現在的AI實力，迅猛，著實是有些迅猛。
誰能想到，只需要給AI幾秒鐘時間，它就能把全球天氣給預測完畢。
如果非要給這個預測一個期限，AI會說：
未來7天的量，小菜一碟~
而且這種AI的打開管道，還是快准狠的那種——
比傳統預測方法在速度上提升1000倍的同時，精度還能提高20%。
同樣的，若是把“百萬人基因組計畫”這事兒交給AI，結果也是一個大寫的“萬萬沒想到”：
單日可以分析的數據量超過1PB。
啥概念？
相當於1024個1TB硬碟資料擺在你面前，且，需要在一天時間內處理掉。
不僅如此，這跟以往採用的HPC（高性能計算）相比，不僅速度上提高了10倍，成本還降低了30%！
肯定有很多好奇的友友們就要問了，“到底是啥AI這麼强啊？”、“够可靠嗎？”……
不墨蹟，直接揭曉謎底——
如此AI power，正是來自華為雲。
華為雲的這般速度，是怎麼做到的？
剛才提到的兩個案例，是華為雲CEO張平安最新發佈的兩大利器——
華為雲盤古氣象大模型和華為雲AI基因平臺。
但要究其為何能有如此power，還需從華為雲科技的路線上一點點剖析。
首先，從最底層來看，華為雲有三大根科技做强力支撐。
它們分別是：
知識計算
盤古大模型
天籌AI求解器
知識計算，顧名思義，就是從海量數據或生產流程中提煉出知識，進而轉化加工，讓“機器”對其進行計算。
而在此之前，各行各業在“把知識用起來”這件事上，都面臨著散、慢、難的痛點。
散，意味著數據非常零碎，知識也是分散在不同的業務裏，工作人員學習起來既耗時又費力。
慢，是指很多專業知識大多在專家們的腦袋裏，沒法快速地“複製”給團隊其他人員。
難，則是不能通過智慧推理挖掘數據之間的隱藏關係，無法通過計算讓數據產生新的價值。
而華為雲的知識計算解決方案，在AI科技方面可謂是“全方位”，涵蓋了知識圖譜、NLP、OCR、圖引擎，圖像識別、視頻科技、語音辨識等，幫助AI科技更深入的滲透到政務、工業、金融等行業場景中。
通過上述科技便可以獲取數據中的知識，而後進入知識建模階段，具體包括圖嵌入、知識融合、本體設計、知識更新等。
基於此，便可再進入到知識管理階段，主要內容有品質管制、知識補全和生命週期管理。
除了知識計算之外，華為雲在根科技上第二大法寶，便是盤古大模型。
華為雲盤古大模型發佈於2021年4月，它的初次登場，所涵蓋的內容主要包括當時熱門的四大領域：
自然語言處理（NLP）大模型、電腦視覺（CV）大模型、多模態大模型和科學計算大模型。
其主要解决的痛點則是AI規模化複製以及AI行業落地難的問題，以煤礦場景為例，華為雲最新推出的盤古礦山大模型支持一個大模型覆蓋煤礦的采、掘、機、運、通等業務流程下的1000多個細分場景。
開發者無需針對每一個場景重複開發AI模型。簡而言之，預訓練大模型開啟了新的開發範式，就是從“作坊模式”轉變為“工廠模式”。
具體來說，就是“預訓練+下游微調”，擁有極强的泛化能力，可以做到舉一反三。
而經過一年的時間，在基礎大模型上，華為雲又增添了一比特猛將“Graph大模型”。
不僅如此，衍生到行業大模型，除了剛才提到的氣象大模型、礦山大模型之外，還包括OCR大模型、藥物分子大模型、焦化大模型和水泥大模型等。
在此之上，具體到更多場景，華為雲盤古大模型還有眾多細分內容。
根科技上的第三大法寶，便是天籌AI求解器。
天籌AI求解器是業界首個將AI和數學規劃結合的商用AI求解器，它在行業中的作用可謂是至關重要。
因為在過去的決策優化工作中，往往會遇到先將業務語言轉換成數學模型，再轉換成變成語言的過程。
這就需要既要懂業務、又要懂運籌學、還要懂程式設計的專家，應用門檻極高；加上市場環境變化越來越快，導致決策的時效性變得越來越重要，而傳統求解器模型難以快速反覆運算。
在華為全聯接大會2022上，華為雲全新發佈天籌AI求解器智慧建模工具，不僅可以快速解决決策優化問題，而且可以將整個建模過程和模型維護過程智能化，求解器建模速度提高了30倍。
三大根科技是有了，但怎麼用起來，又是一個問題。
對此，華為雲提出的解法是AI開發生產線——ModelArts。
它的作用簡單來說就是從訓練數據到模型落地一站式打通，包括數據標注和處理、模型訓練和評估、應用生成和評估，還有推理部署、服務檢測等等。
不難看出，華為雲在“把AI用好”這件事上，每個細節、環節都是下足了功夫。
此舉的目的，張平安直言不諱道地出了緣由：
加速千行百業智能化，應用需要現代化。
而要做到應用現代化，單靠華為雲的根科技來做到服務創新是遠遠不夠的。
