案本身并不是一种具体的技术，其价值在于各种技术的有效融汇，作为统一的输出方式面向政企客户。而在政企客户需求日益加深的情况下，尽可能满足多种场景、多种技术诉求的解决方案，就必须建立一套尽可能完善的全栈体系，将各种技术有机地、系统地、全面地整合在一起。

这正是华为鲲鹏大数据解决方案的体系构成，其基于鲲鹏处理器，构建了端到端打通硬件、 *** 作系统、中间件、大数据软件的全栈体系，并对应进行了全栈性能优化，推动各类技术汇聚成高性能解决方案：

可以看到，这套全栈体系，一方面通过有机整合，能够较为容易地同时满足科学性、先进性、稳定性、经济性等需求（例如，加速特性和大数据组件能够帮助方案更有效率同时成本更低）；另一方面，作为全面、完整、一体化的信息化解决方案，也更容易去适应政府、金融、电信、互联网、大企业等不同行业应用需求。

从技术到应用落地，“全栈”成为重要的中间转换环节，不但“无损”，而且“增益”。

3、符合政企个性化需求让技术落地更具现实价值

在最终面向单个客户落地时，大数据解决方案还需要真正贴合这个客户的实际需要，这是从技术到应用落地的“临门一脚”，毕竟，不论性能如何强悍，全栈体系如何完善灵活，落实到客户头上，最终还是需要符合业务实际，产生现实价值。

既要有能力，更需要契合，鲲鹏大数据解决方案就是这么做的。

2019年，江苏省基于鲲鹏架构打造了全国首个省区市县三级政务大数据，未来将有越来越多的政务系统可以由自主可靠的鲲鹏计算平台来承载；

在广西，区内首个鲲鹏产业生态云项目——“壮美广西·玉林政务云（鲲鹏云）”已于不久前上线，这是该市全面推广应用广西数字政务一体化平台的体现，而其推出的广西首个市级公共数据开放管理办法，就与鲲鹏的大数据解决方案紧密相关；

目光转到浙江，在鲲鹏生态落子浙江的过程中，浙江推动形成“用鲲鹏”的共识，城市被当成鲲鹏生态的“试验场”，杭州市政务云已经选用鲲鹏作为算力底座，基于鲲鹏技术架构的解决方案和应用在政府服务场景中得到广泛应用。

总得看来，仅有高高在上的技术而无法产生实际价值的大数据玩法已经行不通，鲲鹏大数据解决方案跨越技术与应用的鸿沟，已经在众多行业、场景和企业中实现落地。

电信行业三巨头中，中国移动已实现鲲鹏大数据解决方案规模商用，中国电信则基于鲲鹏打造了天翼云，中国联通则基于鲲鹏构建了天宫IT系统；政务方面，北京、广东、江苏、浙江、广西等政务云都出现鲲鹏身影，当下其已经成为首选技术路线；在金融行业，鲲鹏正在帮助银行系统加速完成国产化。

可以说，鲲鹏大数据解决方案有力推动了中国数字经济发展，尤其是信息技术应用创新的落地。

领先优势下， 鲲鹏三个角度出发为大数据技术落地“铺路”

1、走得更稳——回应数字时代重要的安全关切

因此，鲲鹏大数据解决方案在安全方面一直加大投入，最典型的，是在底层硬件而非软件层面进行安全保障——鲲鹏920处理器内置硬件加速、业界首创支持国密算法加速，这种CPU内置加速模块的做法，被称作“内生安全”，配合国密算法在技术上更为安全。

而与通常的大数据解决方案为了保证安全不得不让渡较多的性能随时监控系统运行不同，华为鲲鹏大数据解决方案内生安全的做法，做到了加密对业务性能的损耗低于5%——既解决安全痛点问题，也解决“为了安全需要”本身导致的痛点问题。

