作者 | 黃昱
編輯 | 周智宇
新一輪的全球AI競賽已經(jīng)鳴槍,核心戰(zhàn)場是驅(qū)動未來的“新石油”——算力。在這場關(guān)乎國家與企業(yè)命運的競賽中,當算力成為地緣博弈的焦點,為中國構(gòu)筑一個自主、堅實的算力底座,便從一道商業(yè)題升級為一道時代題。
在這場變局中,華為云的選擇,比任何對手都來得更迅猛和殘酷。它通過收縮戰(zhàn)線,將更多賭注押向一個名為“算力黑土地”的目標。
其核心意圖,不再是與其他云廠商在通用市場貼身肉搏,而是要向下扎根,為千行百業(yè)的AI應用提供一片自主、豐饒且可依賴的數(shù)字土壤。從今年密集的高管發(fā)聲、內(nèi)部架構(gòu)大調(diào)整到一系列算力新品的發(fā)布,無不彰顯著華為云已然火力全開,志在必得。
在近期的華為云828 B2B企業(yè)節(jié)期間,華為常務董事、華為云CEO張平安的表態(tài)則為這一戰(zhàn)略提供了最清晰的注腳。他表示,面對未來十年算力需求的數(shù)萬倍增長,華為云將堅定不移地打造算力黑土地,通過昇騰AI云服務和Tokens服務滿足客戶的“最終計算結(jié)果”。
事實上,行業(yè)的天平正在發(fā)生傾斜。傳統(tǒng)云業(yè)務增速放緩,AI算力與大模型推理需求卻在指數(shù)級增長。華為云的抉擇,是在聚焦自身核心優(yōu)勢主動尋求戰(zhàn)略突破。
對華為集團而言,華為云是昇騰芯片與盤古大模型等核心技術(shù)走向產(chǎn)業(yè)的“前臺窗口”,更承擔著整個集團尋找未來增長曲線的重要任務。
這場暫時看不到盡頭的全球AI軍備戰(zhàn)中,算力正成為大國博弈與企業(yè)競爭的核心戰(zhàn)場。華為要當好這塊“黑土地”,華為云為此已然火力全開。
全面聚焦“AI+算力”
為將“算力黑土地”的戰(zhàn)略落到實處,華為云正進行一場深刻的內(nèi)部變革,從組織到產(chǎn)品全面聚焦。
8月22日,華為云內(nèi)部發(fā)文宣布發(fā)布組織架構(gòu)調(diào)整,多個部門將被裁撤整合,涉及數(shù)十個下層部門與組織,更加聚焦AI產(chǎn)業(yè)和算力產(chǎn)業(yè)投入,收縮非核心戰(zhàn)略產(chǎn)業(yè)。
其中,最引人注目的,是云EI(企業(yè)智能)產(chǎn)品線下的盤古大模型相關(guān)部門被明確撤銷整合進入其它部門。
值得一提的是,盤古大模型的底層技術(shù)研發(fā)并不由華為云負責,主要由華為2012實驗室負責,華為云更多是負責對盤古大模型進行商業(yè)化。
據(jù)悉,此次調(diào)整后,華為云未來發(fā)展將聚焦“3+2+1”業(yè)務,3包括通算、智算、存儲,2包括AI PaaS、數(shù)據(jù)庫,1主要是安全。
華爾街見聞從知情人士處了解到,此次組織調(diào)整是華為云更加聚焦AI, 把大模型、昇騰云等組織整合為智算,要通過軟硬協(xié)同、架構(gòu)創(chuàng)新,打造更有競爭力的產(chǎn)品和服務。
同時,在智能算力云的賽道上,華為云將投入更多的資源,加大對昇騰云、盤古大模型、數(shù)智融合等投入,同時投入更多的力量,來支持昇騰CANN生態(tài)的發(fā)展。
華為云方面對華爾街見聞表示,本次華為云研發(fā)組織調(diào)整目的,是通過軟硬協(xié)同、架構(gòu)創(chuàng)新,持續(xù)為客戶打造更領(lǐng)先、更有價值的云服務,同時將更多的資源投入到AI產(chǎn)業(yè)和算力產(chǎn)業(yè)上。
這是華為云戰(zhàn)略重心的再錨定——放棄“云大而全”,轉(zhuǎn)向“AI+算力”這一條最具潛力的賽道。
今年以來,華為云在算力產(chǎn)品上也有不少大動作。如,今年4月,華為云在蕪湖發(fā)布了CloudMatrix384超節(jié)點,將384顆昇騰NPU和192顆鯤鵬CPU,通過全新高速網(wǎng)絡MatrixLink全對等互聯(lián),形成一臺超級“AI服務器”,算力規(guī)模可以達到300 PFlops。
在6月華為開發(fā)者大會中,華為云宣布基于CloudMatrix 384超節(jié)點的新一代昇騰AI云服務全面上線,為大模型應用提供澎湃算力。
在8月27日開幕的華為云828 B2B企業(yè)節(jié)上,算力也成為其最核心的主題。
華為云宣布其Tokens服務(基于MaaS模型即服務的算力計費與服務模式)全面接入CloudMatrix384超節(jié)點,通過xDeepServe架構(gòu)創(chuàng)新,單芯片最高可實現(xiàn)2400TPS、50msTPOT的超高吞吐、低時延的性能,超過業(yè)界水平。
