在人工智能技術(shù)飛速迭代的當下，行業(yè)正迎來關(guān)鍵的發(fā)展拐點。華為近日在一場重要論壇上明確指出，AI發(fā)展的重心已從模型訓(xùn)練階段轉(zhuǎn)向推理體驗，推理能力成為衡量大模型實際價值的核心標尺。與此同時，華為正式發(fā)布了一項突破性的AI推理加速黑科技，該技術(shù)不僅有望大幅降低中國AI產(chǎn)業(yè)對HBM（高帶寬內(nèi)存）技術(shù)的外部依賴，更將全面提升國內(nèi)AI大模型的推理性能，為完善中國AI推理生態(tài)體系補上關(guān)鍵一環(huán)。?

近年來，隨著大模型參數(shù)規(guī)模呈指數(shù)級增長，AI推理對硬件算力和內(nèi)存帶寬的需求愈發(fā)苛刻。HBM作為當前高性能計算領(lǐng)域的核心存儲技術(shù)，憑借超高帶寬成為支撐大模型高效推理的“剛需”組件。然而，全球HBM產(chǎn)能高度集中，且核心技術(shù)長期被少數(shù)海外企業(yè)壟斷，這一現(xiàn)狀已成為制約中國AI產(chǎn)業(yè)自主發(fā)展的重要瓶頸。數(shù)據(jù)顯示，2024年國內(nèi)AI服務(wù)器對HBM的需求量同比激增300%，但進口依賴度仍高達85%，供應(yīng)鏈安全與成本控制壓力持續(xù)攀升。?

華為此次發(fā)布的AI推理加速技術(shù)，通過架構(gòu)創(chuàng)新與算法優(yōu)化的深度融合，構(gòu)建了一套全新的“智能算力調(diào)度體系”。該技術(shù)突破了傳統(tǒng)推理模式對硬件內(nèi)存規(guī)格的強依賴，在同等硬件條件下可將大模型推理效率提升3倍以上。其核心在于通過動態(tài)張量壓縮、自適應(yīng)精度調(diào)節(jié)、分布式推理協(xié)同等創(chuàng)新機制，在不損失模型精度的前提下，顯著降低對高帶寬內(nèi)存的需求。測試數(shù)據(jù)顯示，搭載該技術(shù)的AI服務(wù)器在運行千億參數(shù)級大模型時，對HBM的依賴度可降低60%，綜合部署成本下降40%，且推理響應(yīng)速度提升至毫秒級。?

這一技術(shù)突破的行業(yè)價值不言而喻。從產(chǎn)業(yè)安全角度看，它有效緩解了國內(nèi)AI產(chǎn)業(yè)在關(guān)鍵硬件領(lǐng)域的“卡脖子”風險，為構(gòu)建自主可控的AI產(chǎn)業(yè)鏈提供了堅實支撐；從商業(yè)應(yīng)用層面講，推理成本的大幅降低與性能提升，將加速AI大模型在智能制造、智慧城市、自動駕駛等千行百業(yè)的落地進程，推動AI技術(shù)從實驗室走向規(guī)?；虡I(yè)應(yīng)用。?

業(yè)內(nèi)專家普遍認為，華為此次發(fā)布的技術(shù)成果，標志著中國AI產(chǎn)業(yè)在推理環(huán)節(jié)的自主創(chuàng)新能力達到新高度。中國人工智能學會理事張教授表示：“推理體驗的升級是AI技術(shù)普惠化的關(guān)鍵前提，華為的這項技術(shù)不僅解決了當下的硬件依賴難題，更重塑了AI推理生態(tài)的技術(shù)格局，為國內(nèi)企業(yè)在全球AI競爭中贏得了更多主動權(quán)?！?