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【中泰证券：我们对华为AI的理解】
华为在AI技术的布局体现了明显的纵深度，包括芯片、计算架构、深度学习框架、开发案工具等核心摘要其背后逻辑在于延伸业务边界，发挥硬件和软件适配的最大效能，以及打造生态等。华为的AI芯片的布局可以说既有深度也有广度，产品应用的领域覆盖了终端（低功耗，中低算力），边缘（中等功耗，中等... 展开全文

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中泰证券：我们对华为AI的理解

华为在AI技术的布局体现了明显的纵深度，包括芯片、计算架构、深度学习框架、开发案工具等

核心摘要
其背后逻辑在于延伸业务边界，发挥硬件和软件适配的最大效能，以及打造生态等。华为的AI芯片的布局可以说既有深度也有广度，产品应用的领域覆盖了终端（低功耗，中低算力），边缘（中等功耗，中等算力）和云（高功耗，高算力）。华为在AI技术的布局体现了明显的纵深度，包括芯片、计算架构、深度学习框架、开发案工具、开放开发平台、硬件开发平台等。

摘要：　
　华为AI：硬件or软件？回顾华为的发展历程，从产品演化逻辑来看，华为的产品经历了从硬件产品到软件产品的演变。从最早期的交换机到路由器，从服务器到存储，从云计算到大数据，从视频监控到人工智能等。这种硬件到软件的布局，在IT领域经常看到。其背后逻辑在于延伸业务边界，发挥硬件和软件适配的最大效能，以及打造生态等。在AI领域，华为似乎走的也是这样一条路径，从AI硬件到AI芯片、软件和算法。具体表现是：从服务器、手机、摄像头等智能终端硬件，逐步向智能硬件中的核心部件和软件算法部分演进。

　　AI布局纵深度：全栈&全场景。“全栈、全场景”的AI布局，是华为AI发布会强调的重点。华为AI全栈布局，是指深入到AI从设计到最终实现的每个环节，包括底层芯片的IP和芯片产品、计算架构、API等等。也就是说，从底层芯片到中间算法、框架和应用平台，华为均有解决方案。华为AI全场景布局，覆盖云端、边缘计算、以及云端。从智能终端种类来看，包括了智能手机、物联网终端、工业计算机、边缘服务器、数据中心、便携机、蓝牙耳机等。

　　我们认为，华为这一布局的目的在于：（1）加宽护城河，“有纵深才能有壁垒”。（2）自研的好处在于，统一架构，统一指令集，适应不同场景，拥有不同的功耗和计算能力，在安全、成本、统一管理方面具有较大的优势。（3）方便AI开发者和应用者使用，建立华为自己的AI生态，我们看到Nvidia的GPU就是这样做起来的。（4）由于完整技术的不可替代性，可以在整体生态上获得较高的利润。

　　AI芯片：新的计算架构。华为的AI芯片的布局可以说既有深度也有广度，产品应用的领域覆盖了终端（低功耗，中低算力），边缘（中等功耗，中等算力）和云（高功耗，高算力）。包括此次发布的两款AI芯片新品：昇腾910和昇腾310。从功能来看，既有针对云端的训练（Training），也有针对边缘终端的推理（Inference）。华为对Ascend系列AI芯片的规划来看，包括Max，Mini，Lite，Tiny和Nano等。为配合Ascend芯片，华为首次使用了自主设计DaVinci计算架构，是华为针对AI运算特征而设计的全新计算架构，以高性能的3DCube计算引擎为基础，实现算力和能效的大幅提升。

　　华为AI：产品or生态？华为对AI的布局，是打造AI全生态，具体体现在：（1）技术纵深度。华为在AI技术的布局体现了明显的纵深度，包括芯片、计算架构、深度学习框架、开发案工具、开放开发平台、硬件开发平台等。（2）产品布局的广度&用户的多维度。华为AI的全场景布局，也就决定了其产品布局的广度。产品用户的多维度，不只体现为最终用户的多领域、多行业、多样化，而且表现为围绕自身技术和产品生态，培养的AI应用开发者的多层级化。目前华为AI开放平台已经拥有35+的AI开发者。

　　最后，关于华为的AI生态能否建立起来，需要其在AI的技术方面，不断寻求差异化的改进升级。特别是华为自身开发的计算架构、深度学习框架、开发工具等方面，能否在广大开放着当中得到广泛应用。而将AI技术向产品的转化，也是一大难关。在技术逐步成熟过程中，技术的角色地位下降，产品化能力要求上升。这也许也是大部分AI企业在技术变现过程中需要考虑的问题。

　　风险提示事件。AI技术发展进程低于预期的风险；AI技术产品化低于预期的风险。

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