這是在當前芯片工藝受限情況下,華為給出提升算力性能和規(guī)模的答案。
張平安表示,華為可以發(fā)揮“大雜燴”的優(yōu)勢——綜合在光通信、網(wǎng)絡、供電等多方面的技術(shù),以系統(tǒng)補單點,以空間換算力,以帶寬換算力,以能源換算力,通過云上算力集群,獲得規(guī)模優(yōu)勢和提升性能。
據(jù)悉,華為云目前已為央國企、智能駕駛、大模型、互聯(lián)網(wǎng)、消費電子、具身智能等眾多行業(yè)客戶提供了算力服務。
如今,華為云的整體算力規(guī)模相比去年同期增長率接近250%,使用昇騰AI云服務的客戶從去年的321家增長到今年的1714家。
奔向“黑土地”目標
構(gòu)建“黑土地”是華為整個集團層面的大戰(zhàn)略。
早在2023年,AI大模型浪潮興起沒多久后,華為輪值董事長孟晚舟就在華為全聯(lián)接大會上,宣布面向智能化時代,華為正式啟動新的戰(zhàn)略——全面智能化(All Intelligence)戰(zhàn)略。
過去十年一個臺階,基于客戶需求和技術(shù)創(chuàng)新的雙輪驅(qū)動,華為先后在2003年和2013年提出了All IP戰(zhàn)略、All Cloud戰(zhàn)略。
察覺到AI時代大勢的華為,在2018年發(fā)布了全球首個覆蓋全場景人工智能的昇騰芯片,并把公司使命愿景升級為“將數(shù)字世界帶入每個人、每個家庭、每個組織,構(gòu)建萬物互聯(lián)的智能世界”。
現(xiàn)在AI大模型浪潮掀起,華為算是順應大勢正式提出了全面智能化這一新戰(zhàn)略,目標是加速千行萬業(yè)的智能化轉(zhuǎn)型,讓所有對象可聯(lián)接,讓所有應用可模型,讓所有決策可計算,致力于打造中國堅實的算力底座,為世界構(gòu)建第二選擇。
孟晚舟在今年初發(fā)布的年報中指出,未來10年,AI算力的需求持續(xù)提升,將是系統(tǒng)對系統(tǒng)的巨大機會。
同時,她表示,世界的不確定性越來越強, 但能確定的是,任何時候自己都必須是強者?!拔磥砦覀儗⒀刂罂v深,持續(xù)不斷地培育黑土地,持續(xù)做強華為核心競爭力。未來三年,我們要與經(jīng)濟規(guī)律逆周期,加大戰(zhàn)略縱深投入,錯位發(fā)展,在根技術(shù)上壓強式投入。”
目前,華為的主營業(yè)務主要包括了ICT基礎(chǔ)設(shè)施業(yè)務、終端業(yè)務、云計算業(yè)務、數(shù)字能源業(yè)務以及智能汽車解決方案五大板塊。
在構(gòu)建“黑土地”的大愿景下,華為云無疑承擔著將華為技術(shù)能力向產(chǎn)業(yè)輸出的重要任務。
這些年來,華為對華為云的組織架構(gòu)進行了多輪調(diào)整,以進一步提升華為云的組織靈活性。
2020年1月14日,Cloud&AI升至華為第四大BG,與運營商BG、企業(yè)BG、消費者BG并行。該部門主要包括了Cloud BU、計算產(chǎn)品線(服務器等)、存儲與機器視覺產(chǎn)品線。
到2021年,華為取消Cloud&ABG,更名為“Cloud BU”。自此,華為云作為一級部門,承擔著華為打造新增長曲線的重要任務。
如今在AI浪潮推動下,華為云被賦予了新的角色——不僅是營收增長點,更是戰(zhàn)略確定性的來源。通過Tokens服務、AI PaaS、數(shù)據(jù)庫等產(chǎn)品,華為云要證明自己能把AI熱潮轉(zhuǎn)化為穩(wěn)定、可規(guī)模的商業(yè)收入。
華為財報顯示,截至2024年底,華為云已在全球170多個國家和地區(qū)提供服務,合作伙伴超過4.5萬,開發(fā)者超過780萬。這些數(shù)據(jù),正在為“黑土地”敘事提供現(xiàn)實支撐。
不過,華為云目前盈利能力依然承壓。面臨激烈的市場競爭,去年全年,華為來自云計算業(yè)務的收入約為385.2億元,同比增長僅8.5%,占總收入比例僅為4.5%。
另從市場份額來看,Canalys的數(shù)據(jù)顯示,今年一季度,華為云在中國大陸云服務市場中排名第二,占據(jù)18%的份額,與第一名阿里云33%的份額仍有差距。在全球云市場,亞馬遜、微軟、谷歌云則依然占據(jù)了60%以上的市場份額。
在AI帶來的大機會時代,華為云的大調(diào)整,是一場陣痛,更是一場豪賭。從組織收縮到產(chǎn)品聚焦,這不僅關(guān)系到華為云自身的未來,也關(guān)系到整個華為能否在算力時代抓住機會。
黑土地已經(jīng)開耕,能否長出高產(chǎn)作物,取決于華為云能否在激烈競爭中跑贏對手。對華為來說,這是一場輸不起的戰(zhàn)役。
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