郭平谈华为AI与计算路线：ICT计算领域对标英伟达，终端与智驾坚持自研大模型

据来源显示，9月15日晚间，华为心声社区披露了华为监事会主席郭平与新员工座谈纪要。围绕手机业务、智能汽车、大模型战略和半导体方向等热点问题，郭平对外释放了华为当前在供应链、AI计算、智能驾驶和芯片架构上的关键思路。其中最受关注的是，华为并不把手机销量超越某一家企业作为目标，而是在ICT业务及计算领域提出“目标是成为英伟达”的定位，并强调通过昇腾、鲲鹏、超节点和集群能力支撑客户构建大模型。

手机业务：不以超越苹果为目标，供应链韧性仍是底线

在被问及未来华为手机销量是否有望超越苹果时，郭平表示，苹果在供应链管理上的能力值得华为学习。尤其在华为当前供应形势仍受到约束的背景下，供应能力是业务稳定发展的保障底线。

他的表态并未把“销量排名”作为核心目标，而是强调华为要专注做好自身产品，提升核心价值，让消费者获得物有所值的体验。换言之，市场份额和量产规模更像是产品竞争力形成后的结果，而不是单独追逐的指标。

这一判断也符合当下高端智能手机行业的现实：单纯依靠参数堆叠和短期营销很难持续拉动用户换机，芯片、系统、影像、AI能力、供应链交付以及生态体验，正在共同决定品牌竞争力。

智能汽车：引望仍由华为承担长期领导责任

在车BU及引望相关问题上，郭平表示，引望是华为控股、并与多家伙伴建立资本连接的公司，其智能汽车部件业务是华为ICT业务的延伸。来源显示，在相当长时期内，华为预计仍将承担领导引望发展的责任。

他同时强调，华为智能汽车部件业务从一开始就面向全球，而不是只服务中国市场。不过，整车业务具有明显地域性和地缘政治敏感性，智能汽车还涉及数据、安全和隐私议题，因此华为继续选择“不造车”。车企是否出海、如何出海，则取决于各自战略。

• 华为定位：提供智能汽车部件和智能驾驶相关能力，而非亲自造整车。
• 引望角色：承接智能汽车部件业务，并与车企伙伴形成资本和业务连接。
• 全球化边界：技术能力面向全球，但整车销售路径由车企自行选择。

大模型战略：计算底座对标英伟达，业务侧差异化自研

AI是此次座谈中最具产业信号的话题。郭平表示，华为把人工智能视为最大机遇之一，全球在算力、人才和数据方面的核心参与者主要来自美国和中国。他认为，中国在算力方面相对落后，但在工业应用、数据应用、推理应用和场景覆盖上具备优势；人才方面双方实力大体相当。

对于自研大模型，郭平给出的答案不是“一刀切”。在ICT业务及计算领域，华为的目标是成为英伟达：重点并非自己拥有某个大模型，而是让全球各类大模型都能在华为昇腾、鲲鹏、超节点和集群上高效运行。这意味着华为更看重AI基础设施、计算平台和生态适配能力。

但在终端和智能驾驶领域，郭平认为最好拥有自研大模型。原因在于，主流开源模型即便开放权重，企业在后续增训、微调和场景适配中仍会遇到挑战，而数据开源也存在滞后性。对于华为云而言，随着云和AI深度融合，如果没有具备竞争力的大模型，云业务竞争力也会受影响，因此华为云必须拥有自研大模型。

影响与解读：华为正在把AI竞争拆成“底座、场景、生态”三层

从郭平的表述看，华为的AI路线不是只押注单一大模型，而是按照业务属性分层推进：在计算基础设施层，强化昇腾、鲲鹏、集群和超节点能力，争取成为大模型时代的关键底座；在终端、智驾和云等业务层，则根据数据闭环和产品体验需要建设自研模型。

这一路线的现实背景是，华为在先进制程上仍面临约束。郭平谈到半导体业务时表示，华为需要推动设计与制造一体化，通过架构重组和软件优化弥补工艺不足。他提到，昇腾950系列在工艺受限条件下，通过架构创新缩小差距，未来有望赶上对手。其关键不在于单纯堆砌参数，而在于提供客户体验和解决问题的能力。

对于中文科技产业读者而言，这释放出一个重要信号：AI竞争正在从“谁的模型最大”转向“谁能把算力、软件、数据和场景组织成完整系统”。华为希望以系统架构方式重组竞争要素，在受限条件下通过集群、超节点和软硬协同取得整体优势。未来其昇腾生态、盘古大模型、终端AI和智能驾驶能力能否形成相互增强的数据与产品飞轮，将成为观察华为AI战略成效的关键。