2、走得更顺——用兼容性保护既有数据软硬件投资

前文提到政务云大数据解决方案中，与现有的服务器的混合部署，这其中有一个十分重要的兼容性做法——由于鲲鹏大数据解决方案建立在鲲鹏处理器基础之上，而很多政企组织原有的软硬件投资都基于X86架构，所以鲲鹏要让技术的应用落地走得更顺，还需要在技术上完成对X86在部署层面的兼容，这样还能保护政企客户现有的数字化投资。

可以看到，当下的鲲鹏方案已经支持大数据组件TaiShan服务器与其他架构服务器混合部署。

以江苏电信为例，去年7月，其宣布成功上线全球首个基于鲲鹏处理器的运营商大数据平台。作为核心的业务系统，该大数据平台基于鲲鹏处理器的华为TaiShan服务器和开源Hadoop软件构建，承载着江苏电信所有生产系统的运行数据、存储及分析：

在项目进行过程中，双方携手完成基于鲲鹏处理器的开源Hadoop源代码编译，让关键的大数据业务组件在华为TaiShan服务器上的成功部署和运行，在原有集群上实现了传统架构服务器和TaiShan服务器融合部署。

这种兼容的做法，有效结合了江苏电信大数据业务特点和未来演进趋势，且充分发挥鲲鹏处理器的性能，提高了数据存储、计算等资源的使用效率。

3、走得更宽——生态开放才能让大数据拥有内生动力

鲲鹏生态的主要推动者华为一直强调的理念是“硬件开放、软件开源、使能合作伙伴”，在大数据解决方案中，这种理念同样得到了应用。

例如，在鲲鹏全栈方案中，顶层大数据平台就支持华为自研的FusionInsight大数据平台以及开源Apache、开源HDP/CDH、星环大数据平台，可以有效对接各类场景需要。今年8月，星环 科技 就发布了基于鲲鹏的大数据平台软硬件联合解决方案，由星环 科技 的TDH大数据平台提供软件层面优异的功能，由鲲鹏芯片提供硬件层面强大的性能，拥有极致性能、平滑迁移、丰富的场景支持以及快速部署多重优势，为行业创造价值。

此外，鲲鹏主导的数据虚拟化引擎openLooKeng开源，就支持跨数据格式、跨数据源、跨数据中心的海量分析，最终帮助方案的性能大幅度提升，典型的如北明数据资产管理平台V40就基于openLooKeng技术，解决了数据资产管理数据冗杂、标准不一、难以管理等痛点问题，为企业守护和挖掘数据的价值。

开放的生态，将帮助更多合作伙伴发展服务器和PC等计算产品，帮助构建高质量的基础软件生态，也让更多生态伙伴获得端、边、云的全场景开发能力，最终促进鲲鹏计算生态的繁荣，也加速大数据行业应用创新。

打好基础、做好标杆， 鲲鹏进入“强者恒强”周期

弥合技术与应用落地的鸿沟后，鲲鹏大数据解决方案拥有越来越多的政企实践，它们中大多数都是行业典型客户，本身既是大数据发展过程中的优质案例。

拥有这些客户资源的鲲鹏，实际上已经进入了强者恒强的发展周期，这不仅仅是因为它获得了诸多标杆合作案例、领先于行业，更重要的还在于，技术到应用实践的通路打通后，实践也将不断反馈技术，不断帮助鲲鹏锤炼自身的技术能力，从而形成有效的正反馈循环。

一旦这种循环形成，大数据解决方案就会进入“飞轮”式发展进程，越转越快、越难以停下，也很难以被后进者追赶，逐步成为政企客户最有竞争优势的选择。

更进一步来看，大数据服务从来都不是孤立存在的，在计算需求多样化的时代，鲲鹏计算产业生态的主要推动者华为在物联网、5G、AI等方面的能力和生态布局，无疑将帮助鲲鹏大数据解决方案有更多横向技术连接和融合的想象空间，满足更多政企客户潜在的创新业务需求。

