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华为昇腾计算业务CTO周斌
“昇腾AI基础软硬件平台已孵化和适配了30多个主流大模型，我国一半以上的原生大模型是基于昇腾AI基础软硬件平台打造，从底层软硬件技术来看，昇腾AI已经过大规模验证，承载ChatGPT或GPT-4的算力需求完全没问题。”5月26日，在2023中关村论坛上，华为昇腾计算业务CTO周斌在接受澎湃新闻等媒体采访时作出上述表述。
一路“狂飙”的大模型，已成为国内科技圈的关注焦点。或受大模型算力增长影响，近期云厂商出现首次集体性降价，包括阿里、腾讯、京东等云厂商均宣布大规模降价。对此，周斌坦言，随着大模型发展速度不断增加，对于数据、算力、网络通信、基础设施等各类周边产业的需求也在增加，竞争是市场经济正常发展的体现，“这是一件好事，因为背后是算力需求在增加，而且这个需求是有价值的。”
作为底层算力的生产商，华为面临来自国际和国内的双重挑战。在谈到和国外厂商的竞争问题时，周斌坦言，不同厂商在功能上各有千秋，需要综合考虑成本、基础软硬件设施等综合条件，每家厂商都有自己的优势，“选择友商的也有，选我们的也很多，目前大家处于比较良性的市场状态。”
周斌向澎湃新闻记者透露，目前华为旗下的计算产品线已经在大量主流厂家里规模化部署和使用，近期订单有良好增长，“华为通过大规模分布式并行来提升云计算密度和运行效率，整体产品质量非常好，我们对未来也非常有信心。”
对于大模型未来的发展趋势，周斌分析称，大模型的第一个特征是“大”，预测会迅速从现有的千亿级别成长为万亿级别，将消耗极大规模的算力，同时，未来大模型将成为多种业务系统的核心，这也对底层计算底座提出了更高的安全性要求，没有强大的算力底座，大模型就没有根。
如何保证数据安全性？周斌表示，由于大模型在升级时需要吸收大量数据，因此需要在数据来源时就进行干预，防止大模型滥用错误数据或是获取用户隐私。要确保人工智能环境的安全可靠性，必须在技术层面上维护稳定的基础运行环境，并提供有效的保障和加密措施。
