Huawei ALL in Al: AI stratejisini ve tam yığın tam senaryo çözümlerini tam olarak duyurun, AI çipleri ayrı olarak satılmayacaktır
Editörün notu: Tarihteki en başarılı teknoloji şirketlerinin çoğu benzer durumlar yaşamıştır.Müthişliğe doğru ilerleme sürecinde küçük hatalar devam eder, ancak yaşamı ve ölümü belirleyen anahtar düğümlerin tümü doğru şekilde gidebilir.Örneğin, Microsoft, yazılıma gerçekten değer veren ilk şirkettir. Google, mobil İnternetin fırsatlarını değerlendirmek için "mobil öncelikli" bir strateji oluşturmuştur ve Apple, yazılım, donanım ve işletim sistemlerini kendi başına kontrol etmektedir. Bu en iyi teknoloji şirketlerinin benzersiz rekabet gücü, uzun süre dayanmalarına ve yüksek hata tolerans oranına sahip olmalarına olanak tanır. Bugün, bu şirketlerin hepsi aynı tema parkuruna yöneldi.
Üst düzey bir teknoloji şirketi olan Huawei, AI dalgasına da yatırım yaptı. Daha önce spoiler olsa da, Huawei AI stratejisini 2018 Full Connect Konferansı'nda başlatacak, ancak Huawei'nin bu kadar kapsamlı bir şekilde AI'ya geçmesi beklenmiyor.Huawei halihazırda dünyanın bir numaralı telekomünikasyon ekipmanı tedarikçisi ve dünyanın en büyük üç terminali. Üreticiler ve Huawei'nin dönüşümlü başkanı Xu Zhijun'un sözlerine göre, Huawei'nin AI konusunda TÜM olduğunu bulmak zor değil.
Huawei AI düşünme
Tam Bağlantı Konferansı'nda Xu Zhijun, ilk olarak Huawei'nin yapay zeka düşüncesinden bahsetti. Yapay zekanın, tıpkı M.Ö.'de tekerlekler ve demir, 19. yüzyılda demiryolları ve elektrik, 20. yüzyılda arabalar, bilgisayarlar ve internet gibi yeni bir genel amaçlı teknoloji olduğunu söyledi.Huawei, yapay zekanın bir dizi teknoloji olduğunu kabul ediyor. , Yeni bir genel amaçlı teknolojidir (GPT).
Ayrıca, gerçek yapay zeka düşüncesine sahip olup olmadığımızı ve mevcut ve gelecekteki sorunları yapay zeka kavramları ve teknolojileri ile çözüp çözemeyeceğimizin, gelecekte öncü rekabet gücü inşa edip edemeyeceğimizin anahtarı olduğunu vurguladı. Huawei, pratikte yapay zekanın yalnızca insanların yerini alamayacağını, aynı zamanda üretim maliyetlerini de otomatik olarak azaltabileceğini buldu. Yapay zeka ile bilişim arasındaki en büyük fark bu ve aynı zamanda en değerli özelliği.
Huawei, yapay zekanın tetiklediği endüstriyel dönüşümün tüm sektörleri kapsayacağına inanıyor. Sektör ister yapay zeka teknolojisi ile değişecek, ister tamamen altüst edilecek ve ilgili endüstrileri ve işletmeleri yepyeni bir modelde nasıl yeniden inşa edeceğimizi, gelecekte düşünmeli ve uygulamalıyız.
"Bugün, yapay zekanın aşağıdaki sektörleri değiştireceğini veya alt üst edeceğini açıkça tahmin edebiliyoruz: akıllı ulaşım, trafik verimliliğini büyük ölçüde artıracak; kişiselleştirilmiş eğitim, öğretmenlerin ve öğrencilerin verimliliğini önemli ölçüde artıracak; hassas önleyici tedavinin insan hayatını uzatması bekleniyor; gerçek zamanlı Çok dilli çeviri ve iletişim engelsizdir; hassas ilaç denemeleri yeni ilaçların maliyetini önemli ölçüde azaltabilir ve keşif döngüsünü kısaltabilir; yapay zeka tabanlı telekomünikasyon ağlarının işletim ve bakım verimliliği büyük ölçüde artacaktır; otonom sürüş ve elektrikli araçlar otomotiv endüstrisini alt üst edecektir, vb. ", Xu Zhijun kesin bir şekilde belirtti .
