高盛研究公司（GSR）的數據報告指出，新興的生成式人工智能工具，將推動全球的國民生產總值（GDP）增長7%，帶來約近7萬億美元的GDP增長，并在未來使生產力提高1.5%。這樣的價值空間，將推動大模型等相關AI產品市場規模達到1500億美元，比目前全球軟件產業規模還有高出22%。

價值巨大，能力廣泛，且能通過“智能涌現”現象帶來更多額外想象力的AI大模型，很有可能成為新一輪工業革命的觸發點。在今天，每個行業、每家企業都在暢想智能世界的到來，以及自身在其中扮演的角色。

但智能世界就像一座大廈，人們暢想的大廈現代化的設計，優美的環境，最終的入駐體驗等。但在真正建造這座大廈之前，首先需要給大廈畫好藍圖，建好骨架，夯實地基，否則再美好的智能化暢想都只是空中樓閣。

符合大模型發展需求的基礎設施架構應該如何建設？智能時代的藍圖應該如何描繪？

這些問題，在前不久的華為全聯接大會2023能夠找到答案。

9月21日，華為全聯接大會2023期間，華為董事、ICT產品與解決方案總裁楊超斌發表了“擁抱AI時代，構筑智能世界數字基礎大設施”的主題演講。其中提出大模型進入百模千態的AI新時代，打造和應用好AI，關鍵是要構筑智能世界數字基礎大設施。

楊超斌表示：“三力四總線方案為行業智能化升級賦能，AI集群的大算力、大存力、大運力加速AI大模型打造，多場景AI算力和行業智能總線實現智能無處不在。”

簡而言之，三力四總線方案就是大模型發展所需的大設施，就是一張智能世界的藍圖。

只有基于大設施的穩固推進，堅定建設，大模型的價值才能最終被充分激活，也只有在合理的藍圖規劃與ICT基礎設施建設支持下，智能時代才能真正到來。

一張藍圖畫AI：智能世界的基礎設施需求

從2012年，深度學習作為有效AI路徑被證實開始，這種大規模數據+暴力計算模式所帶來的存、算、網基礎設施需求就被廣泛重視。到2018年預訓練大模型機制開始興起，基礎設施對于AI發展的重要性更是史無前例。時間來到今天，大模型花開遍地，僅僅在中國就呈現出百模千態的發展盛況。這時我們更應該看到AI發展進程中基礎設施藍圖的重要性。

推進大模型產業發展就像設計一座建筑，不能隨心所欲，這里蓋一堵墻，那里開一扇窗，而是必須優先進行統籌設計，合理規劃大模型基礎設施的全面完善和協同發展。否則大模型技術與產業很容易出現木桶效應，因為某項基礎設施的缺失而導致整體進度的放緩與失效。

具體來看，目前大模型發展對基礎設施需求主要分為三方面：

第一個關鍵詞是“大”。AI模型的參數變大，對于計算、存儲、網絡資源需求也急劇擴大。大模型需要構筑具備大算力、大存力、大運力的“AI集群大設施”，這一點已經是當務之急。

第二個關鍵詞是“全”。AI大模型就像其他數字化應用一樣，對ICT基座的需求是全方位的。存、算、網三大領域缺一不可，不能偏廢。

第三個關鍵詞是“實”。AI技術要通過深度融合千行萬業來獲得價值。而AI最終的推理部署場景，很多發生在工廠、企業園區、小微企業當中。這些場景的聯接能力，決定了AI大模型落地向實的最后一公里。

從大、全、實三個方向出發，AI大設施必須能夠克服一系列嚴苛挑戰。好在華為已經基于三力四總線，畫出了一張架構完善、能力堅實的AI大設施藍圖。

立支柱：以三力支撐大模型時代

設計一座建筑，首先要考慮其縱向的受力能力，也就是我們所說的“支柱”。支柱不穩，地動山搖。因此柱子的質量是決定一座建筑能建多高，建多牢的關鍵。

就像上文所說，大模型的支柱并非只有一根，而是需要存、算、網三大領域協同發力，以三根支柱建設其大模型，大設施的超穩定結構。為此，華為發布了“大算力、大存力、大運力”解決方案。以三立，打造領先的AI大模型訓練集群，支撐起頂天立地的大模型時代。

在算力方面，華為通過架構和系統創新，構筑面向多場景的大算力平臺，突破AI大模型訓練的算力瓶頸。例如，同在華為全聯接大會期間，面向萬億參數的大模型訓練需求，華為推出了全新架構的昇騰AI計算集群——Atlas 900 SuperCluster。其可支持超萬億參數的大模型訓練，并且采用了全新的華為星河AI智算交換機CloudEngine XH16800，借助高密800GE端口能力，兩層交換網絡即可實現2250節點的超大規模無收斂集群組網。

