企业“算力落地难”怎么破

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（来源：北青网-北京青年报）

◎本报记者 崔 爽

作为数字经济的核心引擎，算力的战略价值早已突破单纯的技术范畴，成为重构产业格局的关键变量。国际数据公司（IDC）预测，中国区2025年仅人工智能相关ICT（信息与通信技术）市场的投资规模就有望达到1.6万亿元，到2028年更有望增长至3.5万亿元。

“2025年，算力产业迎来千载难逢的发展机遇。以DeepSeek为代表的大模型，为AI产业注入新活力，带动更庞大的算力尤其是推理需求。”近日，以“先进算力新选择”为主题的2025华为算力场景发布会暨北京xPN伙伴大会召开，华为商业销售部总裁张海平在会上说。

随着大模型技术的爆发式演进，千行百业正加速迈向数智化转型的深水区。这场数智浪潮下，不少企业面临“算力选择困难”“转型路径模糊”等难题，难以激活先进算力价值。如何破解企业“算力落地难”，推动先进算力与行业场景的深度融合、最大化释放价值，已成为产业界关注的核心问题。

AI变革传统IT架构

我国算力总规模位居全球第二。2025中国算力大会发布的数据显示，截至今年6月底，我国在用算力中心标准机架达1085万架，智能算力规模达788EFLOPS（每秒百亿亿次浮点运算）。

“当前数字化和智能化成为经济增长新引擎，数字经济蓬勃发展，中国数智化转型支出增长显著，生成式AI在多行业渗透。”IDC中国研究副总裁周震刚说。

但同时，智能化技术深入各行业也面临挑战：应用场景和解决方案千变万化，许多企业的现有系统纷繁复杂。AI技术的快速迭代，在加剧这种复杂性的同时，也带来技术架构难以持续创新的问题。

对此，华为中国政企CMO郁赛华说：“数智化转型过程中，各企业规模不同，能力不同，部署场景不同，所处的转型阶段不同，因此对算力的需求呈现出多样化趋势，需要多样化算力供给模式。”在此背景下，传统IT架构无法满足AI对算力、数据、实时性的高要求，企业数据分散于各类系统形成“数据孤岛”；传统CPU架构面对AI模型训练与推理的需求显得力不从心。

“全球已经进入‘AI大转型时代’，生成式AI将带来新的技术栈和架构变化。”周震刚同样认为，在智能时代，算力技术设施需要具备高性能多核处理能力等特性，并具备面向AI应用的加速技术。

自主创新算力崛起

当前，中国市场对自主创新算力的需求正快速增长。周震刚说，随着技术的进步和供应链安全的需求增长，自主创新算力平台逐步成为主流，预计到今年底，将占据接近一半的市场份额。

“算力平台是智能化转型的基础支撑。”周震刚说，算力需求结构从训练向推理倾斜，自主创新算力崛起，智能算力需求爆发式增长且供给部署方式多元化，将推动整个行业向智能化方向加速迈进。

张海平透露，2024年，华为中国区政企计算产业增长80%，鲲鹏、昇腾平台作用关键。

其中，鲲鹏处理器凭借优越性能和开放的生态体系，已经广泛应用于政府、金融、能源、交通等多个领域。昇腾AI处理器则以强大的算力支持，加速人工智能在各行各业的应用落地，推动行业智能化持续向前。

图灵智感（深圳）科技有限公司北京分公司总经理王元凯分享了基于昇腾算力平台的自主创新AI应用实践。他以癫痫患者的日常监护为例介绍，图灵医疗监护智控系统通过视频算法识别患者的异常行为，结合音频算法识别患者的异常发声，并利用毫米波雷达持续监测患者的呼吸、心跳等生理数据。通过昇腾算力平台进行多模态数据的综合分析和处理，可实时进行预警，同时生成患者病历报告，从而实现对患者癫痫疾病发作初期的快速干预，大大降低疾病恶化风险。

此外，该公司还基于昇腾算力平台推出全新法务系统——图灵智法一体机。它能自动生成各种法律文件、商务信函以及政府表格，支持语音、文本输入以及文件上传识别功能，通过AI帮助企业大幅提高文书审查和合同起草的效率。系统还具备智能文书评审功能，能自动识别不合规或不合法的条款并提出修改建议，帮助法务人员节省超过80%的审稿时间。

定制数智化转型方案

在数字化、智能化转型全面提速的当下，不同行业如何找到适合自身的升级路径，成为摆在企业面前的现实问题。“华为和客户、合作伙伴一起，基于以往实践和经验积累，对各种离散的要素进行整合，发布‘行业智能化参考架构’。”郁赛华介绍，这个架构分为智能感知、智能联接、智能底座、智能平台和AI模型5层，以系统工程的视角，为企业提供清晰的转型框架和实践路径，定制数智化转型方案。

具体来看，智能感知通过机器视觉、雷达等多种感知技术，实现物理世界的数据采集和标准化，把物理世界数字化。智能联接利用5G、光纤、Wi-Fi等多样化网络，实现高速、低时延的数据传输。智能底座和平台通过存、算、网的协同以及开放架构共建共享，打造高能高效、系列化的算力，支撑多样化场景。AI模型最终形成针对不同行业和场景的解决方案，驱动智能化应用落地。

这套架构在现实场景中大有可为。郁赛华举例说，在制造业，企业可依托该架构采集和训练复杂生产数据，构建工业大模型，提升生产效率和产品质量。在金融业，智能分析可对交易风险进行实时监测与预警，帮助防范系统性风险。在政府治理领域，基于多源数据的融合与分析，能够实现更精准的城市交通调度和公共服务供给。

除了“行业智能化参考架构”，华为还提出“三层五阶八步”的数智化转型方法论，为企业提供从战略到执行的完整路线图。其中，“三层”是指重新定义智能业务、AI开发与交付、持续运营智能应用，定义了转型所触及的层次和深度；“五阶”是指场景、流程、组织、数据、IT五大阶段，能够帮助企业在转型过程中掌握顺序、抓住重点；“八步”是指明确目标、场景识别、重塑流程、组织变革、数据和知识工程、AI建模与发布、AI融入业务应用、AI持续运营八项具体工作，是转型流程的深度细化。

郁赛华说，华为围绕先进算力打造xPN生态，期望携手合作伙伴助力客户打造好适配业务场景的先进算力底座，开发好智能应用。

面向海量的中小企业，华为坚持伙伴主导，服务千行万业的客户，即借助合作伙伴的力量，让鲲鹏和昇腾的技术优势延伸到每一个角落，真正实现无处不在的智能愿景。张海平表示，华为将坚定在计算产业持续投入，坚持根技术创新，并基于场景打造更具竞争力的产品与方案，同时强化计算产业伙伴体系，与合作伙伴共享新机会。

华为方面表示，未来将持续深化与合作伙伴协同，以先进算力为引擎，驱动更多场景创新实践，加速数智化转型进程，与千行万业一起共创数智时代新价值。

（科技日报）