Yapay zeka sadece birçok sektörü değil, her kuruluşu değiştirebilir.
18. yüzyıldan bu yana önceki teknolojik devrimlerin her biri, kuruluşun yapısı, çalışma prosedürleri ve personel yetenekleri üzerinde büyük bir etkiye sahip olacaktır. İş pozisyonları ve personel yetenekleri açısından bakıldığında, bu değişimi yönlendiren yapay zekada açık bir fark olacaktır: geçmiş değişiklikler her zaman tekstil fabrikalarında ekipman operasyonu, otomobil üretim hatları ve cep telefonu üretimi gibi çok sayıda tekrarlayan günlük iş gereksinimi yaratacaktır. Boru hattı vb.
Ancak yapay zeka, hemen hemen her açıdan otomasyon seviyesini artıracak, bu nedenle çok sayıda tekrarlayan günlük işlere olan talep büyük ölçüde azalacak. Buna bağlı olarak, veri bilimcileri, genel veri bilimi yeteneklerine sahip veri bilimi mühendisleri gibi veri bilimi işlerine olan talebi artırmaya ihtiyaç vardır. Bu pozisyonların sayısı, mevcut tekrarlayan günlük işlerden çok daha az olacaktır.
Bu nedenle Huawei, gelecekteki organizasyonun ve personel kompozisyonunun elmas şeklinde olabileceğine ve altta çok sayıda temel ve tekrarlayan günlük pozisyonun yapay zeka ile değiştirileceğine inanıyor.
"Tarihteki tüm genel amaçlı teknolojilerin gelişimi açısından bakıldığında, bunlar normal fenomenlerdir. Yapay zeka teknolojisi ve uygulamalarının kısmi keşif aşamasını yeni geçtik ve şu anda ikinci aşamadayız. Bu aşamada, teknik açıdan, Bir yandan, AI teknolojisi gittikçe daha mükemmel hale geliyor ve daha fazla sorun ortaya çıkıyor.Uygulama açısından, bir yandan AI uygulaması daha kapsamlı hale geliyor ve değeri doğrulanmaya devam ediyor, ancak aynı zamanda politika ortamı, şirket süreçleri ve organizasyon personeli ana faktörlerdir. Bilişim ve İnternet çağı gibi geçmiş teknolojilerle karşı karşıya kalan akıllı teknoloji çağının gelişine henüz hazır değiller, bu yüzden sık sık çarpışmalar ve hatta çatışmalar meydana geliyor. "
"Yapay zekanın çözemediği sorunlara veya değer yaratamayacak alanlara enerji harcamak yerine, yapay zekanın çözebileceği sorunlara ve değer yarattığı alanlara tamamen odaklanmalıyız. Çünkü doğru sorunu seçmek yeni çözümler bulmaktan daha önemli. "Xu Zhijun, Huawei'nin soruna yapay zeka çözümünü ifade etti.
On büyük değişiklik
On büyük değişiklikten bahsetmek yerine, daha çok AI geliştirmenin on yönü ile ilgilidir.Tamamen genelleştirilmemiş olsalar da, aslında AI'nın karşılaştığı ortak bir sorundur.Leifeng.com, Huawei'nin de aynı yolda AI geliştirdiğini gözlemledi.
Şu anda, yapay zekada teori ile gerçeklik arasında bir boşluk var. Xu Zhijun bunu "parlak" ve "sakin" olarak özetledi. Bir yandan, yapay zeka endüstrisinin gelişimi "mükemmel" - 2017'de yayınlanan makine öğrenimi makalelerinin sayısı 20.000 idi. Makaleler / Dünya çapında 22'den fazla ülke AI planları yayınladı / 2017'de 1.100'den fazla AI başlangıç şirketi yeni doğdu / 2017'de AI ile ilgili birleşme ve satın alma miktarı 24 milyar ABD Dolarına ulaştı / 2017'de AI ile ilgili VC yatırımı 14 milyara ulaştı Dolar.
Öte yandan, yapay zekanın ilk aşamasının "sakinliği" de dikkat çekiyor - işletmelerin yalnızca% 4'ü yapay zekaya yatırım yaptı veya yatırım yaptı / perakendecilerin yalnızca yaklaşık% 2'si yapay zekaya yatırım yaptı veya yapay zekaya yatırım yaptı / kullanılan bilgeliğin yalnızca yaklaşık% 5'i Yapay zeka şehirlerde kullanılıyor / 2017'de akıllı telefonların yalnızca% 10'unda yerleşik yapay zeka var / Küresel yapay zeka yeteneklerinin arz-talep oranı yalnızca% 1.