总而言之，在以鲲鹏大数据解决方案为代表的优质案例引领下，数据与计算的时代正在加速到来，最终，“新算力”将推动“新基建”全面落地，带来“新经济”动能，更多政企客户将享受到技术带来的价值红利。

本文均来源于网络

完

曾响铃

1钛媒体、品途、人人都是产品经理等多家创投、 科技 网站年度十大作者；

2虎啸奖评委；

3作家：移动互联网+ 新常态下的商业机会等畅销书作者；

4《中国经营报》《商界》《商界评论》《销售与市场》等近十家报刊、杂志特约评论员；

5钛媒体、36kr、虎嗅、界面、澎湃新闻等近80家专栏作者；

6“脑艺人”（脑力手艺人）概念提出者，现演变为“自媒体”，成为一个行业；

7腾讯全媒派荣誉导师、多家 科技 智能公司传播顾问。

谈及手机，徐直军表示：“手机制裁没有芯片，确实面临很大的挑战，大家想买华为5G手机基本上买不到了。华为不会放弃手机业务，也不会出售，我们正在努力让手机业务在适当的时候，重回正轨，这是我们的目标。大家等几年，看看我们能不能达到这个目标，让消费者继续买到华为5G手机。当然很艰难，但是至少要有梦想。”

华为也在多方解决难题，“一个方向是努力解决新的5G手机，但是哪一天出来不知道。第二个是通过鸿蒙不断优化客户体验，不断通过软硬件协同，延长手机的使用寿命，”徐直军谈道，“我们不会把手机业务关闭掉，也不会卖掉。否则我们辛辛苦苦打造的这个品牌，说没了就没了，我们这么努力求生存，有什么价值呢？”

对于鸿蒙 *** 作系统，徐直军说道，华为是希望打造一个面向万物互联的 *** 作系统，但是在面向智能终端的时候，它本质上是取代安卓 *** 作系统。

徐直军此次也解析道：“现在开源的OpenHarmony，还只能支持物联网的终端，还不能一下子支持完整的智能手机。我们希望和产业界一起，基于OpenHarmony，明年年底能够支撑起完整的智能手机。”

同时，他还特别指出炒作鸿蒙的现象，“单独做鸿蒙的软件公司，我都不知道它怎么去创造价值，怎么去带来收入？市场上有一段时间，把鸿蒙炒的热火朝天，有些公司股价炒到好几倍，我都不知道它怎么通过鸿蒙带来收入的增长。”徐直军说道。

徐直军表示：“原来的欧拉更多是服务好鲲鹏，现在我们把欧拉定位为未来的数字基础设施的 *** 作系统，不仅仅是服务于鲲鹏，也能支持x86；同时支持边缘计算，也能支持云基础设施，还准备发展一个分支，未来去支持嵌入式设备。”

他进一步谈道：“华为未来打造两个 *** 作系统，一个是鸿蒙 *** 作系统，一个是欧拉 *** 作系统，两者都开源。鸿蒙 *** 作系统的应用场景，就是智能终端、物联网终端和工业终端；欧拉 *** 作系统面向服务器，面向边缘计算，面向云，面向嵌入式设备。另一方面，我们鸿蒙和欧拉会实现底层技术共享。”

在徐直军看来，中国的ICT产业一直是缺芯少魂，“我们内部有一个铸魂工程，就是通过欧拉和鸿蒙，打造覆盖所有场景的 *** 作系统，而且全部开源，让产业界参与进来，适配更多场景，只要产业界积极支持，共同努力，铸魂工程就能够真正实现目标，把缺芯少魂的’少’字去掉，就是有魂了。”

对此，徐直军直言：“欧拉又有人炒作，站在数字基础设施的角度看，欧拉确实解决了少魂的问题，也解决了我们各行各业需要 *** 作系统问题。但怎么带来收入？只有基于欧拉做发行版的公司才能创造收入。其它那些炒作的公司，能不能基于欧拉创造收入，创造价值，大家要把眼睛擦亮一点。

