Wang Hui, Präsident des Geschäftsfelds NCE für Datenkommunikation von Huawei: Eine neue Phase der Umsetzung und Anwendung von KI
Wenn die großen Modelle vom technologischen Singularitätspunkt zum industriellen Fundament werden und die Agenten aus dem Labor in die Produktionslinien und Kliniken gelangen, formt die dritte Welle der künstlichen Intelligenz die globale Wirtschaftsstruktur mit bisher unbekannter Schärfe um.
China zeigt in dieser Transformation eine doppelte Stärke: Es ist sowohl ein Testfeld mit riesigen Anwendungsgebieten als auch ein Vorreiter bei der Überwindung von Engpässen in der Chipentwicklung und der Offenlegung von Algorithmen. Von der Überwindung einzelner technologischer Barrieren bis hin zur Ökosystem-innovation, von Effizienztools bis hin zum Motor für neue Produktivität formt sich ein künstlerischer Entwicklungspfad mit orientalischem Charakter immer schneller ab.
Am 26. Juli lud die Weltkonferenz für Künstliche Intelligenz (WAIC 2025) unter dem Motto „Intelligente Ära – Global zusammenhalten“ Technologiegiganten, akademische Pioniere und Politikgestalter aus dem Bereich KI ein. Diese Superveranstaltung, die Technologie, Ethik und Kunst umfasst, zeigt, dass die KI von einer „industriellen Variablen“ zu einer „zivilisatorischen Konstanten“ geworden ist.
Bei dieser Veranstaltung rund um die KI-Industrie war 36Kr nicht nur ein Beobachter der Branche, sondern nahm auch als Verbindungsglied in die Industrie aktiv teil. Im Ausstellungsraum wurde ein „Krypton-Livestreamstudio“ aufgebaut, um in Gesprächen die zugrunde liegenden Logiken des Aufstiegs der KI-Industrie aufzudecken.
Im Gespräch sagte Wang Hui, Präsident des NCE-Datenkommunikationsbereichs von Huawei: Die Massenlernen, repräsentiert durch starke Inferenzmodelle, haben noch lange nicht ihre Grenzen erreicht. Wenn man ein großes Modell in einem Bereich durch das Wissen aus mehreren Bereichen spezialisieren kann, ist das der Hauptansatz für die nächste Zeit.
Im Folgenden finden Sie die Transkription des Gesprächs, bearbeitet von 36Kr:
36Kr: Welcher Trend ist nach Ihrer Meinung der offensichtlichste unter den Themen und Trends, die auf der WAIC diskutiert werden?
Wang Hui: Der wichtigste Trend, den wir auf dieser Konferenz beobachten können, ist, dass die KI jetzt tatsächlich in die B2B-Branche eindringt. Früher waren viele Technologien nur auf Präsentationsfolien und in Videos enthalten, aber jetzt sehen wir, dass viele KI-Anwendungen in die Produktionshallen und Fabriken gelangt sind, von Robotern, die Schrauben drehen, bis hin zur modernen Lehre, wo Schulen mit KI die Lehre unterstützen können und sogar einige digitale Lehrer helfen, Kurse zu erstellen. Ich denke, die größte Veränderung ist, dass die KI unbemerkt in jede Branche eingedrungen ist und tatsächlich zu einem Produktivitätstool geworden ist.
36Kr: Welchen größten Einfluss hat die Einbindung der KI in die Branchen auf unsere gegenwärtige Arbeit?
Wang Hui: Ich bin bei Huawei für das autonome Fahrnetz verantwortlich, nicht für autonom fahrende Autos, sondern für die Verwendung von KI zur Steuerung von Netzwerken. Viele Leute fragen sich vielleicht, ob Netzwerke überhaupt von KI gesteuert werden müssen. Tatsächlich ist das Netzwerk sehr komplex, vom Telekommunikationsnetz eines Anbieters bis hin zum Netzwerk eines Unternehmens, wie beispielsweise Tsinghua-Universität, das aus Tausenden von Geräten besteht und von Tausenden von Lehrern und Studenten genutzt wird. In solchen Fällen ist die hohe Automatisierung des Netzwerkbetriebs, der Benutzererfahrung, des Managements und der Sicherheit sehr wichtig und notwendig.
Nehmen wir beispielsweise die Netzwerksicherheit: Mehr als 80 % der globalen Netzwerkangriffe werden tatsächlich von KI initiiert. Viele Erpressungsangriffe werden von KI automatisch durchgeführt, was die KI-Erpressung zur drittgrößten schwarzen Branche neben Rauschgifthandel und Menschenhandel gemacht hat. In solchen Fällen ist es unrealistisch, Menschen gegen KI ansetzen zu lassen. Bei der Asiatischen Winter Olympischen Spiele in Harbin in diesem Jahr wurden die Wettbewerbsysteme insgesamt 270.000 Mal von Netzwerkangriffen betroffen.
Deshalb müssen wir viele KI-Technologien in das Netzwerk integrieren, um die Netzwerkbelastungsprobleme zu lösen und die Netzwerkangriffe zu bekämpfen. Aus dieser Perspektive hat die KI die Netzwerkbranche tiefgreifend verändert.