Xu Zhijun, yapay zekanın "parlak" ve "sakinliği" arasındaki büyük boşluğu gidermek için teknoloji, yetenek ve endüstrinin üç yönünde aktif değişiklikler yapılması gerektiğini söyledi.
Değişikliklerden biri: eğitim modeli süresini kısaltın - mevcut teknoloji düzeyine göre, bazı karmaşık modelleri eğitmek genellikle günler hatta aylar alır ve başarılı inovasyon keşifleri genellikle birden fazla yineleme gerektirir. Bu eğitim hızı, uygulamayı ciddi şekilde kısıtlar Yenilik. Gelecek modellerin eğitiminin dakikalar hatta saniyeler içinde tamamlanması gerektiğine inanıyoruz.
Değişiklik 2: Bol ekonomik bilgi işlem gücü-hesaplama gücü, yapay zekanın temelidir, ancak mevcut bilgi işlem gücü çok pahalıdır ve kıt bir kaynaktır. Bilgi işlem gücünün ilerlemesi, mevcut AI gelişiminin ana itici faktörü ise, o zaman bilgi işlem gücünün kıtlığı ve pahalılığı, AI'nın genel gelişimini kısıtlayan temel faktörler haline geliyor. Hesaplama gücü bol ve ekonomik olmalı ve bu talep bir an önce gerçekleştirilmelidir.
Üçüncü değişiklik: Yapay zeka, herhangi bir dağıtım senaryosuna uyum sağlamalıdır - hibrit bulut, işletmelerin bulut hizmetlerini benimsemeleri için ana mod haline geldi.Geçerli yapay zeka temelde bulutta, küçük bir miktar uçta.Kurumun iş ortamıyla entegrasyonun daha da derinleştirilmesi gerekiyor. Gelecekte, AI her yerde bulunabilecek ve herhangi bir senaryoda konuşlandırılabilmeli ve kullanıcı gizliliğine saygı gösterilmesini ve korunmasını sağlamalıdır.
4. Değişiklik: Daha verimli ve daha güvenli algoritmalar - Algoritmalar, AI'nın geliştirilmesi için bir başka önemli itici güçtür, ancak şu anda kullanılan ana algoritmaların çoğu 1980'lerde doğmuştur. Yapay zekanın yaygınlaşmasıyla birlikte, bu algoritmaların eksiklikleri daha belirgin hale geldi. Gelecekteki algoritmalar daha az veri gereksinimine, yani veri verimliliğine dayanabilmelidir. Aynı zamanda daha düşük bilgi işlem gücü ve enerji tüketimine, yani enerji tasarrufuna dayalı olmalıdır. Aynı zamanda, AI'nın genel gelişimi için önemli teknik temeller olan kendi güvenlik sorunlarını çözmek ve yorumlanabilirliği vb. Gerçekleştirmek gereklidir.
Beşinci değişiklik: daha yüksek bir otomasyon seviyesi - günümüzün yapay zekası, özellikle veri etiketleme sürecinde hala çok fazla insan gücü gerektiriyor. Bugün, "veri etiketleme" adı verilen yeni bir meslek bile doğdu. Birisi bugünün yapay zekasının "insan gücü" olmadan "zeka" olamayacağıyla alay etti. Huawei, yapay zekanın kendisinin otomasyon seviyesinin büyük ölçüde iyileştirilmesi gerektiğine inanıyor.Örneğin, veri etiketleme, veri toplama, özellik çıkarma, model tasarımı ve eğitimde otomasyon veya yarı otomasyon elde etmek gerekiyor.
