A Huawei AI é a divisão de inteligência artificial da Huawei Technologies Co., Ltd., um conglomerado multinacional chinês de tecnologia com sede em Longgang, Shenzhen, Guangdong. Ela se concentra no desenvolvimento de hardware e software de IA, incluindo a série Ascend de chips de IA e a família Pangu de grandes modelos de linguagem, para atender aplicações empresariais, de nuvem e de consumo. A divisão opera dentro da estratégia mais ampla da Huawei de construir um ecossistema de IA de pilha completa, do silício a frameworks e à implantação de modelos, particularmente em resposta às restrições globais da cadeia de suprimentos e ao impulso pela autossuficiência tecnológica na China.
Os esforços de IA da empresa fazem parte de sua expansão para além dos equipamentos de telecomunicações, que continuam sendo sua maior área de negócios. Fundada em 1987 por Ren Zhengfei, ex-vice-diretor do corpo de engenharia do Exército de Libertação Popular, a Huawei cresceu e se tornou uma player global com operações em mais de 170 países. Em 2025, é a maior vendedora de smartphones na China, com uma participação de mercado de 18,1%, e suas iniciativas de IA estão intimamente ligadas a seus dispositivos de consumo, serviços de nuvem e soluções empresariais.
Chips de IA Ascend
A série Ascend é a linha de aceleradores de IA da Huawei, projetada para treinamento e inferência de redes neurais. A primeira geração, Ascend 310 e Ascend 910, foi anunciada em 2018 e visava aplicações de borda e data center, respectivamente. O Ascend 910, lançado em 2019, foi posicionado como um chip de treinamento de alto desempenho, com a Huawei afirmando que ele entregava até 256 teraflops de desempenho de meia precisão. O Ascend 310, para inferência, oferecia 8 teraflops e era destinado a dispositivos de borda de baixo consumo.
Em 2023, a Huawei introduziu o Ascend 910B, uma versão atualizada com melhor largura de banda de memória e interconexão, projetada para competir com as GPUs de data center da NVIDIA. O Ascend 910C seguiu em 2024, com desempenho aprimorado e suporte para modelos maiores. Esses chips são construídos no processo de 7 nanômetros da TSMC, embora as sanções dos EUA tenham limitado o acesso à fabricação avançada, levando a Huawei a depender de cadeias de suprimentos domésticas. A série Ascend é integrada às plataformas de computação Atlas da Huawei, usadas em data centers de nuvem e clusters de IA empresariais.
A arquitetura Ascend inclui um núcleo de IA dedicado com uma unidade de multiplicação de matrizes, unidade vetorial e unidade escalar, otimizada para cargas de trabalho de Deep learning. Ela suporta frameworks comuns como TensorFlow e PyTorch por meio do framework mindspore da Huawei e do toolkit CANN (Compute Architecture for Neural Networks). Em 2025, a Huawei afirma que o Ascend foi implantado em mais de 50 indústrias, incluindo finanças, saúde e direção autônoma.
Modelos de Fundação Pangu
Pangu é a família de grandes modelos de linguagem e modelos de fundação da Huawei, revelada pela primeira vez em 2021. O modelo inicial Pangu-α, com 200 bilhões de parâmetros, foi treinado em texto chinês e inglês e demonstrou forte desempenho em tarefas de processamento de linguagem natural. Versões subsequentes expandiram para capacidades multimodais, incluindo visão e fala, e modelos especializados para indústrias como medicina, mineração e previsão do tempo.
Em 2023, a Huawei lançou o Pangu-3.0, que introduziu uma arquitetura modular com um modelo base e adaptadores específicos para tarefas. Esta versão enfatizou a eficiência, permitindo ajuste fino com menos recursos computacionais. Os modelos Pangu são treinados nos clusters ascend da Huawei e estão disponíveis por meio da Huawei Cloud, oferecendo APIs para aplicações de Generative AI como geração de texto, conclusão de código e resposta a perguntas.
O Pangu foi integrado aos produtos de consumo da Huawei, incluindo smartphones e assistentes inteligentes, e a soluções empresariais para tomada de decisão orientada por Artificial intelligence. Em 2024, a Huawei anunciou o Pangu-4.0, que melhorou as capacidades de raciocínio e multilíngues, e lançou uma versão leve para dispositivos de borda. Os modelos são projetados para cumprir as regulamentações chinesas sobre IA, incluindo segurança de conteúdo e privacidade de dados.
Pilha de Software de IA
A IA da Huawei é construída sobre uma pilha de software que inclui o framework MindSpore, que é um framework de Machine learning de código aberto semelhante ao TensorFlow e ao PyTorch. O MindSpore suporta diferenciação automática, treinamento paralelo e implantação em ambientes Ascend, GPU e CPU. Foi lançado em 2020 e ganhou adoção em universidades e empresas chinesas.
O toolkit CANN fornece bibliotecas de baixo nível para hardware Ascend, permitindo execução otimizada de redes neurais. Inclui operadores, compilação de grafos e gerenciamento de runtime. A Huawei também oferece o ModelArts, uma plataforma baseada em nuvem para treinamento e implantação de modelos, que se integra ao Pangu e ao Ascend. O ModelArts suporta Data Augmentation, Model Pruning e Curriculum Learning para melhorar a eficiência dos modelos.
