打了一幫子海軍的臉。

人家說的大模型是生成式預訓練模型，華為說的大模型是一堆亂七八糟的演算法引數。人家說的大模型是NLP技術模式，華為說的大模型是幾年前的2B行業解決方案。

人家說的大模型是聊天機器人，華為的大模型是所謂的NLP+計算機視覺+科學計算。

人家說的大模型好比是一艘核動力航母，你們說的大模型就是三四艘燃煤動力的驅逐艦，好吧，這也算是戰鬥叢集了。

老是這種偷換概念蹭熱點的詭辯術，豈不是打了你們這幫海軍的臉？

華為盤古的務實打的是蘋果和三星等競爭對手的臉，透過更具價效比的產品和創新的科技，贏得了更多的市場份額。此外，華為，進一步鞏固了自己的競爭優勢。

“打誰的臉”這個說法比較主觀，不同人有不同的看法。但是可以說，華為盤古的推出對於國內AI產業的發展和自主創新是一個非常積極的訊號，也對於華為在全球科技領域的競爭力提升有著重要意義。這也是華為在受到國際制裁後，積極加強自主研發和創新的體現。

華為盤古是華為公司在2021年推出的自然語言處理（NLP）技術。它具有將人類語言轉換為計算機可理解語言的能力，可以支援多語種、多場景下的自然語言互動。其釋出主要帶來了以下幾個方面的意義：

推動自然語言處理技術的發展：華為盤古採用了一種全新的自然語言處理演算法，能夠幫助機器更好地理解人類語言，大大提升了自然語言互動的智慧化水平，有望在未來推動自然語言處理技術更加成熟和普及。增強人工智慧應用的實用性：隨著自然語言處理技術的發展，人工智慧在人機互動、智慧客服等領域的應用也將得到進一步的加強，以更好地服務於人類的生活和工作。拓寬華為AI生態鏈：華為盤古的釋出，進一步拓寬了華為的AI生態鏈，在智慧語音互動、智慧客服、語音識別等方向上擁有更全面和完整的解決方案，也推動了華為公司在人工智慧領域的全球競爭力。

綜上所述，華為盤古的釋出具有重要的意義，預示著自然語言處理技術的進一步發展和應用，也為人工智慧技術的發展注入了新的動力和活力。

華為盤古大模型是一個非常實用的人工智慧技術，它以行業應用為立足點，注重解決實際問題，而不是為了概念炒作而存在。它包含NLP（自然語言處理）大模型、CV（計算機視覺）大模型和科學計算三個基礎大模型，並在此基礎上生成的行業大模型系列，能夠為電力、氣象、金融、交通、物流等行業應用提供強大的支援。

與那些只會在媒體上炒作概念、但實際應用並不成熟、商業化的人工智慧技術不同，華為盤古大模型是一個非常務實的技術，它能夠為各個行業提供切實可行的解決方案，具有非常實際的商業價值。它的應用場景非常廣泛，可以應用於自然語言處理、計算機視覺、科學計算、金融風險管理、智慧城市等眾多領域，使得各個行業能夠更加高效地進行資料分析、決策制定、預測分析等工作。

從人工智慧發展的歷程來看，最開始的專家系統也是一種行業應用，它利用專家的知識按一定方式編成規則庫，透過人機互動介面利用規則庫中的知識，經過推理機產生結果，輔助工作。後來神經網路演算法的出現使得計算機能夠模仿人的腦結構，實現更為複雜的資料分析和決策制定。然而，無論是專家系統還是神經網路演算法，它們都是圍繞著解決實際問題而出現的，也是人工智慧最初的落地應用。

因此，華為盤古大模型的打法很明確，它注重解決實際問題，強調行業應用，為各個行業提供具有實際商業價值的人工智慧技術解決方案，推動人工智慧技術在更廣泛的領域落地。相較於那些只會搞概念炒作的上市公司，華為盤古大模型以實際應用為主，打破了人工智慧的技術壁壘，具有更為廣闊的商業前景和應用前景。

