華為認為，大家都很熟悉，特別是在消費和通訊領域，客戶表現優異的終端產品，其實除了消費者領域外，華為在企業和行業領域的市場佔有率也非常高，甚至達到了與消費品競爭的局面。在這一WAIC021中，華為展示了與合作伙伴共同構建的AI生態以及支援AI計算的伺服器叢集。同時，華為還展示了華為雲盤古超大規模預訓模式，讓觀眾感受到華語處理方面華為盤古的強大能力。

目前，人工智慧生態非常受歡迎，不少廠商都投入到了人工智慧的研發上。如果你想實現高效的人工智慧計算和推理，背後的硬體顯然是必不可少的。在AI會議上，華為展示了Oceanstor太平洋系列儲存產品。例如，Oceanstor Pacific 9950的設計為5U，最多儲存80個磁碟，最多8個計算節點，支援半高NVME SSD元件，單箱頻寬高達160Gb/S。眼壓也達到了200萬。另外，整個系統pcie4。0的設計，可以充分保證儲存裝置傳輸的頻寬，為人工智慧推理提供足夠的資料傳輸保證。

華為還展示了Atlas 900 AI叢集，一個高達47U的單罐，可交付最多20。48PFLOPS的FP16計算能力，比工業產品增長63%，AI叢集可擴充套件至64個坦克，FP16計算能力為1。31 eFlops。此外，華為還演示了用於構建這些伺服器叢集的硬體，以使伺服器高效執行。

伺服器叢集強大的計算能力，讓華為在AI領域有了更大的發揮空間。例如，華為推出了盛盛AI全棧的能源、金融、交通等領域軟硬體平臺。透過強大的AI效能，這些領域可以更有效地管理，從而提高行業效率。華為還展示了一整套雲AI解決方案，透過自己的AI演算法，高效強大的伺服器叢集，實現了AI產業化發展。此外，華為還與國內城市合作，共同建設城市智慧代理，透過智慧應用、樞紐、連線、互動等方式實現城市的有效管理，使城市高效穩定執行。

此次華為展位或大型盤古華為雲模式最受關注，華為希望盤古大模式建立一套通用易用的人工智慧開發工作流，華為表示，盤古大模式可以快速實現不同場景的適應，加快AI產業應用，目前盤古大模式包括漢語、視覺、多模態和科學計算四種模式。憑藉華為伺服器強大的效能和出色的最佳化除錯，盤古NLP模型在漢語理解評價基準線索列表和閱讀理解的總體排名和分類中排名第一。未來，NLP模型具有廣泛的應用場景，將有助於科研、金融等領域向智慧化方向發展。此外，華為還將在華為雲AI資產共享社群推出華為雲盤古預培訓模式，為更多的開發商群體服務。

華為也展示了AI在普通消費者生活中的重要作用。例如，它可以透過人工智慧識別和分析食物材料、菜餚及其營養，讓消費者有更健康的飲食和健康。對於餐廳，AI還可以實現菜餚的遠端結算，方便使用者消費。作為國內科技產業的巨人，華為自然希望透過強大的研發實力，在AI領域有所作為。同時，將與廣大合作伙伴共同打造開放的AI生態系統，讓AI參與更多領域，提高行業整體效率，促進行業快速增長。

原創：白貓