華為去年AI研發投入15億美元，人才年薪平均30萬美元

華為憑什麼做得好AI和一眾新業務？

輪值董事長徐直軍說：不缺錢。

這是在8月23日，華為AI晶片昇騰910正式宣佈商用，以及自研AI框架MindSpore開源進展同步後，徐直軍接受採訪時的回答。

這場釋出會上，華為昇騰910用資料證明，這將是 算力最強的AI晶片，跑分對比，2倍於英偉達V100。

而開源框架方面，結合自研晶片，也比TensorFlow和PyTorch展現出更大潛力。

但後發的華為憑什麼做得好AI業務？其全棧全場景的AI戰略宏圖背後有什麼努力？

跟ARM關係是否會影響AI晶片？跟百度paddlepaddle的合作是否會因AI框架開源而受影響？

這一系列問題，徐直軍都有坦率回答。

量子位提煉了專訪硬核要點，呈現如下：

AI最缺計算，計算需要暴力

1、為了自動駕駛場景，華為推出了昇騰6系列，明年會發布首款產品昇騰610。

2、華為擁有ARM公司V8架構的永久授權，天下不只是有ARM，還有其他公司，但還是希望與ARM合作。

3、華為定位自己做IT基礎設施，計算、儲存等。

4、華為為什麼能做好？問題很簡單，就是不缺錢。

5、昇騰910訓練服務今年9月份在中國上市。華為將昇騰系列晶片，將以板塊、伺服器、雲服務的方式面向客戶。

6、大家目前最缺少的還是算力，誰的算力強，誰發論文就快。

論文增長最快的是谷歌，因為它有最強的算力。AI本來就是一個暴力計算，沒有暴力，哪來成果？

華為雲面向全球發展，啟動暴力（計算）。

去年15億美元投入AI研發，團隊規模5000人

7、公司內部有決議，每年投資2億美元，用AI來提升內部效率。

8、百度PaddlePaddle與華為新框架不衝突。非華為，非百度，看哪個好用用哪個。

華為用華為，百度用百度。分層開放，層與層內部有協同。

9、市場上晶片都是推理晶片，訓練晶片只有三家可以提供：谷歌、英偉達、華為。

10、昇騰910基於達芬奇，有ARM，但也可以放進去。如果不把ARM放進去，就是單純的AI晶片，放了ARM，就是SoC了。

11、內部初步統計，去年研發AI投資了15億美元，華為內部在AI上投入有5000人左右，每人年薪大概30萬美元。

AI晶片跟鴻蒙OS的關係？

12、鴻蒙OS可以說有關係，也可以說沒關係。

鴻蒙OS跑在CPU。

如果晶片基於ARM，會有關係。

13、和百度的合作，主要是在應用上的，讓使用者體驗會更好。

14、對於AI的投資，跟外部是沒有關係的，外部的環境反而會讓投資變得更加堅決。

15、開源是為了構建生態，希望更多的開發者參與進來，讓生態變得更好。

16、對於華為來說，提供的AI方面的商業服務，更多的是聚焦在板卡和雲服務上。

17、將會出版一本書：《昇騰處理器架構與程式設計》。