在AI應用層面，華為基于自身平臺能力，結合昇騰云服務與媒體引擎，構建了MetaStudio數字內容生產線。該平臺面向媒體行業提供從內容生產到處理、聯接的全流程服務，涵蓋AIGC數字人、AI MPC內容處理、AIGC 3D等多種能力。其中，數字人服務成為廣電與融媒體領域的重要突破口。過去一年，華為云數字人能力大幅提升，目前已支持音色高度還原、4K超高清、多語言播報、數字人走動等場景能力，基于昇騰單卡20路的數字人推理能力，兼具高性能與極致性價比。此外，華為推出的AI MPC可實現動漫短劇生成、智能編碼與極致壓縮，助力經典IP重制與直播實時增強。通過AI技術完成視頻翻譯、音色遷移與情緒模擬，大幅提升譯制片觀感體驗；同時還能將現有知名影視內容轉成為動漫風格，進行二次發行上映，加速IP資產的商業化變現。

AI算力底座 保障大模型訓練穩定高效

在人工智能飛速發展的當下，大模型已然成為推動傳媒行業變革的核心引擎，而大模型的發展也離不開強大算力的支撐。為此，華為構建了由算力服務器、算力網絡和存儲系統組成的AI算力底座，分別對應“算力、算子、算據”三要素。只有這三者深度融合，才能真正釋放大模型的潛能。在算力網絡方面，華為采用RoCE網絡進行組網，具備高帶寬、低延遲特性，是加速AI訓練的關鍵技術。其優勢包括：提升模型收斂速度，在相同訓練輪次下準確率可提高5%-8%；可利用RDMA技術降低CPU負載，使CPU專注于計算任務，整體資源利用率提升約30%；支持大規模節點互聯，確保訓練集群高效協同工作。與此同時，華為還構建了高性能的存儲系統，保障大模型訓練過程中數據的高速讀寫與穩定調度，有效避免因數據瓶頸導致的訓練失敗或結果偏差。

算力調度平臺 滿足“百模千態”需求

在算力調度層面，華為自主研發的ModelArts訓練推理平臺，具備良好的算力調度能力和靈活的開發支持，實現了訓練與推理資源的統一管理與分時復用，大幅提升了資源利用率，避免浪費。此外，該平臺還支持跨域診斷、斷點續訓，保障訓練穩定性。同時，持續兼容各類開源與閉源模型、視覺/語言/多模態模型接入，滿足“百模千態”的未來需求。

傳媒語料定制化治理 筑牢模型訓練根基

高質量數據是大模型訓練的基礎，數據的高度決定模型能力的上限。然而，傳媒行業的語料往往具有多模態特征，與通用大語言模型所需的語料存在較大差異。因此，華為推出ModelArts Studio語料治理平臺，聚焦于多模態數據的采集、加工、標注與發布，為傳媒行業提供定制化的語料治理能力。該平臺不僅服務于模型訓練，還可應用于媒體融合業務，如對新聞視音頻素材進行智能治理，輔助內容的智能生產與審核。同時，在其他需要利用數據進行分析和決策的場景中，也能提供經過治理的高質量數據，為智能化應用提供支持。

結語

截至目前，華為已在多個行業落地大型AI項目，包括超大規模萬卡集群部署，積累了豐富的模型平臺建設經驗。在傳媒行業，華為憑借從底層硬件、算力調度、語料治理到模型平臺的全棧能力，為廣播電視、融媒體、影視制作等領域提供了端到端的解決方案。