以下是此次采访的核心内容：

谈芯片和手机：“一直靠库存维持生存，努力解决芯片制造问题”

徐直军： 为什么要放弃手机业务呢？我们手机由于美国的制裁，没有芯片，确实面临很大的挑战，大家现在要想买华为的5G手机，基本上买不到。

我们在多种场合表态了，华为不会放弃我们的手机业务，也不会把我们手机业务出售。我们正在努力，努力再努力，让我们手机业务在适当的时候重回正轨。这是我们的目标。

希望大家能等几年，看看我们能不能努力达到这个目标，让大家能继续买到华为5G手机。（想要达到这个目标）当然很艰难，至少要有梦想，如果没有梦想，那就没有动力。我们期望有这么一天，全球的消费者，特别是中国的消费者还能买到华为品牌的5G手机。

从供应商那里，我们了解到，他们确实有一些芯片获得了美国的许可，主要用于车部件的部分低端芯片。

徐直军： 现在假消息遍地飞，今天讲这个芯片的问题，明天讲那个芯片的问题，我怎么都不知道？我们被制裁之后，一直靠库存维持生存，当然我们也在努力解决芯片制造问题，要靠中国半导体产业链共同努力，要付出巨大的努力和相当长的时间，才能解决。现在你们看到的跟华为芯片相关的消息，全是假消息，没有一个是真的。

徐直军： 你现在讲的过亿，都是讲的手机，不含物联网设备。现在物联网设备有多少用了鸿蒙，统计不出来。现在手机已经过了12亿了。我们的目标实现是快还是慢，要看消费者的体验。

每一款手机，都要经过严格的测试，测试出来之后升级，升级以后看它的效果，效果好就可以放开给大众升级。现在进展是超预期的，我们希望把华为存量的手机，争取能升级的全部升级到鸿蒙。当然升级以后，华为手机的用户体验变好了，它可以使用的时间变长了，如果能等到未来我们解决了手机问题的话，刚好衔接得上，那是最好的。

我们现在从几个方向努力，一个方向努力解决未来还有新的5G手机出来，但是哪一天出来不知道。第二个是通过鸿蒙不断优化客户体验，不断通过软硬件协同，延长手机的使用寿命。

我们不会把手机业务关闭掉，也不会卖掉。否则的话，我们辛辛苦苦打造的这个品牌，说没了就没了，我们这么努力求生存，有什么价值呢？

谈鸿蒙和欧拉 *** 作系统：“炒作热火朝天，把眼睛擦亮一点”

徐直军： 关于欧拉 *** 作系统、鸿蒙 *** 作系统，既然你问到了这个问题，我就好好讲一讲。鸿蒙 *** 作系统，我们希望打造一个面向万物互联的 *** 作系统，但是在面向智能终端的时候，它本质上是取代安卓 *** 作系统。这个 *** 作系统在各种智能终端运行的时候，本质上也只是在具备安卓 *** 作系统的能力基础上，增加了分布式能力，就是相互之间能够互为外设。例如手机和电脑在一起，电脑可以看得到手机，电脑也可以看得到手机。

我们把Harmony OS的基础能力全部捐献给开放原子开源基金会。开源是一步一步在向前走的现在开源的OpenHarmony只能支持物联网终端，还不能一下子支持完整的智能手机。我们希望和产业界一起，基于OpenHarmony，明年年底能够支撑起完整的智能手机。

现在鸿蒙可以怎么用？其实就是大家基于OpenHarmony，来开发各种物联网终端。这些物联网终端，能够融入鸿蒙生态，跟鸿蒙 *** 作系统的手机可以联起来，消费者可以得到最好的体验，这是最能够带来价值的事情。