Das war der Teil über „AI for network“. Der andere Teil heißt „Network for AI“, d. h. wie unser Netzwerk der KI dienen kann.
Der Netzwerkgeschäftsbereich von NVIDIA ist sehr lukrativ und wird in diesem Jahr vermutlich einen Umsatz von über 1 Milliarde US-Dollar erreichen. Auch Huawei hat ein großes Netzwerk. Im Vergleich zu früher hat sich das Kommunikationsnetz stark verändert. Es erfordert eine langfristige, stabile und hochgeschwindigkeitsfähige, blockierfreie Funktion. Das Training eines großen Modells dauert oft 45 bis 60 Tage. Wenn das Training unterbrochen wird, muss es von vorne beginnen oder zumindest von dem letzten Zeitpunkt fortgesetzt werden. Warum dauert das Training des neuen Modells von OpenAI so lange? Ein wichtiger Grund ist die häufige Unterbrechung. Deshalb müssen wir das Netzwerk mit KI ausstatten, um die stabile Funktion des gesamten KI-Trainingsprozesses sicherzustellen.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die KI die Netzwerkbranche tiefgreifend verändert hat und umgekehrt auch das Netzwerk die KI stark beeinflusst.
36Kr: Können Sie ein konkretes Beispiel geben, wie die KI den Kundenwert erhöht?
Wang Hui: Nehmen wir Tsinghua-Universität als Beispiel. Das Netzwerk dort ist sehr komplex. Es gibt Tausende von WLAN-Geräten, die wir täglich sehen. Ein großer Unterschied besteht darin, dass früher in der Schule, insbesondere im Klassenzimmer, das Netzwerk nicht so wichtig war. Viele Lehrer wollten nicht, dass die Schüler ständig auf ihrem Smartphone surften und die Unterrichtsqualität beeinträchtigten. Das ist heute anders.
Mit der Entwicklung von intelligenten Klassenzimmern müssen die Schüler in der Klasse mit Tablets oder Notebooks interagieren, um Antworten abzugeben, KI-unterstützte Lehrmaterialien anzusehen oder zahlreiche Unterlagen herunterzuladen. Dies stellt hohe Anforderungen an das Netzwerk. Früher in den intelligenten Klassenzimmern von Tsinghua-Universität waren manchmal ein paar hundert Schüler in der Klasse. Wenn alle gleichzeitig viele Dateien herunterladen wollten, war das Netzwerk sehr ausgelastet. Und wenn es ein Netzwerkausfall gab, dauerte es manchmal eine Stunde oder sogar zwei Stunden, bis es repariert war, und der Unterricht war schon vorbei. Das war nicht akzeptabel.
Nach der Einführung von KI können wir das Netzwerksignal gleichmäßig verteilen und die Qualität jeder Anwendung für jeden Schüler erfassen. Wenn Sie beispielsweise Prüfungsantworten abgeben, stellen wir sicher, dass Ihr Netzwerk sicher und zuverlässig ist. Wenn Sie Unterlagen herunterladen, stellen wir sicher, dass es schnell und reibungslos verläuft. Mit diesen KI-Methoden können wir effektiv sicherstellen, dass das gesamte intelligente Klassenzimmer reibungslos funktioniert. Sowohl die KI-unterstützte Lehre als auch die intelligente Bildung können dank der KI eine gute Netzwerkbenutzererfahrung für jeden Schüler gewährleisten.
36Kr: Welches ist nach Ihrer Meinung das größte technologische oder ingenieurmäßige Problem, das die KI oder die KI-Technologie derzeit hat?
Wang Hui: Dies ist ein allgemeines Problem in der B2B-Branche. Das Kernproblem ist die Genauigkeit.
Wenn die KI in den technischen Bereich eindringt, ist es anders als in der B2C-Branche. Wenn es nicht so genau ist, wenn es ein Gedicht schreibt oder ein Lied singt, ist das nicht so schlimm. Vielleicht klingt es sogar schöner. Aber in jeder vertikalen B2B-Branche sind die Anforderungen unterschiedlich. Wenn wir beispielsweise KI-unterstützte Medizin anwenden und ein diagnostischer Fehler auftritt, kann dies das Leben eines Patienten beeinflussen. Bei autonom fahrenden Autos, die wir jetzt verwenden, kann ein Fehlmanöver beim Bremsen das Leben eines Menschen gefährden. Deshalb ist die Genauigkeit der KI in der industriellen Branche derzeit die größte Herausforderung.
36Kr: In der B2B-Branche ist es vielleicht einfach, von 0 auf 99 % zu kommen, aber es ist sehr schwierig, den letzten Bruchteil von 99 % oder sogar 99,9 % auf 100 % zu erreichen. Welche Anstrengungen müssen nach Ihrer Meinung die Branchen unternehmen, um die Genauigkeit der KI tatsächlich auf 100 % zu bringen?
