报告预测，到2035年，全球年度Token消耗量将增长10万倍，其中智能体流量占比超过90%，对算力、网络和云提出了远超传统互联网应用的要求。围绕这一判断，1、构建具备自主认知与全域通用能力的AGI，走向物理世界是AGI形成的必由之路，需在语言智能、具身智能、科学智能等多个方向协同推进；2、算力集群规模百倍提升，智能体任务成本千倍下降，计算架构从“单芯片算力”转向以“超节点”为核心的Token高转换效率体系；3、构建因果准确、溯源可信的新型存储与记忆系统，推动从“数据”向“知识与记忆”演进；4、AI全面融入通信系统，构建以体验为中心的智能联接底座；5、深耕韬定律下的芯片设计方法与工具，以“时间缩微”替代“几何缩微”，支撑时延与能效协同优化，实现半导体产业持续演进；6、从驾驭环境到自主演进，Agent OS成为智能体原生技术底座，其核心能力可概括为“（协同力×执行力×记忆力×连接力）^演进力”；7、定义无感适配、全域随行的终端智能新形态，让智能服务跨越设备与场景持续伴随；8、实现智能驾驶的自我学习与极致安全，推动汽车从交通工具向“移动具身智能体”演进；9、攻克供电与散热难题，支撑AIDC走向更大算力规模；10、面向自主Agent的安全与隐私保护，为智能世界筑牢可信可控的安全底座。

近日，华为心声社区对外披露了监事会主席郭平与新员工座谈纪要。对于ICT业务及计算领域，华为的目标是成为英伟达。

华为的核心优势不在于拥有自研大模型，而在于支持客户构建优秀的大模型，确保全球任何大模型均能在华为升腾、鲲鹏、超节点及集群上高效运行。

对于终端业务和智能驾驶业务，则最好拥有自研大模型。多数主流开源大模型仅开源权重，企业后续在增训或微调等方面仍面临诸多挑战；且数据开源存在滞后性。因此，在终端和智能驾驶领域，自研大模型更具优势。

对于华为云业务，随着云与人工智能深度融合，缺乏具备竞争力的大模型将导致业务竞争力缺失。因此，华为云必须拥有自研大模型以维持竞争优势。（上证报）