AI-Native时代来临技术大咖共绘智能升级新蓝图
在科技发展的长河中，总有一些关键节点如同灯塔般照亮前行的道路。上世纪70年代，Homebrew Computer Club的成立便是其中之一，沃兹尼亚克、乔布斯、比尔·盖茨等先驱在此汇聚，他们的梦想是创造一个电脑普及的世界。这一梦想不仅催生了苹果公司的辉煌，更推动了开源文化的兴起，让个人电脑成为了日常的一部分。
时至今日，智能化浪潮席卷全球，创新的精神在更多社群中延续。2020年末，创原会应运而生，由CNCF执行董事Priyanka Sharma、中国信通院云大所副所长栗蔚及华为云CTO张宇昕携手创立，旨在通过云原生、AI等前沿技术，搭建一个全球技术创新交流的桥梁，探索技术与业务的无限融合。
四年间，创原会汇聚了来自多个行业的精英，包括衔远科技创始人周伯文、面壁智能CEO李大海等，他们共同构成了这个技术创新生态的核心力量。每年的创原会年度技术峰会，成为了会员们思想碰撞、交流互动的盛会，也是洞察行业创新趋势的重要窗口。
在2024年的峰会上，一个鲜明的共识浮现——“全面拥抱AI-Native”。然而，这一转型之路并非坦途，算力资源的挑战尤为突出。Gartner的预测显示，到2026年，超过80%的企业将在生产环境中应用大模型或调用相关API。然而，大模型的训练和推理对算力有着极高的要求，许多企业面临着算力不足或利用效率低下的困境。
华为云CTO张宇昕在峰会上指出，构建弹性、高效、多元算力的AI-Native基础设施是解决算力挑战的关键。他分享了华为云通过演进到多元算力对等全互联架构，实现资源全池化、全对等互连的解决方案，显著提升了计算效率。以盘古S模型为例，在华为云CloudMatrix的助力下，计算效率提升了68%。
算力之外，存储同样是制约AI发展的关键。随着模型参数的增长，显存需求不断攀升，32GB显存仅能承载70亿参数的模型。华为云通过池化架构扩展显存、卸载KV计算任务等方式，解决了存储和数据的瓶颈，为AI落地提供了坚实的支撑。
在解决了基础设施的问题后，AI-Native的应用开发成为了新的焦点。华为云副总裁黄瑾认为，AI正在重塑IT的方方面面，包括基础设施、软件开发过程、软件交互体验以及软件生态。面对如何高效打造AI原生应用的疑问，张宇昕给出了三个建议：基于AI-Native的云服务来开发和构建企业应用；结合基础大模型、工具链和企业经验，构建专属模型；利用大模型系统构建AI原生应用，实现企业的智能升级。
这些建议在实践中得到了验证。喜马拉雅通过AIGC优化内容生产流程，降低了成本，提升了效率；美宜佳借助华为云盘古大模型，打造了零售智能体，在3.7万家门店落地，探索了零售行业的新业态；北京市政一则依托AI原生基础设施，完成了智能化改造，为公共服务与社会治理提供了创新示范。
这些实践案例不仅展示了AI-Native的广阔前景，更彰显了技术创新在推动产业升级和转型中的重要作用。正如张宇昕所言，中国的AI产业拥有巨大的机遇，通过充分发挥行业场景和数据优势，让AI深入到企业核心生产系统，将真正发挥其产业价值和商业价值，引领行业的飞跃发展。
