在2021世界人工智能大會（WAIC）上，華為昇騰計算業務總裁黃之鵬先生就人工智能基礎軟件的未來發展發表了前瞻性見解，深刻描繪了下一代AI基礎軟件的能力藍圖，并闡述了其對推動人工智能技術普惠與產業深化應用的關鍵作用。
一、AI基礎軟件：從“賦能工具”到“智能底座”的范式躍遷
黃之鵬指出，人工智能的發展正從算法創新驅動，逐步轉向以數據和算力為基礎、由系統軟件和開發框架為核心的深度協同階段。傳統的AI基礎軟件主要扮演“賦能工具”角色，聚焦于特定任務或模型的效率提升。而下一代AI基礎軟件，其使命將升維為構建堅實、高效、易用的“智能底座”。這個底座需具備三大核心特征：
- 全棧協同：向下能高效管理異構、海量的算力資源（如CPU、GPU、NPU等），實現算力的最優調度與能效比最大化；向上則需提供極簡的開發體驗，屏蔽底層硬件復雜性，讓開發者能聚焦于AI創新本身。
- 端邊云一體：支持AI應用在云、邊緣、終端設備間的無縫部署、協同訓練與推理，滿足智能制造、自動駕駛、智慧城市等場景對實時性、隱私保護和帶寬受限的嚴苛要求。
- 自主演進：具備更強的自適應與自優化能力，能根據工作負載動態調整資源，并能持續從數據與反饋中學習，優化系統性能與模型效果，實現基礎軟件自身的“智能化”。
二、關鍵能力展望：下一代AI基礎軟件的四大支柱
基于“智能底座”的定位，黃之鵬展望了下一代AI基礎軟件必須構建和強化的四大關鍵能力支柱：
- 超大規模分布式訓練與高效編譯：隨著模型參數邁向萬億級，軟件棧必須能支撐千卡乃至萬卡集群的極致并行效率，解決通信瓶頸與負載均衡問題。先進的編譯技術至關重要，它能將高層AI框架描述的計算圖，自動、高效地編譯并優化到多樣化的硬件架構上，釋放硬件極限性能。
- 動態自適應推理與部署：面對海量、碎片化的應用場景，軟件需提供“一次開發，全場景部署”的能力。這意味著它能根據目標設備的算力、內存和功耗約束，自動進行模型壓縮、量化、剪枝以及算子融合等優化，實現精度與效率的最佳平衡，極大地降低AI落地門檻。
- 安全可信與數據隱私保護：AI深入千行百業，安全與信任是生命線。下一代基礎軟件需內嵌可信執行環境（TEE）、聯邦學習、同態加密等核心技術，確保訓練數據不離域、模型參數可追溯、推理過程防篡改，構建從數據到模型的全生命周期安全防護體系。
- 開放協同的開源生態：單一廠商無法滿足AI創新的全部需求。健康、開放的開源生態是加速AI進步的關鍵。華為昇騰持續投入開源，如MindSpore框架，旨在與全球開發者、學術界及產業伙伴共同定義接口標準、共享創新成果，推動整個AI軟件棧的繁榮與互操作性。
三、產業價值：使能千行百業智能化升級
黃之鵬強調，強大的下一代AI基礎軟件，其最終價值在于“化繁為簡”，將AI的強大能力轉化為各行各業觸手可及的生產力。它能夠：
- 降低開發門檻：讓更多非AI專業的工程師也能便捷地開發和應用AI。
- 提升資源效率：大幅提升昂貴的算力基礎設施的利用率和投資回報。
- 加速應用創新：縮短從模型研究到產業部署的周期，快速響應市場變化。
- 保障長期演進：為未來更復雜、更龐大的AI模型和應用提供可持續的支撐平臺。
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黃之鵬在WAIC 2021的分享，清晰地指明了AI基礎軟件從當前走向未來的發展路徑。下一代AI基礎軟件不僅是技術進步的產物，更是推動人工智能從“可用”走向“好用”、從“實驗室”走向“規模化產業應用”的核心引擎。華為通過昇騰AI基礎軟件棧的持續創新與開源開放，正與全球產業共同努力，致力于構筑支撐智能世界萬物互聯的堅實基石，讓AI真正賦能每一行業、每一個組織。
