9月16日，华为心声社区对外披露了监事会主席郭平与新员工的座谈纪要。这份近万字的文件系统阐述了华为在人工智能时代的核心战略，其中最引人注目的一句话是：“对于ICT业务及计算领域，华为的目标是成为英伟达。”
郭平进一步解释了这句话的含义。他指出，华为在计算领域的核心优势并不在于拥有自己的大模型，而在于支持客户构建优秀的大模型，确保全球各种大模型都能在华为昇腾、鲲鹏、超节点及集群上高效运行。“我们扮演的是算力基础设施的角色，”郭平说。
差异化布局：不同业务，不同大模型策略
郭平明确区分了华为各业务板块对大模型的不同需求。
在ICT及计算领域，华为不追求自研大模型，而是聚焦于算力平台本身。这一表态与华为近期的实际动作高度一致——9月19日的华为全联接大会上，华为计算首席战略官朱照生宣布昇腾已“跨越生态拐点”，基于昇腾完成预训练的大语言模型和多模态模型已超过40个，昇腾成为国内唯一支持预训练的AI算力平台。
在终端和智能驾驶领域，郭平认为自研大模型更具优势。他的理由是，主流开源大模型多数仅开放模型权重，企业在后续增训、微调等环节仍面临不少挑战，开源数据也存在一定滞后性。
在华为云方面，郭平的态度更为坚决：“云与人工智能正在深度融合，如果缺乏具有竞争力的大模型，云业务本身也将失去竞争力。”因此华为云必须拥有自己的大模型能力。
郭平 华为监事会主席
芯片战略：用系统优势弥补制程短板
谈到芯片竞争，郭平坦言华为在先进制程上受到约束，因此更需要推动设计与制造一体化，通过综合优势来弥补工艺上的不足。他提到了何庭波提出的“韬定律”，认为其本质是以“时间缩微”替代“几何缩微”，将分离的工艺与制造更紧密地结合，在受约束条件下提升竞争力。
这一思路在华为最新的芯片路线图中得到了印证。9月17日，华为轮值董事长汪涛在全联接大会上宣布，昇腾960DT将提前至2027年一季度上市，比原计划提前三个季度，960PR则提前至2027年三季度。此后华为将维持一年一代的节奏，于2028年和2029年分别推出昇腾970和980。
但华为的野心不止于芯片。汪涛在演讲中花了大量篇幅介绍光引擎、统一总线、100T交换机、4,096卡超节点、百万NPU集群、KV Cache存储和96kW液冷机柜。正如分析人士所指出的，华为“不是在发布一颗芯片，它是在把AI计算机从头到尾重新做一遍——竞争的基本单位从芯片换成了系统”。
生态进展：昇腾跨过“拐点”
郭平讲话中最具信号意义的部分，或许是他对竞争格局的判断。他坦言，华为在大模型领域起步较早，但目前并未占据主导地位。不过他并不因此气馁——“国内外多家顶尖科技公司投入巨资，目前同样尚未取得显著成果，反而是Anthropic、Kimi、DeepSeek等公司实现了突破。”
在郭平讲话三天后，华为计算首席战略官朱照生在华为全联接大会上给出了更明确的判断：“昇腾已经跨越了生态的拐点，完全有能力、有机会在Agentic时代构建AI新生态”。目前昇腾已接入超过90个领先的第三方开源项目，并被正式支持为PyTorch加速器后端。
面向开发者生态，华为宣布未来三年投入50亿元，联合高校、科研机构与开发者共建开源开放算力新生态，并为每位开发者提供“100卡时计划”的基础算力支持。
图片来自华为官网
“人工智能可能是人类社会最后一次技术革命”
在座谈的最后，郭平将人工智能定义为“可能是人类社会最后一次技术革命”。他认为，华为需要在这场革命中获取竞争优势，因此组织、流程、能力和人才都需要与之匹配。
对于AI时代的人才观，郭平给出了一个务实的判断：人与人工智能比拼标准答案并无优势，更重要的是精准描述问题、持续追问以及解决实际问题的能力。
（素材来自：华为 智算芯能前沿网综合）
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