文/黃海峰的通信生活

在練秋湖畔貝殼圖書館舉辦的ICPC相關座談會上，華為創(chuàng)始人任正非與來自全球多地的 ICPC 主席、教練及獲獎選手展開深入交流。

面對AI浪潮下的機遇與挑戰(zhàn)、教育公平與人才培養(yǎng)、算力是否過剩等諸多關鍵問題，任正非以謙遜務實的態(tài)度，結合華為實踐與全球視野，分享了獨到見解。

《海峰看科技》為大家整理了座談會三大主要內容。

AI發(fā)展：聚焦應用，賦能產業(yè)與民生

在AI成為全球科技焦點的當下，任正非明確表示華為對AI的探索著眼于未來3—5年的實際應用，而非空談遙遠的理論構想。他以一系列生動案例，展現(xiàn)了 AI 在工農業(yè)、醫(yī)療、交通等領域的落地價值：高爐煉鐵通過大模型優(yōu)化爐溫與燃料配比，效率提升1%；地下500—700米的煤礦實現(xiàn)無人開采，在保障礦工安全的同時提高生產效率；瑞金醫(yī)院病理大模型、中山醫(yī)科大學眼科模型助力醫(yī)療診斷，尤其為邊遠地區(qū)提供優(yōu)質醫(yī)療資源支持；天津港、秘魯錢凱港的無人裝卸作業(yè)，推動港口物流智能化升級。

這些案例清晰地表明，華為將AI視為解決生產與消費領域實際問題的工具，而非追求噱頭的“空中樓閣”。

任正非同時也客觀看待AI的發(fā)展階段，他認為未來十年到二十年AI的科技社會結構構想需要依賴大科學家，而更遠期的社會影響則屬于社會學家研究范疇。

這種分階段認知，既避免了對AI發(fā)展的盲目樂觀，也防止了因過度擔憂而停滯不前。在他看來，AI的價值不在于追求通用人工智能的“高大上”概念，而在于能否切實為產業(yè)提質增效、為民生改善提供助力。

這種務實的應用導向，不僅為華為的 AI 研發(fā)指明方向，也為全球AI發(fā)展提供了一種接地氣的思路。畢竟，科技最終的意義在于服務人類社會。

教育公平與人才培養(yǎng)：打破壁壘，讓知識照亮每一個角落

教育公平與人才培養(yǎng)是座談會中備受關注的話題，任正非對此有著深刻地思考。他指出，在網絡高度發(fā)達的今天，教育模式正從物理性集中向邏輯性分散轉變。過去，只有進入名校才能接受優(yōu)質教育，而如今，全球知名大學的網絡課程讓邊遠地區(qū)的學生也能接觸到世界頂尖知識，唯一的短板在于缺乏足夠的輔導。這一觀點精準地抓住了當下教育資源分配的核心矛盾，也為解決教育公平問題提供了突破口 —— 通過網絡技術打破地域限制，再輔以遠程輔導，讓知識不再受限于物理空間。

在人才培養(yǎng)方面，任正非強調學校與企業(yè)的不同定位：學校負責“0-1”的理論創(chuàng)新，即便失敗也能培養(yǎng)人才；企業(yè)則專注于將理論轉化為工業(yè)現(xiàn)實。他以華為為例，提到公司內部有22歲年輕人提出優(yōu)秀的氣象模型，也有俄羅斯女孩發(fā)明新的余數算法。

這些案例印證了“不拘一格降人才”的理念。同時，任正非鼓勵青年根據自身情況選擇發(fā)展道路，既可以“摸高”探索人類未來，也可以扎根基層成為新時代“工人”。

他提到華為招入的三千多名邊遠地區(qū)本科畢業(yè)生，經過培養(yǎng)后從事芯片生產和精密制造工作，打破了 “大學生必須坐辦公室” 的刻板印象，展現(xiàn)了對不同類型人才的尊重與認可。

此外，針對部分地區(qū)編程教育薄弱的問題，任正非支持IOI “授人以漁”的計劃，認為通過提供訓練資料和平臺，能幫助這些地區(qū)提升IT水準，為AI時代儲備基礎人才。這種著眼全球、助力弱勢地區(qū)發(fā)展的理念，體現(xiàn)了大企業(yè)的社會責任感，也為推動全球教育公平與人才培養(yǎng)貢獻了中國智慧。

算力發(fā)展：理性看待供需，聚焦應用落地

在座談會中，有來自普林斯頓大學的博士生提及學術界面臨計算資源有限的問題，任正非對此給出了獨到的見解，打破了“算力不足”的常見認知。他認為未來會是算力過剩的時代，而非大家擔憂的算力短缺。

當前雖有建數千個、數百個大模型的探索，但關鍵在于需求的不確定性?，F(xiàn)有對算力的需求多基于線性技術推演，可實際需求或許呈非線性特征，當需求無法匹配當前算力建設規(guī)模時，算力過剩便會到來。

任正非還明確了華為在算力領域的定位，強調華為是“華為技術公司”，而非“華為科學公司”，核心是應用科學技術，而非投身基礎科學研究中的算力理論突破。

對于學術界關注的算力資源問題，他指出搞理論研究的科學家無需過度擔心算力是否能滿足需求，也不必糾結于自己的研究能否直接應用于社會?？茖W家的核心任務是專注理論推導與創(chuàng)新，就像傅里葉變換、麥克斯韋方程等偉大理論，在提出之初也無人能預見其對人類社會的巨大價值。而算力在千行百業(yè)的應用落地，應由行業(yè)應用工程師負責，將算力與具體產業(yè)場景結合，創(chuàng)造實際價值。

這種對算力供需的理性判斷，以及對“科學研究”與“技術應用”邊界的清晰劃分，為學術界和產業(yè)界提供了明確指引。學術界可安心投身理論探索，無需被算力資源束縛；產業(yè)界則需聚焦算力的實際應用，避免盲目追求算力規(guī)模，讓算力真正服務于產業(yè)升級與社會發(fā)展。