另外，应用开发商可以基于鸿蒙开发应用，现在大家可以看到，不断有鸿蒙版本的应用出来了。

还有一类公司，它参与鸿蒙开源社区，贡献代码，让OpenHarmony越来越强大，越来越能满足各种智能终端的需求。

而单独做鸿蒙的软件公司，我都不知道它怎么创造价值？怎么带来收入？市场上有一段时间把鸿蒙炒的热火朝天，有些公司股价炒到好几倍，我都不知道他们怎么能通过鸿蒙带来收入增长，我搞不明白。

鸿蒙是面向万物互联的 *** 作系统，和安卓相比，它的优势在于，所有基于鸿蒙的终端，都能够互相连起来，形成一个超级终端。仅从单一终端来看，它跟AOSP功能差不多，AOSP能干什么，它就能干什么。

最近我们确实把欧拉重新进行了定位。原来的欧拉更多是服务好鲲鹏，让我们的鲲鹏生态发展得更好。我们开源的主力也是聚焦在支持鲲鹏。

现在我们把欧拉定位为未来的数字基础设施的 *** 作系统，不仅仅是服务于鲲鹏，也能支持X86；同时支持边缘计算，也能支持云基础设施，还准备发展一个分支，未来去支持嵌入式设备。嵌入式设备是什么呢？我们做电信设备，大量的一块板一块板，这就是嵌入式设备，这些板子上也需要 *** 作系统。

华为未来打造两个 *** 作系统，一个是鸿蒙 *** 作系统，一个是欧拉 *** 作系统，两者都开源。鸿蒙 *** 作系统的应用场景，就是智能终端、物联网终端和工业终端；欧拉 *** 作系统面向服务器，面向边缘计算，面向云，面向嵌入式设备。

另一方面，我们鸿蒙和欧拉会实现底层技术共享，把鸿蒙最优势的部分，即分布式软总线的技术嵌入到欧拉里面，未来所有用到欧拉 *** 作系统的设备，只要旁边有鸿蒙 *** 作系统设备，就可以自动连接起来，如此就打通了欧拉和鸿蒙，这是一个巨大的进步。

中国的ICT产业，一直是缺芯少魂，我们内部有一个铸魂工程，就是通过欧拉和鸿蒙，打造覆盖所有场景的 *** 作系统，而且全部开源，让产业界参与进来，把它们做得更好，适配更多场景，只要产业界积极支持，共同努力，铸魂工程就能够真正实现目标，把缺芯少魂的“少”字去掉，就是有魂了，有覆盖各种场景的 *** 作系统了。

我们开源欧拉 *** 作系统以后，只有基于开源版本做发行版的公司，才能够从 *** 作系统本身获取收入，因为发行版可以卖钱，还可以通过服务获取收入。

在欧拉发行版上开发应用的公司，和在其他 *** 作系统上做应用开发的公司没什么区别。欧拉又有人炒作，炒的热火朝天。站在数字基础设施的角度看，欧拉确实解决了少魂的问题，也解决了我们各行各业需要 *** 作系统问题。但怎么带来收入？只有基于欧拉做发行版的公司才能创造收入。其它那些炒作的公司，能不能基于欧拉创造收入，创造价值，大家要把眼睛擦亮一点。

谈华为云和数字能源：“没有上市计划，没有剥离计划，也没有出售计划”

徐直军： （华为云和数字能源公司）没有上市计划，没有剥离计划，也没有出售计划。

我们要打造面向数字世界的黑土地，在黑土地上，既要种我们各行各业应用的树，华为的树也需要有一块土地，如果这块土地没了，我们的树种到哪里呢？

华为云既是一个亏损的业务，又是一个快速增长的业务，我们也清楚有竞争对手 历史 上亏了多少年，我们亏的年数差不多就行了，但是云业务的增长还是很快的。

你提到的弥补损失不存在。因为我们从2017年开始做华为云，本来也是我们规划中的业务，不存在谁弥补谁。

6、我们留意到华为的政务云发展的非常迅猛，这方面华为是否得到了政府部门的支持？华为云中国区整体的业务情况如何？

徐直军： 中国的政务云，你的问题的假设是错误的。政务云市场这么多年起起伏伏，多少公司参与竞争，华为为什么成功了？华为从一开始就制定了面向政府客户发展政务云的模式，首先定了“三不”政策：不投资，不入股，不成立公司。你看很多公司，为了去搞一个城市的政务云，又投资又入股，又成立公司，最后什么都搞不成。

