今天小编分享的互联网经验：要赚钱，要落地，华为大模型不和百度阿里刚，欢迎阅读。
作者 | 袁斯来
编辑 | 苏建勋
大公司蜂拥入大语言模型，华为显得有些格格不入。
7 月 7 日，华为发布 AI 大模型盘古 3.0 版本。对于普通用户，这场发布会有些枯燥。政务大模型虽然有 AI 应答，但都是政策解释，谈不上有趣。华为云 CEO 张平安首次明确自己大模型的定位，即 " 为行业而生 "，聚焦 B 端行业客户。他有些骄傲地表示，盘古大模型都在解决行业痛点，" 没时间作诗 "、" 没时间聊天 "。
这一表态不出所料。3 个月前，华为云人工智能领網域首席科学家田奇已经做了预告。在演讲中，田奇对 GPT 类的自然语言处理（NLP）大模型一笔带过，大把时间都在介绍为行业客户开发的大模型。
盘古大模型 3.0 比起前几次发布，多出了多模态大模型。但华为没有太多介绍这个大模型的意义。而自然语言处理大模型的影子，则出现在智能助手、政务应答场景中。
华为进入 AI 行业的风格不够性感，但足够实用。它很聪明，不和互联网公司针锋相对，锚点集中在自己最擅长，也最容易落地的 B 端。
这也是华为能做的最佳选择。华为 2022 年年报显示，其销售收入增长接近停滞，净利润下滑 68.7%，经营现金流下滑 70.2%。华为虽然在全力研发，但其实它没有太多时间和金钱去试探不擅长的方向。卖掉华为云产品，尽快从行业客户手里挣到现金才是华为做 AI 最急迫的事。
只为 B 端
华为盘古大模型已经很久没有新故事了。2021 年 4 月，华为正式发布盘古大模型，当时已经包括自然语言处理大模型、机器视觉大模型和科学计算大模型。
此后盘古大模型偶尔会出现在行业客户合作案例中，推出相应的药物研发、矿山、气象、海浪、金融 OCR（文字识别）大模型。
至于华为的自然语言处理大模型，能够确定的是它的参数和数据足够庞大，参数量达到 1000 亿，数据号称有 40TB，略小于 GPT-4，是文心一言的十倍。同时有文档检索、ERP、小语种等应用。
只是，这款自然语言处理大模型从来没露出真身。没有实时演示，没有应用展示，缺少 GPT 那样的爆点。
这次发布会，盘古自然语言处理大模型还是很 " 无聊 "。华为更新了一些信息，包括可为客户提供 1000 亿、380 亿、100 亿多个参数 NLP 模型，匹配不同行业不同诉求。在金融大模型中，AI 会解答政策，为金融分析员分析数据。也能以应答的方式，帮政务人员分析交通图片。
这些应用都离 C 端用户很遥远，但能真实提高生产力，吸引行业客户。" 我们和 ChatGPT 不在一个轨道上，我们看的是在行业中解决多少问题。" 在媒体沟通会上，张平安表示。
行业客户的高客单价、稳定让所有厂商眼红。微软、腾讯、百度、阿里斥巨资做大模型，最终还是要卖与政企。
每一个大厂都有自己擅长的领網域，如电商、办公，华为则在工业智能制造、政务、金融行业有不错的口碑。它们和这些公司打过几十年交道，能拿到行业客户足够丰富的授权数据。
所以，盘古 3.0 发布会基本是一场盘古大模型的政企客户案例集合。包括枯燥的政策解答、金融数据分析，还有外行完全无法理解的供应链器件分配。这些产品的目的，都是提升行业工作人员的效率，而非讨好 C 端用户。张平安表示，在一段时间中，华为盘古大模型不会开放给个人使用。
百度、阿里、科大讯飞发布会上，主讲人和 AI 你来我往已经成必备栏目。相比而言，华为盘古大模型的发布会显得缺点趣味。可对华为来说，趣味在此时此刻无足轻重。正如华为常务董事华为云 CEO 张平安在发布会上明确的，华为大模型 " 不作诗 "。让工厂、国企、政府客户们满意才是华为在意的事。
算力销售者
华为是个掘金者，也是卖铲子的人。
华为从底层芯片、数据库、开发框架到开发平台都是一套自研系统。全栈技术好处是修起足够高的壁垒，更容易深度优化，反面是兼容性差。
华为自研的昇腾 910 芯片性能方面和英伟达，华为自己开发的框架 MindSpore 才能激发最大的性能。但根据 Omdia 报告，即便是在中国，AI 开发者使用的框架仍以 TensorFlow 和 PyTorch 为主，两者使用率均超过 30%，而 MindSpore 的使用率为 11%。
这也意味着，华为要为客户做深度定制，才能让不同模型在华为昇腾原生体系中顺畅运行。
这是一个很难产生边际效益的工程，将 B 端客户分行业打包，做成垂直的专业解决方案性价比更高。
而行业客户天生适配华为这样闭合式 AI 大模型。尤其是大型国企、金融机构，需要从底层到应用端建立一整套定制方案，这些客户要求安全、可靠、国产化，且相对封闭，华为盘古正好能符合要求。
厚重的垂直行业大客户一直是华为长项，其他互联网公司难以深挖。行业产品和 C 端产品有完全不同的行事逻辑，而华为在 ICT 时代就积累下了一整套和政企客户打交道的方式，华为云也不缺政企资源，这些并非互联网新贵砸钱就能获得的壁垒。
更重要的是，相比互联网公司，华为釜底抽薪，解决了避不开的芯片问题。国内目前阿里、百度采购的多是英伟达芯片， 阿里拥有最多的英伟达 A100 GPU， 算力方面优势明显。然而这种供应是否稳定还未可知。而国内绝大多数芯片厂商还无法供应训练复杂大模型的芯片。
华为的昇腾芯片虽然适配性略差，但算力强，在自己的系统中优化良好。只要制造不出现问题，不出现断供，华为能一直更新更新。在人工智能算力比拼中，不至于和英伟达最新的芯片拉开太大差距。这一点足以让政企客户安心。
自成一体的算力成为华为最大的竞争力，也将是华为又一个营收来源。华为上线针对 AI 行业的昇腾云，并且建起了两个 AI 数据中心。越来越重视国产替代的客户们不会让昇腾云缺订单。
OpenAI 时隔多年再次点燃 AI 行业。可这条道路还看不清方向，华为这艘巨轮会沿着当下最稳妥的路线航行。在中国这个巨大的市场，华为一直地位独特。而它在 B 端三十多年的优势也会延续到 AI 时代。