Değişiklik 6: Modelin pratik uygulamalara uygulanması gerekiyor Haziran 2018'de Berkeley Üniversitesi'nde yardımcı doçent olan Benjamin, "CIFAR-10 sınıflandırıcısı CIFAR-10'a genelleştirilebilir mi" başlıklı garip bir makale yayınladı. Makale, mükemmel doğrulukta model algoritmasının CIFAR-10 sınıflandırıcı üzerinde test edildiğine, ancak yazar tarafından CIFAR-10'a çok yakın başka bir test setinde bir sapma olduğuna ve sınıflandırma ve tanıma doğruluğunun 5-15 düştüğüne işaret etti. Yüzde değişir. Bu aynı zamanda bu model algoritmasının kullanılabilirliğinin büyük ölçüde azaldığı anlamına gelir. Buradan, mevcut mükemmel model algoritmalarının birçoğunun "sınavlarda" daha mükemmel olduğu ve henüz "iş" mükemmelliğine ulaşmadığı görülebilir. Gelecek model, endüstriyel düzeyde mükemmelliğe ulaşmalı, yani endüstriyel üretimin ihtiyaçlarını karşılamalı, sadece test setindeki "sınav" mükemmelliğini tatmin etmemelidir.
Değişiklik 7: Model güncelleme - Modelin doğruluğu statik değildir, ancak veri dağıtımındaki, uygulama ortamındaki ve donanım ortamındaki değişikliklerle değişecektir.Kurumsal uygulamaların doğruluğu her zaman beklenen aralıkta tutması gerekir . Ancak, mevcut model güncellemesi gerçek zamanlı değildir ve manuel periyodik güncellemeye dayanmaktadır, bu nedenle yarı açık döngü bir sistemdir. Gelecek modeller, zaman içindeki çeşitli değişikliklere uyum sağlayabilmeli, bunları gerçek zamanlı olarak güncelleyebilmeli ve kurumsal yapay zeka uygulamalarının her zaman en iyi durumda olmasını sağlamak için kapalı döngü bir sistem uygulayabilmelidir.
Değişiklik 8: Yapay zeka, çok teknolojili işbirliği gerektirir - her bir genel amaçlı teknoloji, yalnızca diğer teknolojilerle tam olarak koordine edildiğinde, uç noktalara getirilebilir ve büyük ekonomik değer yaratabilir. Yapay zeka bir istisna değildir, ancak şu anda yapay zekayı tartıştığımızda, daha çok yapay zekanın kendisine odaklanıyoruz. Yapay zekanın, daha fazla değer elde etmek için bulut, Nesnelerin İnterneti, uç bilişim, blok zinciri, büyük veri, veritabanı ... ve diğer teknolojilerle tam olarak koordine edilmesi gerekir.
Değişiklik 9: Yapay zeka, tek noktadan bir platform tarafından desteklenen temel bir beceri haline gelmelidir. Bugün yapay zeka, yalnızca gelişmiş becerilere sahip uzmanların tamamlayabileceği bir iştir. Olgun, kararlı ve eksiksiz otomasyon araçları hala eksiktir. AI modeli hala çok karmaşık, zaman alıcı ve yoğun emek gerektiren bir şey. Huawei, AI uygulama geliştirmeyi daha kolay ve daha hızlı hale getirmek için gerekli otomasyon araçlarını sağlayan tek noktadan bir platform olması gerektiğine inanıyor. Sonuç olarak, AI, tüm uygulama geliştiricileri ve hatta tüm ICT teknolojisi uygulayıcıları için temel bir beceri haline geldi.
On'u değiştirin: Yapay zeka yeteneklerinin eksikliğini gidermek için yapay zeka düşüncesini kullanın - Yapay zeka yeteneklerinin eksikliği, özellikle veri bilimcilerinin eksikliği, endüstrinin daha fazla endişesi olan her zaman kısıtlayıcı bir faktör olmuştur. Ve veri bilimcilerinin her zaman kıt olacağına inanıyoruz. Çözüm, yapay zeka yeteneklerinin eksikliğini yapay zeka düşüncesi ile çözmek olmalıdır. Akıllı, otomatikleştirilmiş, kullanımı kolay yapay zeka platformlarının ve araç hizmetlerinin geliştirilmesine odaklanmanın yanı sıra eğitim ve öğretim sunarak, çok sayıda veri bilimi mühendisini çok sayıda temel veri bilimi ile ilgili görevi tamamlayabilmeleri için eğitin. Bu çok sayıda veri bilimi mühendisi aracılığıyla, veri bilimcileri ve çeşitli alanlardaki uzmanlar, yapay zeka yeteneklerinin kıtlığı sorununu çözmek için birbirleriyle işbirliği yapıyor.