華為盤古技術是華為自主研發的作業系統，它在2021年4月份正式釋出，被認為是華為在技術自主可控方面的又一重大突破。關於華為盤古的“務實打臉”，這句話的意思是華為盤古這種自主可控的技術打了誰的臉。下面我們來分析一下。

首先，華為盤古技術打了美國政府的臉。在2019年，美國政府對華為實施了一系列制裁措施，限制華為使用美國技術和購買美國零部件。這個措施直接影響到華為的業務和發展。華為盤古技術的出現，表明華為在面對美國政府的制裁措施時並沒有束手無策，而是有了自主可控的技術，這可以被認為是華為對美國政府的“打臉”。

其次，華為盤古技術打了國內其他公司的臉。在國內科技行業中，華為是一家領軍企業。然而，隨著華為遭受美國製裁的打擊，一些競爭對手開始搶佔華為的市場份額。在這種情況下，華為盤古技術的出現為華為提供了一種新的解決方案，使得華為在面對國內競爭對手時有了更大的優勢。因此，華為盤古技術可以被認為是對國內競爭對手的“打臉”。

最後，華為盤古技術也打了自己的臉。華為盤古技術的研發是一個漫長而艱辛的過程，需要消耗大量的人力、物力和財力。這對於一個已經處於困境中的企業來說並不容易。因此，華為盤古技術的出現也可以被認為是對自己的“打臉”。華為盤古技術的推出，表明華為仍然在堅持自主可控的路線，並且在這個方向上有了新的突破。這也表明華為仍然有著強大的技術創新能力和決心，即使在遭遇重重困難的情況下也能夠保持前行。

綜上所述，華為盤古技術的出現可以被認為是對美國政府、大陸競爭對手和自己的“打臉”。

華為盤古是華為雲計算的核心技術平臺，主要包括以下幾個方面的技術：

1. 分散式儲存技術：華為盤古採用了分散式儲存技術，能夠對資料進行分散式儲存和管理，提高資料處理效率和可靠性。

2. 分散式計算技術：華為盤古採用了分散式計算技術，能夠對計算資源進行統一管理，提高計算效率和效能。

3. 虛擬化技術：華為盤古採用了虛擬化技術，能夠對物理資源進行虛擬化，提高資源利用率和靈活性。

4. 自動化運維技術：華為盤古採用了自動化運維技術，能夠對系統進行自動化運維，提高系統的可靠性和穩定性。

5. 安全技術：華為盤古採用了多層次的安全技術，包括資料加密、網路隔離、安全認證等，保障系統的安全性和可靠性。

這些技術的結合，使得華為盤古成為了一個高效、穩定、安全的雲計算平臺。

這項技術已經不能乘坐什麼高新技術了，現在多個平臺騰訊、阿里、中興、百度都有自己的核心雲計算平臺。因此也不存在打臉打誰的臉的問題，希望更多的高科技企業能研發出具有自己智慧財產權有競爭力的產品，來引導中國製造的崛起。

怎麼就扯上打不打臉了？

這不是還沒釋出嗎？不妨讓子彈飛一會兒。

不吹不黑，是騾子是馬先遛了再說。時間會證明一切。

作為一個愛國但是理性的青年，倒是希望華為能夠專注於ICT技術和雲計算、人工智慧技術的。希望有一批潛心搞技術、搞突破的企業，把技術底座搞深搞厚搞紮實了。而不是一股腦的跟風。

