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新华三的差异化价值在哪︱数字中国行

2024-09-03科技

作为中国ICT产业的中坚力量,面对正在到来的AI时代,紫光股份(000938.SZ)核心子公司新华三集团开始了新一轮变革。

从「AI in ALL」智能战略到「AI for ALL」业务战略,新华三逐渐找到了自身的差异化价值和打法。一方面,新华三通过充分发挥「算力×联接」乘数效应,重点打造智算资源优势;另一方面,通过提升产品及解决方案的智能性赋能百行百业,推动AI落地与变现。

据悉,新华三已构建「云-网-安-算-存-端」全栈业务布局,拥有云计算、大数据、网络联接、计算存储、安全、智能终端等产品和解决方案,形成了ICT基础设施底座。上半年,新华三实现营业收入264.28亿元,同比增长5.75%;营业利润19.96亿元,同比增长12.91%;净利润18.20亿元,与上年同期持平。

算力×联接提供底座能力

算力是AI厂商必须支付的硬成本,新华三出身于ICT产业,背靠新紫光集团,在算力建设方面具备天然优势。AI时代呼唤大算力,H3C UniServer系列服务器能够提升算力支持,但大算力集群的使用效率也受限于运力,为此新华三在上半年推出系列新产品和解决方案,将算力和联接技术进行调优与配合,以充分释放智算资源价值。

「我们早早确认了今年的主旋律就是‘算力×联接’。去年我们AI服务器业务可以说是异军突起,市场占有率显著提升。今年在国产化方面也有很大进展。由于我们同时具有很好的算力和网络能力,因此与主流GPU公司都有比较好的合作。」新华三集团高级副总裁张力告诉第一财经。

具体来看,在算力层面,新华三可以提供CPU和GPU多元化选择,并加强供应链的供给保障。半年报显示,新华三发布的傲飞算力平台3.0,可支持万卡集群以及多元CPU和GPU的异构算力统一调度,支持大规模智算中心运维管理,实现对集群算力资源的统一管理、监控、告警。

联接层面,新华三积极推动联接标准化,通过服务器内、外部GPU联接标准化,实现异构GPU的智算集群,降低算力部署和应用的成本,并通过软件生态的标准化,打通智算孤岛,促进资源共享与产业共同繁荣。

「我们有很多网络解决方案,万卡集群的部署也有很多经验,所以这块也给我们带来了增量。」张力表示。「运营商正在建设大的智算网络,正好要用到我们的设备和整体解决方案。」新华三集团高级副总裁、首席品牌营销官杨玺补充道。

在算力资源层面,2023年新华三联合政府、运营商与生态合作伙伴携手打造「图灵小镇」集群,进军智算服务市场,目前已在杭州、郑州、西安、咸阳等地应用。「目前我们的算力已经开始不断往外租赁,各地的图灵小镇已陆续为地方政府、企业客户、互联网公司、科研院所等开展服务,未来还会有更多的图灵小镇在全国各地落地开花。」张力表示。

新华三在中国服务器市场市占率排名第二,作为网络出身的ICT厂商也具备网络优势,目前新华三正在将片间互联和集群互联的技术向世界一流追赶,未来或成为其在智算建设领域的差异化价值所在。

AI for all,专攻B端know-how

2020年,新华三首次提出「AI in all」战略,即让新华三的产品、解决方案以及产品研发过程全面嵌入AI,全面AI化。

「为啥新华三发展对内要做AI in all,是担心我们现有硬件体系和操作系统会被颠覆,所以我们必须要搞。」张力坦言。

2023年,AIGC爆发,AI大模型发展迅猛。新华三将其灵犀大模型植入自身产品中。「如何把大模型用在我们的产品中,整个公司也在反复探讨研究,目前来看仍处于起步期。」张力表示。

张力举例称,公司网络产品防火墙三年前就已植入AI芯片,已经具备对流量的一定判断能力。「如果植入大模型,该产品不仅能够对流量进行全面分析,还能够自动生成安全策略,不需要人工去进行了解和现场部署。」此前在今年4月,新华三正式发布了国内首款内置大模型能力的旗舰防火墙产品,在开局配置、业务运行、安全监测方面提供优化建议,并协助业务人员快速定位安全问题,为安全运营提供辅助决策。

在产品实现智能化后,就到了「AI for all」阶段,即新华三充分利用自身的技术、产品和解决方案,赋能百行百业数字化变革的智能升级。

新华三的大模型策略是「1+N」:「1」是公司的私域大模型百业灵犀(LinSeer),「N」是N个优秀的通用大模型加行业模型。「在‘AI for all’战略里,新华三优选各类模型,为广大客户提供更好的服务。谁的模型好,我们就和谁合作,无论是通用模型还是行业模型。」紫光股份有限公司董事长、新华三集团总裁兼首席执行官于英涛在今年4月份表示。

不过,在百模大战的当下,新华三的产品在算法层面未必具备突出优势,公司做AI应用的差异化优势体现在深入场景、黏合应用。

「我们做的是怎么让大模型进入到B端,B端的特点是数据特别专业,数据量也不大,如何在这种数据下拥有大模型的能力,是我们一直做的事情。」张力表示,「与通用领域不同,B端大模型应用的容错率很低,我们需要解决的问题是控制大模型的随意发挥与创造,在这个基础上,加入行业数据并发挥其作用,这其中包含了很多调优策略。」

张力举例称,在某知名企业的生产过程中,有一道工序是把镍矿、钴矿的原材料提取出来,放在特定溶液里,需要等到原材料浮上来并冒泡,原材料在泡沫上悬浮时才能够进行提取。而判断这一点整个工厂只有几位有经验的老师傅才能做到。如果把老师傅的经验整理出来,做出一个分析模型交给后台自动控制,就能够提升效率。在生产过程中的很多经验可能还需要人为干预,但这可以由老师傅的徒弟来完成,因此这样的大模型还有教导辅助的能力。

张力认为,如果真正能够拥有大模型的能力,企业数字化转型就进入了一个深水区。「我们还在探索政务领域,但绝对不仅是一个数字人的概念;我们还在探索教育领域,以及类似需要经验传承的领域应用,未来我们会带出更多的AI解决方案。」张力透露。

「不管是训练,还是推理,还是承接整个智慧底座,所有的平台,新华三都能解决。我们与客户深度绑定,共同成长。新华三以硬件为抓手,为用户提供连模型带软件的业务闭环。这就是新华三的差异化价值。」张力称。