為此，華為雲還發佈了Astro低程式碼平臺和DevCloud開發雲。
推出華為雲Astro低程式碼平臺的目的，就是讓人人都能够成為開發者。
因為應用在現實中面臨的一個痛點是，開發人員很懂科技，但使用者卻並非如此。
所以華為雲的解法，就是讓使用者也成為開發人員。
不同於當前低程式碼平臺所面臨的的場景單一、無法支持跨場景的數據互通和資產複用等問題。
華為雲Astro低程式碼平臺，覆蓋輕應用、IOC大屏、工作流、智能助手、複雜應用等多種開發場景，可以沉澱可複用資產，加速應用構建。
舉一個比較實際的例子，長安汽車在用了華為雲Astro低程式碼平臺後，應用開發週期，直接從3個月降到了9天！
而應用現代化還要解决的一個老大難問題，就是協同開發。
畢竟隨著數位化行程的不斷加快，數據、模型和數位內容在應用開發中的相互調用可以說是越發常見。
為此，華為雲融合了華為雲多種生產線能力，推出DevCloud開發雲。
它可以支持數據、AI模型和數位內容的協同開發、按需編排，能够讓應用開發者、數據工程師、AI科學家們在同一平臺上工作。
如此一來，他們便可以共亯研發能力和資產，提升多團隊的協同效率，更快地構建現代化應用。
在這麼一套應用現代化打法之下，華為雲便讓影視渲染這事，變得極其高效——推出華為雲MetaEngine雲原生智慧渲染引擎。
原本需要耗時6個月才能完成渲染的90分鐘3D電影，在MetaEngine加持之下，只需要7天！
而現在已經上映的《獵海日志》、《少年歌行》等，所用到的科技正是它。
這便是華為雲應用現代化的AI power了。
但如果再往背後深究一層，可以發現應用現代化，只是華為雲下得一盤大棋中的一步。
華為雲，讓算力無處不在
華為雲的這盤大棋，名曰“一切皆服務”。
而加速應用現代化，只是三步中的一步。
向下來看，在“基礎設施即服務”層面上，華為雲要做的構建全球存算網——KooVerse。
若是把KooVerse折開來看，它包括CloudOcean、CloudSea和CloudLake三層架構，可以打造30ms的時延覆蓋圈，滿足不同企業業務的時延要求。
而縱觀來看，低時延、安全、易用是KooVerse的三大特色，現時華為雲在全球29個地理區域運營了75個可用區，服務覆蓋了170多個國家和地區。
至於為什麼要這麼做這麼一張大網，是因為在華為雲看來，算力應當是無處不在的。
就好比是農業時代的水力、工業時代的電力，算力應當是數位時代下的覈心生產力。
而再向上看，在加速應用現代化的上層，還有讓產業上雲。
其目的就是讓傳統企業加速數位化轉型，快速上雲。為此，華為雲最新發佈了電力aPaaS和公路aPaaS。
以公路aPaaS為例，華為雲現時沉澱了300多個交通行業API，覆蓋了公路的建、管、養、運、服全生命週期。
寧波交投集團便已經用上了這項服務，利用它事故快速發現和交通態勢智慧預測能力，可以準確發現十多種類型交通事故並提供疏導策略。
由此，華為雲的這盤大棋已經非常清晰明了了：
讓算力遍佈全球唾手可得，讓應用更具現代化，讓產業加速上雲。
一言蔽之，就是上雲和AI，成為一種基礎設施、行業的底座。
如何評估華為雲下的這盤棋？
若是用一句話來概括，或許就是“大勢所趨”了。
縱觀華為雲這次的種種發佈，以及這盤棋的整套打法，貫穿一切的覈心因素，便是AI科技。
這也是與外界給予“科技暴力輸出機”的評估相吻合了。
但若是橫向來看這事，這套打法背後的緣由就會更加清晰。
據Gartner預測，人工智慧在行業中的滲透率將在2026年達到20%。
而若是把時間線稍微向前播，在2018年人工智慧的行業滲透率僅為4%；到了2021年，這個數位已經達到了7%。
不難看出，這個滲透率的增幅也是在提速過程當中。
不僅如此，Gartner還預測道：
到2027年，超過50%的企業將使用行業雲平臺來加速他們的業務項目。
而從現階段的成效上來看，亦是如此：
AI+製造：工業質檢率提升14%
AI+法務：卷宗稽核降低人工成本50倍
AI+藥物研發：研發週期縮短10倍
AI+金融：企業异常財務檢測率提升20%
再從國家政策層面上來看，近年來國家也在陸續出臺多項政策，鼓勵人工智慧行業發展與創新。
如此看來，就不難理解為何華為雲會如此執著地發力於AI和雲了。
以及，張平安此次提出的“一切皆服務”，其本意是指各種XaaS。
這是對雲服務的進一步高度提純，雲本身就是云計算即服務，現在則在AI加持下，可以提供一切服務。
有點意思。