第二，我们坚定不移地卖云服务，主要目的是促使政府的应用不断迁移到云上。而其他公司，很多采取卖设备的模式，卖完了，就没人管了。我们给每个政务云都配了一个团队去持续运营，帮助政府的应用不断地迁移到云上，给政府真正带来价值。

第三、我们最近还和一些合作伙伴想办法，改造过去非云服务模式的政务云，让它走向一个 健康 、可持续发展的方式。这是我们政务云成功的关键。经过我们持续的运营，政府看到了价值，我们也得到了可持续的收入。双方的利益都能得到保障。

鲁勇：我补充一下，华为云BU正式成立是17年，我17年开始主持中国区的工作，经历了整个华为云在国内市场的发展，到今年华为云IaaS技术服务排在中国第二，全球第五，我用飞速发展，快速增长这个词不为过。

第二，支撑华为云发展最为关键的是技术。我看到很多其他公司参加展会大多数讲情怀，华为公司讲的全是技术。华为云从2017年到2020年，这三年基本上在打基础，现在华为云有220多种云上的服务、230多万开发者，就是在打基础。

从2020年开始，华为云业务增长快速，市场感受到了华为云的进步。我举三个例子，第一，在 游戏 、互联网、音视频，这种云原生的企业，最近已经有一个趋势是H+X，华为云加另外一个云，为什么呢？因为它们在整个应用和安全上要求越来越高。

第二、政务云更加复杂，我们不仅在做云的销售，更多的是持续地运营，我们每一个政务云和产业云的基地，都有运营经理，因为云的生意是要源源不断去做，这是华为云做的事情。

第三个是行业，如果第一代消费互联网是促成很多云公司的发展，当前中国数字化转型中，各行各业的上云才是真正的开始。华为本身是大型企业，加上这两年制造业发展，行业应用上云，华为云必定是首选。

从“厚积薄发”，到“后发先至”，我用这八个字来总结华为云这几年的发展。

徐直军： 华为云的定位从来没变过。传统IT，服务器、存储，跟华为云到底短期是什么关系，长期是什么关系，内部确实一直受煎熬，不是争论，是煎熬。所有的传统IT公司，就是做传统服务器，做存储的公司，都没有把公有云发展起来，就是因为传统势力太强大。因为卖服务器，卖存储，短期收入高，已经通过渠道，通过伙伴，形成了一套固有的销售方式。

第二，中国政府和企业，确确实实对云的接受有一个过程，他们都建了自己庞大的IT部门，习惯于自己掌控，习惯于买服务器，买存储，或者买私有云。所以说我们在私有云做与不做上，斗争了很久。你看私有云是客户需求，买过去放在它的机房里面，看得见摸得着，自己还能管理。对于我们来讲，虽然很清楚，趋势是要走向公有云，但是销售人员，卖私有云收入来的快，卖公有云收入来的慢。

在华为内部，有一点是一直清晰的，未来走向公有云这个方向，大家是认同的。但是走向公有云的过程中，到底走的多坚决，不同人有不同的观点。组织调整的目标，是怎么让华为云更好的发展。现在调整的方案，是把华为云面向云原生的业务全部由华为云自己解决。

