华为云CTO张宇昕：以系统性创新构建电信行业智能云底座
封面新闻记者 孟梅 欧阳宏宇
“云服务要坚持‘AI for Cloud、Cloud for AI’，通过系统性创新，构建电信行业智能云底座，加速行业智能化升级。”2月27日，华为云CTO张宇昕在MWC24 巴塞罗那华为产品与解决方案发布会上表示，在AI for Cloud方面，云技术企业要打造AI大模型，赋能各行业智能升级，同时也赋能各种云上应用。
如今，AI大模型已经在电信行业一系列场景得到应用。“面向未来，还会有更多大模型出现，从而重塑电信行业。”张宇昕透露，以盘古大模型为例谈到，该研发大模型技术已经能帮助开发者实现一句对话生成代码、一个按键生成测试用例；电信大模型可以实现电信故障处理自动化率达90%，闭环时间从小时级降低到分钟级；数字人大模型则可服务电信客服、直播销售等场景，口型准确率大于95%。
事实上，在Cloud for AI领域，分布式QingTian架构、AI-Native存储、GaussDB数据库、数智融合平台等产品及解决方案已经出现。这些新技术主要将用于支持跨云、网、边、端部署和使用，通过系统化创新帮助电信行业构建智能的云基础设施。
而对于大模型训练因需要庞大参数，所带来存储挑战，220TB超大带宽、微秒级超低时延的内存服务EMS，容纳PB级超大规模参数等技术已经出现，为大模型提供更高效、高质量的数据底座。
据张宇昕介绍，目前，基于SFS Turbo文件存储技术的大并发、高吞吐缓存服务，可提供千万级IOPS，将10亿条数据和元数据的准备时间从100小时缩短至5小时。基于OBS对象存储技术构建的低成本大容量知识湖服务，训练和推理数据的存储成本降低30%。GaussDB提供的双集群强一致方案、一站式的迁移自动化工具链等，让数据迁移更简单。
数据是大模型的源泉，电信行业要构建大模型，需要整合B域、O域、M域相关数据，构建统一的数据湖。“混合云平台将帮助企业在数据中心部署AI算力和大模型的关键产品，实现一站式建设专属大模型。”张宇昕预测，创新技术和生态系统，将帮助运营商快速构建更丰富的ToB能力，抓住智能升级新商机。