6月30日，华为正式宣布将盘古7B（70亿参数）、盘古Pro MoE 72B（720亿参数混合专家模型）及昇腾推理技术开源。
从旁观视角来看，华为此次开源绝非简单的技术共享，而是华为昇腾生态的“战略转折点”，更是一次对西方AI技术霸权的正面突围。
因为根据分析来看，盘古Pro MoE 72B 的模型权重和基础推理代码已经火速上线开源平台，而盘古7B 虽说相关资源要晚些时候开放，但依然让大家翘首以盼。
华为这波操作，直接打破了以往大模型技术 “闭门造车” 的局面，把核心技术大方地摆在台面上，让开发者们随意取用、改造。
从技术实力上看，盘古大模型系列一直是华为的 “秘密武器”。就拿盘古 Pro MoE 72B 来说，它采用的分组混合专家（MoGE）架构简直是 “黑科技”。通过分组均衡路由技术，实现专家负载动态分配，在昇腾 300I Duo 平台上单卡推理吞吐量飙升至 321 tokens/s，比同规模模型提升 15%。
这意味着什么？以往模型在处理复杂任务时，常常会因为负载不均 “掉链子”，而华为这一技术，直接把这个行业痛点给 “治好了”。再加上软硬协同优化，昇腾芯片算力利用率（MFU）提升 50% 以上，给超大规模模型工业化部署提供了全新的 “解题思路”。
所以华为这次决定开源，更是昇腾生态战略的关键一步。一直以来，大模型技术研发成本高、门槛高，很多企业有心无力。华为此举，直接把门槛给降低了。
瞧瞧广汽集团，靠着盘古多模态大模型，复杂场景复原变得超简单，智能驾驶模型迭代快得飞起，实现 “两天一个版本”。
中国石油基于盘古打造昆仑大模型，在 100 多个专业领域落地应用，勘探开发等工作效率大幅提升。这就是开源的魅力，让大模型技术不再是少数巨头的 “专利”，能迅速渗透到千行百业。
再看华为云新一代昇腾 AI 云服务，基于 CloudMatrix 384 超节点，单卡推理吞吐量高达 2300 tokens/s，为开发者提供了强大的算力后盾，媲美国际领先水平。
因此总体上来说，华为通过开源，构建 “技术开源 - 生态共建 - 价值共享” 的闭环。往后开发者能依托华为开源平台、昇腾硬件和 ModelArts 工具链，快速定制行业专属大模型。
华为轮值董事长徐直军曾直言：“AI产业必须避免走向算力垄断。”此次开源正是宣言的实践：当盘古大模型的权重、代码、推理工具全部开放，昇腾芯片的“生态荒漠”瞬间变成“技术绿洲”。
可以预见，未来可能出现这样的场景：一家欧洲车企用盘古MoE 72B训练自动驾驶模型，却选择华为昇腾而非英伟达H100部署。