都知道云是未来，都知道公有云是趋势，但是内部就是转不过来，华为在这个过程中也是很痛苦的。原想把计算、存储和云放在一起，一起使劲，促进华为云的发展，所以我们成立了云与计算BG。但是，市场上碰到一起就打架，我们就把它们分开，分开还是打架。今年我们又做到一点，干脆把云原生的组织全部放到云BU，我们在公有云这块独立建销售队伍。我们内部冲突的过程，转型的过程，从卖产品，卖license，到卖云过程中，是很痛苦的过程。唯一可喜的是华为云活下来了，还在逐步向好的方向发展。

鲁勇：任何一个企业转型都有一个过程。

徐直军：我们转商业模式是很难的，转销售队伍更难，我们从卖产品，卖license转向卖云服务，最难的不是研发，最痛苦的是销售。可喜的是，我们内部已经逐步转过来了。我想今年以后，应该好多了。外部看，内部变来变去，也是痛苦的过程，尤其涉及到商业模式的转型，涉及到销售队伍的转型。

徐直军： 对华为来讲，卖服务器不是我们的追求，我们追求的还是要把华为云做好。我很认同华为云张平安对这个问题的看法。为什么客户还会去找各种解决方案，或者说发展自己的云，主要原因还是我们这些云服务商做得不好，或者说做的不够好，让他们还不能彻底的放心，把它的关键应用、数据放到我们云服务商的云上。

我们唯有一个办法，就是通过持续的技术创新，通过持续的投资，把我们云做得更安全更可信，让客户，不管是国企，还是政府，还是互联网企业，都能够放心地把应用、数据能够部署到云上，或者迁移到云上。

实事求是来讲，无论是中国还是全球，对政府也好，对企业也好，对各级组织也好，把自己的关键应用和关键数据，放在云服务上，尤其是公有云上，还是觉得不放心的。这里有三方面的原因，一个是云服务商要通过不断的技术创新，不断的解决方案，去证明你是安全可信的，值得信赖的。政府和企业也要慢慢去看，云服务商提供的云，是不是能够解决自己的问题，也许比自己建个云，或者自己打造一个所谓的国资云更放心，更可靠。我们很清楚。一个企业自己去建个云，它在这个云上的投资是有限度的。而一个云服务提供商，像我们8000多人持续在研发，持续在投资，肯定在安全可信上，应该来讲，能力更强。这里面的关键是云服务商要坚守不碰数据，而且要保护好数据，让客户的数据能够安全可信，这是云服务商要做的。这是一个过程，最终都会被技术的持续创新，规模效益，成本优势，统统归到几个云服务上，这是大势所趋。就像智能手机，现在不就这几家了吗？云服务也是一样的，不管现在是私有云还是什么云，最终通过技术的持续创新和云服务商的持续投资，和规模优势发挥，在中国会统一到三家左右，这是必然的趋势。

徐直军： 华为支持双碳战略里面，最有价值的，就是我们通过持续的技术创新去帮助各行各业降低能源消耗，实现低碳 社会 。我演讲里面也讲了，到2030年，各行各业受益于ICT技术带来的碳排放减少能够达到121亿吨，是ICT这个行业本身产生碳排放的十倍。

华为也并非今天才开始努力降低能源消耗的，华为一直有一个部门叫节能减排办公室，就是努力把我们自己的设备功耗降下来，同时去服务于其他行业，把能源消耗降下来。

至于我们数字能源业务，当然也是为了响应国家双碳战略，应对气候问题，包括应对全球提出来的碳中和的目标，我们加大了投资和发展力度。它的中文名字叫数字能源，不是太准确，其实英文更准确，叫Digital Power。所以它的边界很清楚，就是聚焦电力电子技术，把数字技术跟电力电子技术结合起来，我们侯金龙发明了一句话叫：比特管理瓦特，把信息流和能量流结合起来，清洁能源和推动传统能源绿色化结合起来。

本质上数字能源的业务就是与电力电子技术相关的产品，包括基站供电，数据中心供电，太阳能逆变器，储能的解决方案。还有一个电动车的三电，技术都是同源的。因此数字能源的业务战略就是把我们多年在ICT领域积累的数字技术和电子电力技术结合起来，做产品和解决方案。所以不是Digital Energy，而是Digital Power。

