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华为在AI的软硬件布局全面，全体系自主可控且水平国内领先
华为具备全栈全场景AI解决方案，为大模型提供坚实的软硬件平台，整体结构可以分为硬件层（昇腾芯片+服务器）、AI赋能层与模型层。在硬件层华为拥有已经经过验证的训练端、推理端芯片和成体系的服务体系，达到了较好的自主可控；软件层面，公司在AI框架和AI一站式开发平台上都处于国内领先地位；在最上层的大模型，华为在NLP、CV、多模态和科学计算上都有领先的布局。
MindSpore昇思与ModelArts为华为AI软件生态打造了良好的基础
昇思自2020年至今已经成为国内领先的开源AI框架社区，在使用率上与百度飞桨并列国内双雄，针对大模型，昇思也在并行计算、内存复用等领域有针对性的改进；此外昇思拥有完善的生态伙伴体系与强大的“朋友圈”，众多科研机构与上市公司都基于Mindspore开发AI算法，也有包括盘古系列在内的多款大模型是基于Mindspore完成开发。ModelArts作为基于华为云的一站式AI开发平台，也拥有较高的市占率和较完善的产品体系。由此可知华为在AI赋能层处于国内领先的水平，我们认为这会为未来2B大模型应用打下基础。
华为在大模型层布局完善，在NLP大语言模型积累已久，总体实力位列国内第一梯队
华为早在2021年就开展了大规模自回归中文预训练大语言模型的研究，最初与鹏程实验室、北京大学等联合推出了盘古α，此模型与GPT系列结构相似，最高有2000亿参数，可见华为技术积累已久。随后在2023年3月份，公司发表的新论文描述了由华为完全自主开发的盘古Σ，此模型是在盘古α基础上拓展而来的万亿参数稀疏模型，由3290亿token训练而成，从模型结果看，盘古Σ是国内第一梯队的中文大语言模型，无论在中文下游任务、中文对话生成、机器翻译上都处于领先地位，在英语自然语言理解上甚至不输GPT313B版本，我们认为长久的技术积淀造就了华为在大语言模型上的较强能力，未来持续看好基于盘古大语言模型的各类2C和2B应用。
风险提示：AI应用落地不及预期、硬件领域发展不及预期、大模型进展不及预期
