HAS2024:華為云以系統(tǒng)性創(chuàng)新加速千行萬業(yè)智能化升級

4月18日,“華為云:一切皆服務,加速千行萬業(yè)智能升級”主題論壇在第21屆華為全球分析師大會期間舉辦。華為云堅持“AI for Cloud、Cloud for AI”,通過系統(tǒng)性創(chuàng)新加速千行萬業(yè)的智能化升級。

持續(xù)創(chuàng)新,華為云全球業(yè)務快速增長

2023年,華為云全球銷售收入達553億元人民幣,是全球增長最快的主流云廠商之一。在海外,華為云堅持“在本地,為本地”,為客戶提供領先的創(chuàng)新技術和本地化服務,成為客戶信賴的云服務品牌,公有云業(yè)務營收同比增加110%。在中國,華為云累計服務超過800個政務云項目,與160多個城市共建“一城一云”;在金融、電商、互聯(lián)網(wǎng)、汽車等領域服務了多家頭部企業(yè)。

華為云Marketing部部長董理斌表示,華為云持續(xù)踐行“一切皆服務”戰(zhàn)略,通過系統(tǒng)性創(chuàng)新加速行業(yè)智能化升級?;凇癆I for industries”,盤古大模型在礦山、政務、汽車、氣象、醫(yī)學、數(shù)字人、研發(fā)等領域不斷落地實踐,幫助行業(yè)解難題、做難事,重塑千行萬業(yè);基于“Cloud for AI”,華為云在基礎架構、AI-Native存儲、數(shù)字內容生產(chǎn)線、軟件開發(fā)生產(chǎn)線等方面持續(xù)創(chuàng)新,為行業(yè)構筑AI時代最佳云底座。

HAS2024:華為云以系統(tǒng)性創(chuàng)新加速千行萬業(yè)智能化升級

華為云Marketing部部長董理斌分享主題演講

在基礎設施即服務方面,華為云持續(xù)構建全球存算網(wǎng)KooVerse,截至目前已覆蓋全球30個地理區(qū)域、88個可用區(qū),為全球170多個國家和地區(qū)打造優(yōu)質體驗服務圈,讓企業(yè)業(yè)務快速觸達全球。

華為云始終把安全、穩(wěn)定、高質量放在第一位。通過打造1個安全運營中心+7層防線的“零信任”安全體系,目前華為云已獲得140+全球權威安全合規(guī)認證。此外,經(jīng)過多年經(jīng)驗沉淀,華為云構建了確定性運維安全體系,實現(xiàn)核心服務SLA超過99.99%,并在貴安、匈牙利、墨西哥、馬來西亞等地布局運維能力中心,擁有超過2000名SRE運維工程師,全天候守護網(wǎng)絡和業(yè)務安全穩(wěn)定。

在技術即服務方面,華為云持續(xù)投入研發(fā)創(chuàng)新,打造數(shù)據(jù)治理、AI開發(fā)、數(shù)字內容、軟件開發(fā)、硬件開發(fā)五大生產(chǎn)線及多個創(chuàng)新技術,降低企業(yè)及用戶使用前沿技術的門檻,釋放行業(yè)生產(chǎn)力。例如,基于MetaStudio數(shù)字內容生產(chǎn)線,華為云可為客戶提供更真、更快、更智能的專屬數(shù)字人,覆蓋企業(yè)營銷宣傳、展廳講解、電商直播、智能客服等10余個行業(yè)場景;基于華為云盤古大模型3.0提供的自然語言、視覺、多模態(tài)、預測、科學計算五個基礎大模型,行業(yè)客戶可快速構建礦山、汽車、醫(yī)療等行業(yè)以及細分業(yè)務場景的AI模型,讓工作更高效更輕松。

在經(jīng)驗即服務方面,華為云沉淀內外部經(jīng)驗和能力,與軍團協(xié)同打造制造、金融、政務、交通等八大行業(yè)aPaaS,供企業(yè)和開發(fā)者調用。目前,華為云開天aPaaS已累計開放超過15萬個API。華為云還聚焦伙伴及開發(fā)者,持續(xù)繁榮云上創(chuàng)新生態(tài),發(fā)展超過4萬家全球合作伙伴和600萬名全球開發(fā)者。

錨定五大創(chuàng)新航向,華為云Stack攜手政企引領數(shù)智躍遷

會上,華為混合云副總裁、產(chǎn)品管理部部長胡玉海發(fā)表“踐行深度用云,引領數(shù)智躍遷”主題演講。胡玉海表示:“2023年,華為云Stack聚焦政企客戶持續(xù)深耕,市場格局穩(wěn)步提升。2024年,我們將錨定五大創(chuàng)新技術方向,以技術創(chuàng)新引領數(shù)智生產(chǎn)力躍遷,攜手政企邁向全面智能化”。