谈服务器和AI：“x86服务器确实遇到了困难 有与潜在的投资者接触”

徐直军： 我们x86服务器确实遇到了困难，遇到什么困难大家都很清楚，我们在想各种办法积极解决，包括有与潜在的投资者接触，有明确的消息再告知，现在在进程中。

徐直军： 我个人参与了华为人工智能解决方案打造的全过程，从决策第一天开始走到现在，只有四年多的时间。我们在人工智能进展上，客观来讲是超过我们预期的。

我们有一个创新的架构，能够打造全栈全场景的AI解决方案，全场景是指我们能够覆盖从最小的穿戴设备、到手机、服务器一直到云上的各种应用场景。全栈，是指从处理器的内核，到指令集，到芯片，到芯片的使能，到AI服务器，到AI集群，到我们整个AI计算框架MindSpore，到支持人工智能应用开发的工具ModelArts，整个技术栈我们都能够提供。可以这样讲，在人工智能领域，我们已经彻底摆脱了美国的任何技术。我们能够提供整个AI的基础设施和服务，能够全面支持国内进行AI研究和应用开发，以及AI的各种商业实践。

当前AI的发展，无论对大学，还是研究机构，或者创新企业，最缺的就是算力。最近我们跟全国二十几个城市合作，建设了人工智能计算中心，打造AI算力网络，把它作为一个公共服务提供给所有的需求方，来支持我们在AI上的研究、应用开发和创新。基于此，我对我们国家AI的技术进步和产业发展充满信心。

第二，原来AI应用开发很难。我在18年全联接大会上，第一次发布全栈全场景AI解决方案的时候讲到，AI开发要科学家才能干。我们的目标是让AI应用开发简单、简单、再简单，普通工程师都能开发应用。经过这几年努力，我们的ModelArts基本上实现了这个目标，我在昨天演讲里面也讲了，针对企业AI应用的三个阶段，ModelArts都能做什么。

我们最近为什么不断地发布AI大模型？不是以前不想发布，是发布不出来，为什么？是因为算力不够！一点点算力，没有办法把大模型训练出来。自从我们有了AI集群，我们能做到4096个升腾处理器，无阻塞计算，具备了很强大的算力，我们跟鹏城实验室一起打造了鹏城云脑2，通过不断的训练，做出了多个大模型。

大模型训练出来有什么好处呢？当我们把AI应用到各行各业的时候，发现行业场景中，数据样本是很少的。通常的方法，基于那一点数据，训练出来的模型精度很低，根本达不到需求。有了大模型以后，基于少量的样本数据，也能够训练出高精度的模型，来满足需求。所以说大模型是各行各业真正把AI用起来，来解决各行各业问题，来提升生产效率，降低生产成本的关键。AI大模型将是华为云核心的竞争力之一。

最后一点，我们的计算框架MindSpore，开源以后，现在成为中国最活跃的开源社区，进展也不错。

我们的目标是为中国所有的AI研究者，AI应用开发者，AI创新创业者，提供研究、应用开发和创新创业的AI基础设施服务。这是华为能够给中国的产业界和学术界带来的独特价值。

谈 汽车 ：“越是人人都造车的时候，越要冷静”

徐直军： 各有各的选择。华为公司过去 历史 上，很多选择大家都是不可理解的，但是每一个企业都知道自己的定位什么最好。对于华为公司，我们整个高层团队来讲，我们清楚我们做什么合适，做什么不合适，清楚我们在求生存阶段，做什么合适，做什么不合适，清楚我们的未来，我们应该做什么，不该做什么。

所以为什么要造车呢？有几个造车的挣了很多钱，你去看看。不造车说不定挣的钱更多。这个问题没有为什么，只是一个选择，选择对与错，也没法衡量。成了就是对的，没成就是错的。越是人人都造车的时候，越要冷静。

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