Huawei AI stratejisi
On büyük değişiklik, yalnızca Huawei'nin AI endüstrisinin gelişimi için beklentileri değil, aynı zamanda Huawei'nin AI geliştirme stratejisinin arkasındaki itici güç. Xu Zhijun, sistematik olarak Huawei'nin AI geliştirme stratejisini ve Huawei'nin full-stack tam senaryo AI çözümünü açıkladı.
On büyük değişikliğe dayalı olarak, Huaweinin yapay zeka geliştirme stratejisi beş yön içerir:
Yatırımla ilgili temel araştırma: Hesaplamalı vizyon, doğal dil işleme ve karar verme muhakemesi gibi alanlarda veri açısından verimli (daha az veri gereksinimi), enerji açısından verimli (daha düşük bilgi işlem gücü ve enerji tüketimi), güvenli, güvenilir ve otonom makine öğrenimi oluşturun Temel yetenek
Tam yığın çözüm oluşturun: bulut, uç ve uçtan uca senaryolar için tam yığınlı, bağımsız, işbirliğine dayalı ve tam yığın bir çözüm oluşturarak, bol ve ekonomik bilgi işlem kaynakları, kullanımı kolay, yüksek verimli ve tam süreçli yapay zeka platformu sağlar
Açık bir ekoloji ve yetenek eğitimine yatırım: Dünyayla yüzleşmek, açık bir yapay zeka ekolojisi oluşturmak ve yapay zeka yeteneklerini geliştirmek için akademi, endüstri ve endüstri ortaklarıyla yoğun bir şekilde işbirliği yapmaya devam edin
Çözüm geliştirme: Daha fazla değer ve daha güçlü rekabet gücü elde etmek için yapay zeka düşüncesini ve teknolojisini mevcut ürün ve hizmetlere dahil edin
İç verimlilik iyileştirmesi: AI, iç yönetimi optimize etmek, çok sayıda işletim senaryosunu hedeflemek ve dahili işlemlerin verimliliğini ve kalitesini büyük ölçüde iyileştirmek için kullanılır.
Huawei AI çözümü
"Önerdiğimiz tam senaryo, genel bulutlar, özel bulutlar, çeşitli uç bilişim, IoT endüstri terminalleri ve tüketici terminalleri dahil dağıtım ortamlarına atıfta bulunuyor. Bahsettiğimiz şey, çipler ve çip kullanıcıları dahil olmak üzere teknik işlevler açısından tam yığın. Performans, eğitim ve muhakeme çerçevelerini ve uygulama etkinleştirmeyi içeren eksiksiz bir çözüm, "dedi Zhijun Xu.
Huawei'nin tam yığın çözümü özellikle şunları içerir:
Ascend: Max, Mini, Lite, Tiny ve Nano dahil olmak üzere beş seri dahil, birleşik ve ölçeklenebilir bir mimariye dayalı bir AI IP ve çip serisi. Şu anda dünyanın en büyük tek çipli bilgi işlem yoğunluğu AI çipi olan Huawei Ascend 910 (Ascend 910) ve şu anda uç hesaplama senaryoları için en güçlü AI SoC olan Ascend 310 dahil olmak üzere bugün piyasaya sürdük.
CANN: Çip operatör kitaplığı ve yüksek düzeyde otomatikleştirilmiş operatör geliştirme aracı
Bağımsız ve işbirliğine dayalı uç, uç ve bulutu destekleyen birleşik bir eğitim ve muhakeme çerçevesi olan MindSpore
Uygulama etkinleştirme: tam süreç hizmetleri (ModelArts), katmanlı API ve önceden entegre edilmiş çözümler sağlayın
Nisan 2018'de Huawei, akıllı terminaller için bir yapay zeka motoru olan HiAI'yi piyasaya sürdü; Eylül 2017'de Huawei, işletmeler ve hükümetler için bir yapay zeka hizmet platformu olan Huawei Cloud EI'yi piyasaya sürdü. Huawei tarafından piyasaya sürülen tam yığın, tam senaryo çözümü, Huawei Cloud EI ve HiAI için güçlü bir destektir. Bu çözüme dayalı olarak, Huawei Cloud EI, işletmeler ve hükümetler için tam yığın yapay zeka çözümleri sağlayabilir; HiAI, akıllı terminaller için tam yığın çözümler sağlayabilir ve HiAI hizmeti, Huawei Cloud EI'ye dayalı olarak dağıtılır.