HAS2024:華為云以系統(tǒng)性創(chuàng)新加速千行萬業(yè)智能化升級

華為混合云副總裁、產(chǎn)品管理部部長胡玉分享主題演講

在AI大模型領域,華為云Stack率先推出業(yè)界首個大模型混合云,提供完整AI生產(chǎn)鏈幫助政企客戶打造堅實算力平臺,使能百模千態(tài)讓客戶高效開發(fā)和使用模型,結合行業(yè)實踐經(jīng)驗和端到端專業(yè)服務能力賦能千行萬業(yè)。目前,華為云Stack已經(jīng)聯(lián)合深圳福田、國家鐵路局、山東能源等10多個政企客戶基于混合云探索行業(yè)大模型,沉淀了豐富的實踐經(jīng)驗。

在主機系統(tǒng)現(xiàn)代化領域,華為圍繞高可用云平臺、高容錯計算、金融級中間件、高性能分布式數(shù)據(jù)庫等十大關鍵技術方向持續(xù)攻關,聯(lián)合伙伴共同推出主機上云解決方案,加速主機系統(tǒng)向現(xiàn)代化邁進。中信銀行基于華為云Stack構建以云原生為核心的全棧云,實現(xiàn)關鍵業(yè)務上云。

在數(shù)據(jù)要素流通領域,華為基于自身數(shù)據(jù)治理及可信交換的實踐經(jīng)驗,聯(lián)合生態(tài)伙伴共同打造政務數(shù)據(jù)要素流通方案。上海數(shù)據(jù)集團基于華為云Stack打造了城市級數(shù)據(jù)空間基礎設施——“天機?智信”平臺,實現(xiàn)公共數(shù)據(jù)與行業(yè)數(shù)據(jù)、企業(yè)數(shù)據(jù)等不同數(shù)據(jù)之間的有效整合,賦能城市數(shù)字化轉型。

在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)領域,華為結合多年實踐經(jīng)驗,發(fā)布《新型工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺參考架構白皮書》,創(chuàng)新提出基于混合云與AI大模型的“新型工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺”的架構體系。華為攜手長安汽車、廣西電網(wǎng)、山西煤礦、國網(wǎng)河南電力等客戶,運用工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)技術加速智能化建設。

在應用現(xiàn)代化領域,華為云打造軟件開發(fā)生產(chǎn)線CodeArts,提供15類開發(fā)服務,加速實現(xiàn)應用現(xiàn)代化。中海油引入CodeArts研發(fā)工時節(jié)省了30%,智能油田管理系統(tǒng)集成、調試、部署時間從1周縮短為1天。

會上,華為云聯(lián)合中國信通院成立深度用云先鋒會,旨在搭建一個產(chǎn)、學、研、用共同溝通交流、互相學習的平臺,解決產(chǎn)業(yè)鏈在踐行深度用云中遇到的各類問題,加速全行業(yè)邁向智能化。

打造AI Native基礎設施,加速AI創(chuàng)新

華為云存儲架構師姚婷在會上發(fā)表主題演講,分享華為云打造創(chuàng)新的AI原生基礎設施,包括分布式 QingTian 架構、云原生算力(Serverless容器)、AI-Native智算存儲體系等全新技術和產(chǎn)品,幫助企業(yè)及開發(fā)者從容應對AI時代的海量數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)。

其中,華為云AI-Native智算存儲體系具備三大優(yōu)勢:

?  萬億參數(shù)容得下:基于大帶寬內存服務,推理成本降低27%;

?  任務恢復速度快:基于大并發(fā)緩存服務,任務恢復時間縮短至15s;

?  海量數(shù)據(jù)存得起:基于低成本大容量知識湖服務,數(shù)據(jù)存儲TCO降低30%;

HAS2024:華為云以系統(tǒng)性創(chuàng)新加速千行萬業(yè)智能化升級

華為云存儲架構師姚婷分享主題演講

此外,華為云科學計算首席科學家喬楠分享盤古大模型的行業(yè)實踐成果。盤古大模型已在金融、政務、制造、礦山、汽車、醫(yī)學、氣象、鐵路等領域落地,將行業(yè)知識與大模型能力相結合,加快重塑千行萬業(yè)。在AI輔助制藥領域,盤古藥物分子大模型在抗生素、抗腫瘤、中樞神經(jīng)系統(tǒng)等領域大幅縮短研發(fā)周期并提升研發(fā)成功率;在醫(yī)療領域,盤古醫(yī)學大模型可賦能醫(yī)療服務的智能化升級,覆蓋診前、診中、診后三大階段;在氣象領域,華為云盤古氣象大模型是首個精度超過傳統(tǒng)數(shù)值預報方法的AI模型,能夠秒級提供全球氣象預報,當前已為全球多家客戶提供服務。

HAS2024:華為云以系統(tǒng)性創(chuàng)新加速千行萬業(yè)智能化升級

華為云科學計算首席科學家喬楠分享主題演講

創(chuàng)新技術是企業(yè)及開發(fā)者實現(xiàn)智能化升級躍遷的助燃劑。華為云將持續(xù)踐行“一切皆服務”戰(zhàn)略,投入全局的系統(tǒng)性創(chuàng)新,不斷解難題、做難事,為千行萬業(yè)構筑AI時代最佳云底座。

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陳晨陳晨管理團隊

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