阿里巴巴与华为：中国AI技术创新的双引擎
阿里巴巴与华为：中国AI技术创新的双引擎
近日，美国对中国大陆AI发展的限制措施引发了广泛关注。美国试图通过半导体出口管制来抑制中国AI进步，但这一策略似乎并未达到预期效果。以阿里巴巴和华为为代表的中国企业，正在通过技术创新突破限制，展现出强劲的竞争力。
阿里巴巴：大模型技术创新的领跑者
阿里巴巴在AI领域的最新成果集中体现在其Qwen 1.5系列模型上。该系列模型于2024年2月发布，作为Qwen 2的先行版，其最大版本达到720亿参数规模，性能已接近甚至超越一些美国同行。
Qwen 1.5系列模型的技术优势主要体现在以下几个方面：
先进的微调技术：支持LoRA（Low-Rank Adaptation）微调，这种技术能够在保持模型性能的同时，显著降低微调所需的计算资源。LoRA通过在预训练模型的特定层添加低秩矩阵来实现参数高效微调，使得中小企业也能负担得起AI模型的定制化开发。
高效的量化技术：通过先进的量化技术，Qwen 1.5能够在保持模型性能的同时，大幅降低推理时的内存占用和计算需求。这对于在资源受限环境下部署AI应用至关重要。
灵活的prompt模板：Qwen 1.5采用ChatML的prompt模板，这种模板设计能够更好地引导模型生成高质量的响应，同时保持与用户输入的一致性，避免了无声的精度损失。
在2024年世界互联网大会上，阿里巴巴集团CEO吴泳铭表示，AI将推动千行百业的生产力变革，创造远超互联网链接的价值。他透露，阿里云的AI基础设施已获得“领先科技奖”，“通义千问”API价格在过去一年下降了97%，百万token调用最低花费降至0.5元。此外，阿里巴巴坚持开源策略，已开源超过7.8万个基于“通义千问”的衍生模型，推动AI能力向各行各业渗透。
华为：算力受限下的硬件突破
在硬件层面，华为的昇腾910B芯片展现了中国在AI算力方面的突破。尽管面临美国的芯片出口限制，华为通过算法优化和架构创新，实现了高性能AI计算能力。
昇腾910B的关键性能参数包括：
- 工艺制程：采用先进的7nm工艺，确保高效能低功耗
- 浮点运算性能：高达256TFLOPS
- 精度支持：支持FP16、INT8等多种精度，其中半精度算力达320 TFLOPS，整数精度算力达640 TOPS
- 架构设计：基于华为自主研发的达芬奇架构，融合大规模片上异构处理核心
在应用层面，昇腾910B已广泛应用于多个领域：
- 自动驾驶：与百度自动驾驶团队合作，通过针对昇腾910B的深度学习算法优化，实现车道线检测、障碍物检测等算法性能提升2倍以上，功耗降低80%以上。
- AI一体机：通过集成AI平台软件和各类模型算法，提供分布式并行加速、算子和编译优化等关键能力，满足央国企与政府的大模型本地化部署需求。
- 行业应用：在能源、金融、公共、交通、电信、制造、教育等行业提供智能中枢、昇腾智巡、昇腾智行、昇腾制造等解决方案，助力智能化升级。
华为强调“全面智能化”的战略方向，通过5.5G时代的人工智能场景布局，持续推动智能技术与各行各业的深度融合。
开放合作：突破限制的关键
面对美国的限制措施，阿里巴巴和华为都选择了开放合作的道路。阿里巴巴通过开源其AI模型，降低AI使用门槛，推动AI在各行各业的落地应用。华为则通过昇腾AI生态，与合作伙伴共同探索智能技术在不同场景下的应用。
这种开放合作的策略，不仅有助于中国企业突破美国的技术封锁，更推动了全球AI技术的交流与进步。正如吴泳铭所说：“场景丰富、应用活跃，是上一阶段中国互联网取得全球瞩目成就的重要原因；AI时代，这种场景和应用的优势有望得到延续。”
展望未来
阿里巴巴和华为在AI领域的技术创新，展现了中国科技企业的实力与韧性。在软件层面，通过大模型和算法的创新，中国企业正在缩小与美国同行的差距；在硬件层面，通过架构创新和算法优化，中国正在突破算力瓶颈。
未来，随着AI技术的不断发展，中美两国在AI领域的竞争将更加激烈。但正如文章开头所言，技术进步依赖全球社区，强行切断交流可能适得其反。中国科技企业将继续秉持开放合作的态度，通过技术创新推动全球AI产业的发展。