在今日的華為全聯接大會2024上，華為副董事長、輪值董事長徐直軍表示，智能化必將是一個長期過程，算力是智能化的關鍵基礎。而算力是依賴半導體工藝的，但必須要面對一個現實，那就是，美國在AI芯片領域對中國的制裁長期不會取消，而中國半導體製造工藝由於也受美國制裁，將在相當長時間處於落後狀態，這就意味著所能製造的芯片的先進性將受到制約。「這是我們打造算力解決方案必須面對的挑戰。」
徐直軍還表示，不是每個企業都要訓練自己的基礎大模型。訓練出基礎大模型，關鍵是數據，而准備足夠多的高質量數據是很大挑戰。基礎大模型預訓練數據量進入10萬億tokens量級，這對於企業來說，不僅意味著高成本，同時是否能獲取到足夠的數據量也是挑戰。
基礎大模型參數量在持續增大，模型迭代和優化難度大，通常需要數月到數年時間完成模型迭代訓練。每個企業都應聚焦自身核心業務，自行訓練基礎大模型會影響AI盡快賦能核心業務。
徐直軍認為，企業需要的是根據自身不同業務場景需求，選擇最合適的模型，通過多模型組合，解決問題，創造價值。
《經濟通通訊社19日專訊》
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