经历半个多世纪的发展，AI技术正在逐步落地。特别是今年以来，随着生成式AI和大模型的异军突起，AI在千行万业中的重要性愈发突出，众多应用场景正在被智能化改变。

“过去十年，云计算在中国风起云涌，AI技术加快从理论走进现实，数字化成为每一家企业的转型共识。”在接受《瞭望》新闻周刊记者专访时，华为混合云总裁尚海峰谈到，随着数字化加速进入“下半场”，行业智能化成为未来确定性的趋势。

大型政企是行业数字化转型的主力军，也是云化的先行者。顺应智能化潮流，越来越多的大型政企也开始积极探索云上更多创新。

“从信息化时代到数字化时代，再到智能化时代，华为分别率先提出‘All IP’‘All Cloud’‘All Intelligence’的发展理念，助力产业升级。”尚海峰表示，如今，以云为底座的创新生态、以大模型为代表的创新技术，正在加快重塑千行万业，为建设包容、普惠、有韧性的数字世界提供全新动能。

华为混合云总裁尚海峰

一个全新的智能世界正加速到来

《瞭望》：迈入数字化、智能化时代，对于政府机构和大型央国企来说，深度用云已是大势所趋。请问未来政企深度用云，会有哪些趋势的变化？

尚海峰：过去二十年，以虚拟化、容器为代表的一批技术陆续涌现，点亮了云产业的星星之火，并发展成燎原之势。先行者前赴后继，扎根在云——这个数字化的黑土地上。今天，我们正迎来一个百花齐放的新时代，政企持续推进深度用云，通过日新月异的技术创新，以及层出不穷的业务创新和模式创新，加速整个行业的智能化进程，带来新的想象空间。我们已经看到，在很多行业，一些变化正在发生。

比如在政务领域，政务大数据平台的普及，解决了传统办事大厅办事跑多次、等待时间长的问题，很多事在手机上动动手指就能办，让政务服务无处不在。如今，政务大模型已经能够精通上千个政务服务事项，基于精准语义理解能力，准确识别群众意图并给予解答，实现边聊边办，民众用更少的交互和更短的时间就能完成业务办理，让政务服务有速度，更有温度。

比如在金融领域，金融系统规模和复杂度都与日俱增，但由于专业知识复杂且分散在不同系统，客服人员需要来回切换、反复查询，问题解决耗时长，影响客户满意度。现在，基于大模型的智能客服系统，通过对各种流程、政策和案例文档进行预训练，能够根据客户的问题，自动生成流程和操作指导，将原来平均5次的查询操作降为1次，办结时间缩短5分钟，来电处理时长缩短了15%。

比如在制造领域，一个典型的数字工厂具有5万多设备、1万多数据采集点，在实现海量设备数据化的同时，还要让数据真正赋能生产，融合了AI技术的智慧工厂，基于工业物联平台和大数据技术，打通IT与OT系统形成全量的数据资产，结合AI实现智能化分析，让工厂的生产决策、优化和执行更智能。

事实上，我们已经能明显感觉到，AI正在重塑千行万业，给全社会的生产和生活带来革命性的变化，一个全新的智能世界正加速到来。 

混合云是政企首选

《瞭望》：为什么说基于混合云构建技术底座，是大型政企实现智能升级的最优选？

尚海峰：过去，政府、金融和大型央国企这类大型政企客户由于行业监管等政策性约束，将数据资产的安全性列在首要位置，更倾向于采用在本地建设云数据中心的模式。在全行业迈向智能化的大趋势之下，大型政企开始积极探索云上更多创新，希望能够将AI、云原生、大数据等创新技术融入到生产、消费、服务等端到端环节，加速核心业务全面云化创新，大型政企迈入深度用云趋势势不可挡。

而既能部署在客户本地数据中心，满足客户数据不出企的需求，同时依托云厂商强大的创新实力，能够实现持续演进的混合云无疑是最适合政企的云产品。

《瞭望》：华为云为何要推出业界首个大模型混合云？其具有哪些特点和优势？

尚海峰：在大模型的应用上，政企对于基于混合云来部署大模型的诉求已成为一个普遍需求。

源于长期的行业积累，大型企业拥有丰富的私有数据资源，这些数据对企业的运营具有极为重要的价值，也要求大模型的提供者提供联邦学习、机密计算等多层次措施，保障数据安全和隐私合规。除了这些技术上的措施，很多大型企业更倾向于将数据留在本地，确保“数据不出域”。

此外，每个行业、每个企业的业务特点都不尽相同，因此差异化的大模型能力供给至关重要。我们知道，大模型的训练需要海量的高质量数据，在公共和开放数据集的基础上，还必须要企业的私有数据参与训练过程，通过增量训练和微调，让大模型更懂行业、懂企业。

企业需要在保证数据安全的基础上，让私有数据参与大模型的训练。因此，基于混合云平台构建大模型，可以很好地平衡“安全”与“懂行”之间的矛盾。

华为云Stack 8.3在业界率先实现大模型能力基于混合云部署，提供算力平台、云服务、开发套件和专业服务等业界最完整的AI生产链，帮助政企客户在本地建立专属大模型能力。华为云Stack基于混合云重点对盘古大模型做了四大优化：

首先，基于原生混合云能力，用户可以将大模型从本地延伸到边缘和公有云，多云协同架构让行业大模型在公有云上训练，在混合云上结合企业本地数据微调，然后推送到边缘云进行推理，实现全场景跨云部署。

其次，通过软硬协同实现算子融合与混合精度的优化，模型训练性能提升45%，充分挖掘算力潜能。

第三，华为云Stack提供3类工具套件，让企业能够高效地完成数据清洗、模型开发和应用开发，降低开发门槛。

最后，大模型训练任务通常需要连续执行数天，华为云Stack通过无感断点续训的能力，让AI训练可以长稳运行30天以上。

共同携手释放价值

《瞭望》：深度用云目前还面临哪些挑战？面对这些问题和挑战，华为云可以发挥什么样的作用？华为此前发起了深度用云行动倡议，是基于怎样的考虑？

尚海峰：深度用云的理念已经深入人心，并且已经收获了卓越成果。但同时，我们也看到，政企深度用云目前仍然面临诸多挑战，比如意识转变偏慢、路径不清晰、技术储备不足、生态协同欠缺、标准体系不健全等。

为了实现那些美好生活场景，需要整个产业携手，释放云和AI的价值，共绘美好未来。因此，华为云提出深度用云行动倡议，通过全面采纳云原生技术、全面开展云上业务创新、全面借鉴新模式和好经验、推动产业实践与标准创新以及建立健全人才培养体系，加速智能升级，跃升数字生产力。

华为云联合10+客户、伙伴和行业组织，共同发布深度用云行动计划，计划未来三年投入1亿元人民币，投入能力型伙伴建设、云原生应用开发、行业专家培养、行业标杆打造等领域。

尽管经过多年发展，云计算已然走到了数字化产业的舞台中央，但我相信，属于云计算最好的时代，还远没有到来。展望未来，AI将无处不在，智能化会把云产业推向更高光的时刻，点亮行业数字化的无限可能。华为愿与产业各界力量一起，笃行致远，共赴云深处，共创新高度。

【声明】本文来源于瞭望。转载本文目的在于传递信息，并不代表赞同其观点或对真实性负责。如发现文章存在版权问题，烦请联系小编电话：010-80418365，我们将及时进行处理。