O software de IA da Huawei enfatiza a compatibilidade com padrões da indústria, incluindo onnx e TensorFlow, para facilitar a migração de outras plataformas. No entanto, devido aos controles de exportação dos EUA, a Huawei desenvolveu seu próprio ecossistema para reduzir a dependência de tecnologia estrangeira. Isso inclui o sistema operacional openeuler para servidores e o sistema operacional harmonyos para dispositivos, que incorporam capacidades de IA.
Nuvem e IA Empresarial
A Huawei Cloud, o braço de computação em nuvem da empresa, oferece serviços de IA alimentados pelo Ascend e pelo Pangu. Isso inclui modelos pré-treinados para Natural language processing, visão computacional e Speech recognition, bem como treinamento de modelos personalizados. A Huawei Cloud compete com Alibaba Cloud, Amazon Web Services e Microsoft Azure no mercado chinês e expandiu para regiões internacionais.
Em ambientes empresariais, a IA da Huawei é usada para Predictive analytics, detecção de anomalias e aplicações de Computer vision. Por exemplo, na manufatura, sistemas baseados em Ascend inspecionam a qualidade do produto; na energia, modelos Pangu preveem a produção de energia eólica; na saúde, a IA auxilia na análise de imagens médicas. A Huawei fez parceria com Intel e AMD para servidores baseados em CPU, mas seus aceleradores de IA são cada vez mais preferidos na China devido a políticas de compras governamentais que favorecem tecnologia doméstica.
A Huawei também fornece soluções de IA para direção autônoma por meio de sua plataforma mdc (Mobile Data Center), que usa chips Ascend para processamento em tempo real em veículos. Isso está alinhado com o negócio automotivo mais amplo da Huawei, que inclui sistemas de direção autônoma para veículos elétricos.
Pesquisa e Desenvolvimento
A pesquisa em IA da Huawei é conduzida em vários centros, incluindo o Laboratório Noah's Ark da Huawei, estabelecido em 2012, e o Centro de Pesquisa da Huawei em Shenzhen. A empresa investe pesadamente em P&D, com mais de 100.000 funcionários em funções de pesquisa em 2023. A Huawei publicou artigos em conferências de IA de topo como NeurIPS, ICML e CVPR, contribuindo para áreas como arquiteturas Transformer (architecture), Multi-Head Attention e Positional Encoding.
A Huawei colabora com universidades, incluindo University of Toronto e University of Oxford, em pesquisa de IA. Ela também participa de projetos de código aberto, como mindspore e openharmony. Apesar das sanções dos EUA, a Huawei continua inovando, com patentes em design de chips de IA e otimização de modelos. Em 2024, a Huawei registrou mais de 5.000 patentes relacionadas a IA, classificando-se entre os principais requerentes globais.
A pesquisa em IA da empresa levou a desenvolvimentos em arquiteturas Residual Network (ResNet), Batch Normalization e técnicas de Layer Normalization, que são integradas em seus frameworks. A Huawei também explora Reinforcement learning e Reinforcement Learning from AI Feedback (RLAIF) (aprendizado por reforço a partir de feedback de IA) para melhorar o alinhamento de modelos.
Desafios e Sanções
A IA da Huawei enfrenta desafios significativos devido às sanções dos EUA impostas em 2019, que restringiram o acesso à tecnologia americana, incluindo GPUs NVIDIA e fabricação avançada da TSMC. Isso forçou a Huawei a depender de seus próprios chips Ascend e fundições domésticas como a smic, que produzem nós menos avançados. Como resultado, os chips Ascend ficam atrás das ofertas mais recentes da NVIDIA em desempenho bruto, mas a Huawei compensa com otimizações de software e integração em nível de sistema.
As sanções também limitaram a capacidade da Huawei de usar Google Cloud e outros serviços de nuvem dos EUA, levando ao desenvolvimento de sua própria nuvem de IA. Além disso, a Huawei foi proibida de vender equipamentos em vários países, incluindo Estados Unidos, Austrália e Japão, devido a preocupações de segurança nacional. Essas restrições impactaram seu negócio global de IA, mas a Huawei se voltou para o mercado chinês, onde domina.
Apesar desses obstáculos, a IA da Huawei cresceu, com embarques de Ascend aumentando em 2024. A empresa também enfrentou acusações de violação de propriedade intelectual, embora tenha resolvido disputas com empresas como a cisco. A Huawei argumenta que sua tecnologia é segura e não mostrou evidências de espionagem, mas especialistas observam que as leis chinesas podem compelir a cooperação com a inteligência estatal.
Direções Futuras
Olhando para o futuro, a IA da Huawei visa expandir seu ecossistema e alcançar maior autossuficiência. A empresa planeja lançar chips Ascend mais poderosos, como o Ascend 920, e melhorar os modelos Pangu com janelas de contexto maiores e capacidades multimodais. A Huawei também está investindo em quantum computing e Edge AI para diversificar seu portfólio.
Em 2025, a Huawei anunciou uma parceria com a Alibaba DAMO Academy para avançar a pesquisa em IA, e continua explorando aplicações em Robotics e manufatura inteligente. A empresa também está trabalhando em Model Pruning e Quantization para tornar a IA mais eficiente para implantação em dispositivos baseados em Arm Holdings. À medida que a China