最近華為造車問題搞得滿城風雨。我個人倒是希望華為不要造整車，中國現在不缺一個造整車的華為，但是缺一個高通、因特爾、蘋果這樣的公司。

當然，這些我們說了都不算。真心希望華為能夠浴火涅槃，衝破美國的封鎖，如此其意義遠大於本身的價值。

華為盤古的推出是華為公司在面臨美國政府技術封鎖之後，為了保護自身業務而採取的一項措施。在美國政府對華為的技術封鎖之下，華為無法繼續使用美國公司的技術，例如谷歌的Android作業系統，這對華為的手機業務和其他業務產生了很大的衝擊。因此，華為開始加大自主研發的力度，並於2019年推出了華為盤古作業系統。

從技術角度來看，華為盤古是一款基於Linux核心的作業系統，可以在手機、平板電腦、智慧穿戴裝置、智慧家居等多個領域應用。華為盤古作業系統採用了微核心架構，具有高效、安全、可靠的特點，同時還提供了豐富的開發工具和生態支援，為應用程式開發者提供了更好的開發體驗。

從市場角度來看，華為盤古的推出也為華為在全球範圍內尋求更多的合作伙伴提供了新的機會。與此同時，華為盤古也為中國科技企業在全球科技領域的地位提升提供了重要的支援，對中國科技產業的整體發展具有積極的推動作用。

總的來說，華為盤古的推出是華為公司在面臨技術封鎖的壓力下，採取的一項重要措施，旨在保護自身業務的正常運轉。同時，這也是華為加強自主創新和研發的體現，為中國科技企業在全球科技競爭中發揮更重要的作用提供了有力支援。

因此，華為盤古的務實打的是美國政府的臉。由於美國政府對華為實施了一系列制裁和封鎖措施，導致華為無法使用美國技術，華為盤古的開發可以減少對美國技術的依賴，保障華為業務的穩定和發展。

作為一款自主研發的作業系統，與Android等市面主流作業系統相比，華為盤古的技術和效能可能有差距，但是華為仍然選擇繼續推進該專案，並將其應用到自己的產品中，這是一種勇於挑戰和創新的態度，也是一種“力挽狂瀾”的努力，因此可以說是一種“務實打臉”，即透過實際行動來證明自己的實力和競爭力。

不存在打不打臉的問題， 還要看它的具體表現如何，下面簡要介紹一下“”盤古“”

華為盤古是華為公司的一個人工智慧大模型，主要面向醫療、工業、交通、城市地質等領域。盤古大模型有2000億個模型引數，比GPT-3的1750億稍高一點華為盤古大模型的技術原理是基於海量資料的分散式訓練，採用了多種技術手段，包括模型壓縮、分散式訓練、混合精度訓練等，以及自研的一些演算法，如自適應梯度裁剪（AGC）。目前，華為盤古聚焦文字生成與內容理解，已進入智慧文件搜尋、智慧ERP、小語種大模型領域，落地企業財務異常檢測、阿拉伯語大模型等場景。

　　華為盤古模型和ChatGPT模型都屬於自然語言處理領域的預訓練模型，但它們的功能不同。華為盤古模型是一種通用的預訓練模型，可以用於各種自然語言處理任務，例如文字分類、文字生成等；而ChatGPT模型則是一種特定針對聊天機器人的預訓練模型1。

　　據悉，華為盤古大模型將於4月份釋出。

華為自力更生搞研發！取長補短不張揚！務實作風有保障！智慧打了強權的臉。

華為一定能夠成為高科技電子產品第一。

華為盤古的務實可能打了一些對AI預訓練大模型持懷疑態度或不重視的人的臉。

華為盤古是一系列超大規模預訓練模型，包括30億引數的全球最大視覺（CV）預訓練模型，以及與迴圈智慧、鵬城實驗室聯合開發的千億引數、40TB訓練資料的全球最大中文語言（NLP）預訓練模型。

預訓練大模型是AI工業化的重要基礎，可以提高AI開發的效率、標準化和成本可控，也可以增強AI的泛化能力和跨領域協同落地能力。

華為盤古在多個行業場景和評測基準中展現了領先的效能和創新能力，例如在權威的中文語言理解評測基準CLUE榜單中，盤古NLP大模型在總排行榜及分類、閱讀理解單項均排名第一，重新整理三項榜單世界歷史紀錄。