Wang Hui: Ich persönlich denke, dass die gegenwärtigen Daten noch viele Ungenauigkeiten enthalten. Tatsächlich ist es auch schwierig, 99 % zu erreichen. Ein Wert von über 90 % oder sogar über 95 % ist akzeptabel, da jeder Bereich einen anderen Schwellenwert hat. Beispielsweise setzt die Automobilbranche einen Indikator für die Anzahl der Fehlfunktionen pro 100.000 Kilometer. Für einen Menschen kann es durchschnittlich einmal pro 100.000 Kilometer zu einem Fahrunfall kommen. Wenn die Autonomie oder die KI diesen Schwellenwert übersteigen, ist das akzeptabel. Das Gleiche gilt für andere Bereiche. Auch Ärzte können nicht immer 100 % korrekt diagnostizieren. Selbst die erfahrensten Ärzte können Fehlurteile fällen. Deshalb handelt es sich um ein Schwellenwertproblem. Ich denke, dass in verschiedenen Bereichen ein Wert von 90 % oder sogar 95 % zunächst akzeptabel ist.
Ein sehr wichtiger Faktor ist die Technologie der kleinen und großen Modelle. Obwohl wir jetzt viele Technologien großer Modelle anwenden, ist es objektiv betrachtet schwierig, in der kurzen Zeit die Genauigkeit großer Modelle zu verbessern, sei es durch Massenlernen oder andere Technologien. Deshalb sind die kleinen Modelle oder spezialisierten Modelle, die wir in der industriellen Branche angesammelt haben, sehr wichtig. Wenn Sie einem großen Modell eine Mathematikaufgabe geben, kann es zwar hohe Punktzahlen erzielen, aber es kann dennoch Fehler machen. Wenn Sie einen Taschenrechner verwenden, ist die Genauigkeit nahezu 100 %.
Wichtiger noch ist die Kombination der gegenwärtigen KI-Technologien, einschließlich der Technologien großer Modelle, der alten KI-Modelle und der nicht-KI-Modelle. Nur durch die Kombination dieser Technologien können wir die Intelligenz, die Generalisierbarkeit und die Genauigkeit tatsächlich verbessern. Dies ist derzeit ein sinnvoller Weg in der Ingenieurwissenschaft.
36Kr: Was für eine Botschaft hat die WAIC an die Ökosystempartner oder uns selbst weitergegeben?
Wang Hui: Ein großer Unterschied besteht darin, dass die großen Modelle nicht mehr nur nach Punkten verglichen werden, sondern nach ihrem wirtschaftlichen Wert. Früher liebten die großen Modelle es, sich in Punktzahlen zu messen. Die Zeit, in der ein Modell die Spitzenliste führte, wechselte von einem Monat auf eine Woche, sogar auf einen Tag und schließlich auf nur eine Stunde. Jetzt interessiert sich niemand mehr so sehr für diese Dinge. Auch die Roboter werden nicht mehr danach bewertet, wie gut sie Tricks oder Kampfkunst ausführen, sondern danach, wie gut sie tatsächlich Schrauben in der Fabrik drehen können.
An diesem Phänomen kann man sehen, dass sich die Leute nicht mehr so sehr für die sogenannten technologischen Durchbrüche interessieren, sondern eher für den wirtschaftlichen Wert. Die wichtigste Frage ist, wie die KI tatsächlich in jeder Branche eingesetzt werden kann und welchen wirtschaftlichen Wert sie schaffen kann.
In den letzten Tagen habe ich mit vielen bekannten Experten und Hochschullehrern aus dem KI-Bereich darüber gesprochen. Aus rein technischer Sicht hat es seit der Entstehung von starken Inferenzmodellen wie DeepSeek und OpenAI keine revolutionäre qualitative Veränderung gegeben, weil wir die technologische Variable noch nicht gefunden haben. Die Massenlernen, repräsentiert durch starke Inferenzmodelle, haben noch lange nicht ihre Grenzen erreicht. Wenn man ein großes Modell in einem Bereich durch das Wissen aus mehreren Bereichen spezialisieren kann, ist das der Hauptansatz für die nächste Zeit.
36Kr: Wenn Sie nächstes Jahr wieder auf die WAIC kommen, was erwarten Sie sich von der Konferenz? Welche neuen Phänomene oder Trends würden Sie gerne sehen?
Wang Hui: Die Karten für die WAIC waren dieses Jahr so begehrt, dass viele Leute nicht hinkamen. Das zeigt die Popularität der KI. Die WAIC bietet eine gute Plattform, auf der die globale KI-Industrie zusammenkommen kann und Unternehmen und Kunden intensiv kommunizieren können. Das ist sehr gut.
In Zukunft wird die KI und die großen Modelle tiefer in alle Branchen eindringen. Im nächsten Jahr können wir vielleicht nicht nur Roboter sehen, die Schrauben drehen, sondern auch Roboter, die in der Fabrik end-to-end-Aufgaben übernehmen. Die WAIC kann sich auch stärker auf die einzelnen Branchen konzentrieren und eine Plattform für den Austausch und die wirtschaftliche Umsetzung schaffen.