同時，Atlas 900 SuperCluster集群使用了創新的超節點架構，極大提升了大模型的訓練能力。綜合華為在計算、網絡、存儲、能源等領域的綜合優勢，依托從器件級、節點級、集群級和業務級全面提升系統可靠性，華為能夠實現將大模型訓練穩定性從天級提升到月級，滿足大模型最為核心的算力穩定性需求。

在存力方面，華為發布了AI知識庫存儲OceanStor A800。其可以通過創新架構來構建高性能的數據存儲能力，全面提升大模型訓練效率和推理響應時間。

在運力方面，華為發布了業界首款高運力DCN星河AI智算交換機，和業界容量最大的超寬全光智能DCI方案，從而能夠以大規模，大容量的網絡運力，最大化釋放AI算力。華為星河AI網絡解決方案，擁有10萬卡級組網和超95%負載率的超高吞吐，并且具備網絡故障預測和秒級定界修復的長穩可靠，可以為智算中心等場景帶來適配大模型訓練需求的網絡運力保障。

大算力、大存力、大運力這三根支柱，可以支撐起AI模型支持擴大、所需數據量指數級提升的未來發展。真正做到為未來畫藍圖，為未來的大模型建設今天的大設施。同時，華為還改變了傳統的服務器堆疊模式，以系統架構創新打造AI集群，實現算力、運力、存力的一體化設計，突破大算力瓶頸。

三力為柱，讓大模型參天入云，智能化發展上不設限。

架橫梁：以四總線聯接智能化落地

大模型技術既要頂天，也要立地。這就是指大模型技術需要落地應用，在最終的行業場景中釋放自身價值。

在大模型落地的過程中，卻會發現很多應用場景并不能很好實現大模型的推理部署，這就需要聯接千行萬業的智能總線。

如果說算力、存力、運力是大模型的支柱，那么我們可以將智能總線理解為大模型這座房屋所需要的橫梁。橫梁將立柱的支撐力結合在一起，組成整個屋宇所需要的立體結構。

面向大模型的落地挑戰，華為推出了“智能聯接總線”方案，并且已經將其應用到了廣域、園區、工業、微企四類典型行業場景。

在廣域網絡領域，電力、交通、城市等廣域場景中有大量行業AI應用。比如電網差動保護、鐵路視頻分析、全息交通路口等，他們都需要大帶寬、低時延、安全隔離的網絡。華為推出輕量化、免設計的智能“SE-OTN”產品，從而實現廣域智能總線的端到端超寬無損聯接快速部署，保障海量場景實現智能化落地。

在園區場景，各式各樣的AI能力正在共同定義未來園區。接下來，我們將看到大量AI應用完善園區管理、輔助園區辦公、實現新一代人機交互等。這些未來景象的前提，是具備高帶寬、全覆蓋和智能化的園區網絡。為此，華為帶來了智能萬兆園區解決方案，為行業的園區客戶提供高品質的園區網絡體驗。

在工業場景，工業智能化被譽為是AI應用中的明珠。AI質檢、AI巡檢、智能AGV、智能工業分析等應用，將極大提升工業生產力，推動工業體系升級。而AI能力的應用，也給工業場景帶來了大帶寬、確定性低時延、超高可靠的網絡需求。華為通過智能TSN交換機與工業光網、Wi-Fi 7等新技術協同，打造了泛在超寬工業智能總線，從而實現數據上得來，智能下得去。

在小微企業場景，未來中小企業通過AI技術提升效率，強化生產力將成為潮流。但小微企業沒有獨立的網絡維護團隊，更需要一站式服務與極簡運維體驗。為此，華為推出一站式微企智能套裝，幫助小微企業提升網絡接入體驗，并實現云端AI應用落地，推動企業的智能化辦公和生產。

配合三力四總線的建設，華為還推出了一系列AI相關計算產品。包括Atlas系列集群、訓練和推理服務器、訓練推理一體機、AI加速模塊等，從而滿足云、邊、端各個場景的AI模型訓練與部署需求。

在AI大設施的建設目標下，華為堅持“硬件開放，軟件開源，使能伙伴，發展人才”的計算戰略，已與30多家硬件伙伴、1300多家軟件伙伴，聯合推出了2600多個AI場景方案，并已打造50多個大模型，在多個行業場景實現落地。

智能世界，藍圖為先。三力四總線的筑造和落地，相當于為大模型時代畫出了清晰的基礎設施建設藍圖，為智能世界造就了堅實的發展底座。

審核編輯 黃宇