華為在人工智能領域再落關鍵一子——其核心研發機構2012實驗室近日正式組建"基礎大模型部"，標志著這家科技巨頭在AI基座技術領域開啟系統性攻堅。該部門將聚焦大模型底層架構創新，著力解決算力協同、跨場景適配等制約產業發展的核心問題，此舉被視為打破當前AI技術落地瓶頸的重要突破口。
當前全球AI產業正經歷關鍵轉型期，市場規模突破數千億元的同時，基座模型自主可控性不足、場景遷移成本高企等問題日益凸顯。華為新部門的成立直指行業痛點，其技術路線具有顯著差異化特征：依托"昇騰芯片-盤古模型-鴻蒙生態"構建的全棧體系，通過硬件定制化適配與軟件架構創新，實現算力、算法、數據的深度耦合。這種軟硬協同的研發模式，有望突破傳統Transformer架構的性能瓶頸，其盤古5.0版本已通過π架構創新將推理效率提升20%-25%。
作為華為技術創新的戰略高地，2012實驗室為新部門提供了獨特優勢。該實驗室覆蓋芯片、操作系統、未來網絡等ICT核心領域，在AI領域已形成完整技術矩陣。其孵化的盤古大模型系列已形成從10億級端側到萬億級云端的完整產品線，在高鐵故障診斷、證券合規審查、氣象預測等500余個場景實現落地應用。這種產業適配能力得益于華為獨特的研發范式——將實驗室創新與場景需求深度融合，形成"需求牽引、技術驅動"的雙向循環。
人才戰略與研發投入構成技術突破的雙輪驅動。華為近期啟動全球AI人才招募計劃，將學術突破能力與工程化經驗作為核心篩選標準，承諾為頂尖人才提供專屬算力集群與跨學科協作環境。數據顯示，該公司近十年研發投入累計超萬億元，2024年研發費用率維持在15%以上，這種持續投入為新部門提供了堅實保障。值得關注的是，華為已開源70億參數稠密模型等核心成果，這種開放策略正在重塑國產AI生態格局。
行業觀察人士指出，華為的戰略升級或將重構AI競爭版圖。其全棧技術體系與場景深耕能力形成獨特競爭優勢，特別是在能源調度、工業質檢等重資產領域，華為的軟硬件一體化方案展現出顯著遷移優勢。隨著基礎大模型部的技術迭代，現有應用場景的技術支撐強度將持續提升，同時通過開源生態建設降低行業創新門檻，這種"技術賦能+生態共建"的模式，正在為AI產業開辟新的發展路徑。
