華為云CTO張宇昕：已在全球服務超300萬家客戶
2月27日消息，在MWC24巴塞羅那華為產品與解決方案發布會上，華為云CTO張宇昕表示，華為云堅持“AI for Cloud、Cloud for AI”，通過系統性創新，構建電信行業智能云底座，加速行業智能化升級。
在AI for Cloud方面，華為云打造了盤古大模型，賦能各行業智能升級，同時也賦能各種云上應用。張宇昕表示，華為云盤古大模型已經在電信行業一系列場景應用。比如，盤古研發大模型，幫助開發者實現一句對話生成代碼、一個按鍵生成測試用例。盤古電信大模型，實現電信故障處理自動化率達90%，閉環時間從小時級降低到分鐘級。盤古數字人大模型，服務電信客服、直播銷售等場景，口型準確率大于95%，更真實。面向未來，華為云還將持續打造更多的大模型，重塑電信行業。
在Cloud for AI方面，華為云打造了分布式QingTian架構、AI-Native存儲、GaussDB數據庫、數智融合平臺等產品及解決方案，支持跨云、網、邊、端部署和使用，通過系統化創新幫助電信行業構建智能的云基礎設施。
華為云CTO張宇昕 圖源：華為云公眾號
據了解，華為提供的企業級分布式數據庫GaussDB，已成功上線近10萬個節點。在高可用方面，GaussDB提供雙集群強一致方案，實現RPO等于0。高安全方面，它通過了業界最高安全認證CC EAL4+，為客戶的數據交易提供了極致的安全。同時，華為云構建了一站式的遷移自動化工具鏈，實現95%的自動語法轉換，讓遷移更簡單。
數據是大模型的源泉，電信行業要構建大模型，需要整合B域、O域、M域相關數據，構建統一的數據湖。華為云數智融合平臺，為大模型提供更高效、高質量的數據底座。首先，通過統一的數據資源和元數據技術LakeFormation，做到1份數據共享使用，數據0搬遷。其次，通過統一數據治理和安全DataArts Studio，為AI科學家提供高質量合規數據。最后，通過融合DataArts、ModelArts、CodeArts三條生產線能力的協同?作臺，讓數據和AI工作流pipeline統一編排和調度，以實時數據驅動模型的在線訓練和推理。
華為云盤古大模型的各種能力，以及大模型賦能的各種云服務，都支持不同的部署模式，包括公有云、專屬云和混合云。對于希望建立自己專屬AI平臺和大模型的電信企業，通過華為云Stack混合云平臺，可以在企業的數據中心部署AI算力和大模型的關鍵產品，幫助企業一站式建設專屬大模型。華為云面向運營商也打造了獨一無二的Cloud on Cloud方案，提供咨詢、端到端運營和一站式遷移能力。
華為云GaussDB數據庫 圖源：華為云官網
張宇昕表示：“華為云在全球已經服務超過300萬家客戶，開放超過15萬個API，云商店應用已超過1萬款。我們希望分享服務客戶的經驗、創新技術和生態系統，幫助運營商快速構建更豐富的ToB能力，抓住智能升級新商機。”