華為盤古的務實打了包括美國政府、美國公司和部分政治人物的臉。盤古的效能和功耗優勢，讓它取代了許多美國公司的晶片，從而影響了美國在半導體市場的地位。此外，華為盤古的問世也證明了華為公司在晶片領域的自主研發能力，打破了美國政府一直打壓華為的觀念。

別動不動就打臉，沒有打臉一說……話說華為動不動就盤古鴻蒙，雖然是他的自由，也通過了商標註冊，但真心的真的不好，這些神話傳說是中華文化的一部分，屬於全體華人民，也真心希望華為能夠開天闢地開創新領域，比如正在研究的6g，華為做出開創性的貢獻，就像現在行動通訊繞不開高通這座大山一樣，繞不開華為，而不是跟屁蟲。

任正非說過，華為無意開發類似ChatGPT的通用平臺。華為關注的是解決有前瞻性領域的生成式Al，而且早已在佈局，有的甚至早已投入應用。在華為的字典裡似乎不存在競爭一詞，他們只是在做好自己，直至在很多方面殺入了無人區。同時任正非是一個拿來主義者，他不排斥任何先進的東西，能用就用，不能用我有準備。華為確實是務實的，備胎式的務虛其實也在務實，包括盤古的研發。華為無意打別人的臉，也不會打自己的臉。如果有格局一說，那就格局。

前兩年資本市場大肆炒作中國的人工智慧超越了美國，結果當美國推出chatGPT後一片寂靜，但奇怪的是AI概念股卻在瘋漲；華為在宣佈盤古的大模型研發後，資本市場又嗅到了炒作的機會，不過這一次剛丟出炸彈就被華為按水裡了。現在券商的研發部門搞行業研究的不務正業，放著公司行業的經濟資料不去分析研究，總喜歡一頭扎進專業技術裡去，假裝是技術專家，對技術發展評頭論足忽悠市場，這次狠狠地被打臉了

華為盤古大模型沿著人工智慧傳統軌道，立足於行業應用，中規中矩，沒有搞很有噱頭的聊天機器人，應該是打了那些靠概念炒作拉高股價再減持的上市公司的臉。

盤古大模型是NLP（自然語言處理）大模型、CV（計算機視覺）大模型和科學計算三個基礎大模型，並在此基礎上生成的行業大模型系列的統稱，能夠賦能電力、氣象、金融、交通、物流等行業應用。

人們一直想讓電腦聰明起來，像人一樣能分析問題、解決問題。最開始是把專家的知識按一定方式編成規則庫，透過人機互動介面利用規則庫中的知識，經過推理機產生結果，輔助工作，稱為專家系統，例如故障診斷專家系統。專家都是某個領域的專家，可見，智慧化一開始就是行業應用。

後來，人們讓計算機模仿人的腦結構，提出了神經網路演算法，最開始由於算力不夠，只能做一些簡單應用。隨著軟硬體技術發展，算力增長，可以進行多層多引數的神經網路計算，即深度學習，能夠應用於影象識別等領域。特別是阿爾法狗，圍棋界沒有對手。人工智慧應用於圍棋、象棋、醫療等等領域，這也說明人工智慧還是行業應用。

近期由於大資料、雲計算等技術發展，機器學習能力越來越強，模型引數也可以百億級，模型進化的速度越來越快，能夠理解人們提出的問題並生成較好的答案，特別是chatGPT熱度空前，很多大公司也熱衷於聊天機器人的模型訓練，應該是偏離了實業應用的軌道。行業的資料有邊界，資料量不會太大，便於資料管理和學習最佳化。不會像聊天機器人這樣需要各方面的海量資料去投餵，應用範圍也受到限制，況且答案是直接生成的，不知道因果關係以及生成過程，只能作為參考。