根据人工智能非营利组织（OpenAI）数据显示， 对计算机能力的需求在2012之后的6年里增长了超30万倍。华为作为人工智能的后起之秀，大胆提出为各行业提供易用、实惠、可访问的计算能力，以满足对AI计算呈指数级增长的需求。
AI是一种新的通用技术，涵盖自然语言处理，图像识别和视频分析等。AI正在将信息化推向新的高度。信息技术提高了效率，人工智能降低了生产成本。整合到众多行业中的AI将影响每个人，家庭，组织，职业和行业。
华为认为，人工智能行业发展的关键是可访问性，可负担性和易用性。
华为从事信息通信基础设施的开发和部署已有数十年，对运营商和企业用户的应用场景有深入的了解。这使华为能够以全栈，全场景的AI产品组合进入AI领域，从而提供包容和强大的计算能力。
华为Ascend AI处理器采用面向张量计算的达芬奇3D多维数据集架构（Da Vinci 3D Cube architecture）。该架构是AI的全新设计，能为Ascend AI处理器注入强大的AI计算能力。这些芯片拥有强大的计算能力，能效和可扩展性。
基于统一的达芬奇架构，华为提供多种Ascend模型，包括Ascend－Nano，Ascend－Tiny，Ascend－Lite，Ascend－Mini和Ascend－Max。从数十毫瓦的IP模块到数百瓦的芯片，华为产品涵盖了从设备到网络连接再到云端的所有部署方案。“达芬奇架构具有很高的灵活性。它的应用范围从Nano到Max，从可穿戴设备到云技术，涵盖了几乎所有场景。我们推出的MindSpore框架将与达芬奇架构配合使用，以满足所有场景的需求。换句话说，AI培训和推理可以在设备，网络连接和云技术之间协作实现，这在任何其他计算框架上都是不可能的，”华为轮值董事长徐直军在接受媒体采访时说。
AI培训所需的时间与模型复杂性，数据集和硬件资源配置密切相关。硬件资源在大规模AI培训中尤其重要，例如天文研究培训，自动驾驶，天气预报和石油勘探等。AI的飞速发展得益于硬件和云计算技术的进步，更重要的是，各个行业的数字化转型所产生的大量数据可用于模型训练。云技术，人工智能和物联网可以共同创造一个蓝海市场。在诸如智能家居，物联网和车联网（IoV）的场景中，可以制定整体的云技术，人工智能和车联网解决方案来打入新的AI市场。
华为全球行业愿景（GIV）预测，全球数据量将从2018年的32．5 ZB增加到2025年的180 ZB。企业对AI计算能力的需求每季度翻一番，到2025年AI的使用率将上升到80％。这对华为来说是最好的时机，因为它在计算能力领域取得了重大突破。