Genel olarak, Huawei'nin yapay zeka geliştirme stratejisi, temel araştırmalara ve AI yetenek eğitimine sürekli yatırıma dayanır, tam yığın tam senaryo AI çözümü ve açık bir küresel ekosistem oluşturur.
Huawei ile yüzleşirken, dahili yönetim optimizasyonunu ve verimlilik iyileştirmesini keşfetmeye ve desteklemeye devam edin;
Telekom operatörleri için, operasyon ve bakım verimliliğini artırmak için SoftCOM AI kullanın;
Tüketiciler için, HiAI aracılığıyla, terminali akıllıdan akıllı hale getirin;
İşletmeler ve hükümetler için, Huawei Cloud EI genel bulut hizmetleri ve FusionMind özel bulut çözümleri, tüm kuruluşlara yeterli ekonomik bilgi işlem gücü sağlar ve AI'dan iyi bir şekilde yararlanmalarını sağlar;
Huawei aynı zamanda AI hızlandırıcı kartları, AI sunucuları, hepsi bir arada makineler ve tüm topluma açık diğer ürünleri de sağlıyor;
"Önerdiğimiz tam senaryo, Huawei'nin akıllı tümgüçlülüğe ulaşma ve her şeyin birbirine bağlı olduğu akıllı bir dünya inşa etme yeteneğine sahip olduğu anlamına geliyor. Tam yığın, Huawei'nin yapay zeka uygulama geliştiricilerine güçlü bilgi işlem gücü ve uygulama geliştirme platformları sağlama yeteneğine sahip olduğu anlamına geliyor; Uygun fiyatlı, iyi kullanılmış ve kapsamlı yapay zekayı gerçekleştirmek için yapay zekanın garantili "dedi Zhijun Xu
Söylenti çip çıktı
Huu Zhijun, Huaweinin gizemli AI çipi "Da Vinci Projesi" hakkındaki söylentilerle ilgili olarak nihayet toplantıda şu cevabı verdi: "Dış dünya, Huawei'nin AI çipleri geliştirdiğini söylentiler. Bugün size söylemek istiyorum: bu bir gerçek!"
Huawei bu sefer her ikisi de "Da Vinci" mimarisine dayanan iki AI çipi çıkardı. Shengteng 910, belirli parametrelere sahip bir sunucu çipidir: yarı hassasiyet (FP 16): 256 TeraFLOPS, tamsayı hassasiyeti (INT8): 512 TeraOPS , 128 kanallı full HD video kod çözücü-H.264 / 265; 7nm işlem kullanılarak maksimum 350W güç tüketimi, 2019'un ikinci çeyreğinde ticari kullanım
Buna ek olarak, Shengteng 910 saniyede kayan nokta işlemleri (FLOPS) 256T'ye ulaştı ve NVIDIA V100'den iki kat daha hızlı olan en büyük tek çipli hesaplama yoğunluğunu elde etti.
Shengteng 310, düşük güçlü Soc'un son derece verimli bir hesaplamasıdır, spesifik parametreler şunlardır: yarı hassasiyet (FP16): 8TeraFLOPS, tamsayı hassasiyeti (INT8): 16TeraOPS, 16 kanallı tam HD video kod çözücü-H.264 / 265, 1 kanal Full HD video kod çözücü-H.264 / 265, maksimum güç tüketimi 8W, 12nm işlem kullanan Soc şu anda ticari olarak mevcuttur, ancak akıllı telefonlar, akıllı aksesuarlar, akıllı saatler ve diğer cihazlar için Acsend-Lite, Acsend-Tiny, Acsend-Nano için Ticari kullanım için 2019 yılının ikinci çeyreğine kadar beklememiz gerekiyor.
Sonraki medya röportajlarında Xu Zhijun, Huawei'nin Ascend 910 ve 310 yongalarının ayrı olarak satılmayacağını, ancak AI hızlandırıcı kartları, hızlandırma modülleri, sunucular ve hepsi bir arada bilgisayarlar şeklinde satılacağını defalarca vurguladı. Ek olarak, Huawei'nin Microsoft ile bağlantısı olduğunu ancak Microsoft'un büyük ölçekte Huawei sunucu çipleri satın aldığı bir durum olmadığını da söyledi. Bu açıdan Huawei ile Microsoft arasındaki işbirliği ayrıca bir ürün formunda sağlanacaktır.
