做一个大胆的预测，在HDC2024披露更多关于盘古大模型5.0以及端模融合的消息后，将有越来越多的终端厂商跟进，讨论的焦点将不再局限于端侧大模型，而是怎么打通生态、怎么为开发者赋能，跳出“入口之争”的思维误区，推动大模型从尝鲜期走向落地期，从“好玩”走向“好用”。可把视角放大一些的话，互联网的繁荣其实是网络传输技术落地应用的“果”，借用业内普遍将算力比作电力的比喻，算力和数据是“燃料”，而大模型对

中国信息通信院在《2021中国数字经济发展白皮书》中公布了这样一组数据：2020年中国的数字经济规模已经达到39.2万亿元，占到了GDP的38.6%；预计在2025年的时候，这个数字将超过50%。经济结构的深层次改变，预示着人类正在进一步从物理世界迁徙到数字世界，所有的商业和产业都将被重构。而能否赶上新经济潮流的快车，小到个体的命运，大到企业的成败，再到区域经济的兴衰，都与之息息相关。如果说传统经

对于23岁的郑辉来说，加入AI开发的时间并不算长，却走出了一条典型的成长路线：因为各种机缘接触到了昇腾AI生态，开始了在AI世界的“升级打怪之旅“，起步时还有些生涩，但通过一个个项目中不断发现问题、解决问题，对场景和技术理解的深度不断提升，不断攀登更高的山峰。可“大炼模型”终归只是AI走进产业第一步，在现实和智能之间，仍然横亘着一片鲜有人涉足的“荒海”，需要千千万万的开发者去扮演“渡舟”的角色，通

如果说以往的巡检方案是“专职专能”，一个模型对应一个场景，智慧大脑赋能的无人机属于典型的“一体多能”，借助元乘象Chatimg的泛化能力，可以自主适配行业应用，最快5分钟生成巡检方案，一次飞行实现烟火识别、安全帽识别、河道污染检测、气体泄露检测、违章建筑等多个巡检任务，并可以在完成巡检工作后自动生成巡检报告、异常工单，降低90%的人力投入。有别于ChatGPT擅长的文本生成和对话，元乘象Chati

接入大模型需要对现有系统进行改造，增加了实施的复杂性……时间回到2025年2月末，科大讯飞联合昇腾发布了全新升级的训推一体机和推理一体机，可兼容讯飞星火和DeepSeek双模型，同时内置了模型微调工具链、知识蒸馏工具链、精品智能体等工具，进一步缩短了大模型的落地流程，加速了大模型能力到产业生产力的转化。乐观的是，昇腾、科大讯飞等行业领跑者，正在各个维度开放合作，验证大模型的落地应用进程，持续向千行

在咨询合作伙伴的帮助下，这家公司采用阿里云上的Salesforce、互联网关CXG、Quick Service等搭建了品牌电话、邮件、微信、社交媒体在内的多渠道服务中心解决方案，打通了后台产品、质检、数据分析等接口，迅速形成了和客户深度互动的能力闭环：越来越多消费者通过微信公众号、小程序等渠道找到了这家公司，实现了购买咨询、物流跟踪、投诉处理、食品安全等客户服务。比起“数据合规”的现实挑战、本地化

当昇腾AI代表的使能者为开发者们消除了门槛，让他们有能力站在巨人的肩膀上创新，让问题的解决变得更容易，注定会让开发者群体对未来方向不再迷茫，全新投入到智能化浪潮中，找到适合的场景和赛道，一起走出一条坚实的路，打造一个繁荣的产业生态。3月23日在天津举办的昇腾AI开发者创享日上，与会的专家和学者们也在讨论相关课题，并向外界传达了一种可行的智能化范式：来自不同行业的上千万开发者，有望扮演起“渡舟”的角

DeepSeek R1“出圈”后，清华大学计图团队迅速集结核心骨干分析适配方案，联合昇腾研发团队，在历经三个月、数十次架构迭代、数百次功能更新后，构建了MoE专用算子体系，采用INT4量化技术、MLA矩阵吸收、多维度混合并行等技术，实现了性能与内存的双重突破，率先在昇腾单台Atlas 800 服务器上部署了满血版DeepSeek R1模型。但不同于纯粹的吐槽，陆璐教授团队在了解了昇腾的软硬件体系后

早在2023年昇腾AI开发者创享日上，大姚就听了闫长江老师关于Ascend C的演讲，被闫老师眼中的“光”和深入浅出的演讲风格打动，花了比较多的时间去学习，后来作为CANN训练营的讲师，课程内容也和Ascend C算子开发相关。大姚不止一次夸赞“陈可为是个优秀的年轻人”，“和他们在一起，自己的心态也越来越年轻了”。有趣的是，明明是两个人的团队，大姚和陈可为却取了“三人行”的队名，源自“三人行，必有

针对MoE模型训练中专家热点分布造成部分计算节点过载的问题，昇腾“超节点架构”能够依据MoE结构中专家分布以及每层的计算需求，精细地将个模型切分至不同节点，更合理分配资源，提高整体资源利用率，同时可运行多种并行策略并动态调整，针对实时的负载情况精准分配计算资源。昇腾在算力底层架构上的实干式创新，向外界揭示了一个新的趋势：当大模型走出实验室，走向生产一线，走向规模化应用，为AI提供源动力的基础设施，