Huaweis Strategie zur Open-Source-KI: Ein Schritt in Richtung Transparenz und Innovation

Huaweis KI-Strategie: Eine Neuausrichtung für zukünftige Erfolge in der intelligenten Transformation

In der dynamischen Landschaft der künstlichen Intelligenz (KI) positioniert sich Huawei mit einer umfassenden Strategie, die darauf abzielt, die Grenzen der intelligenten Transformation neu zu definieren. Das Unternehmen hat angekündigt, seinen gesamten KI-Software-Stack bis Ende 2025 quelloffen zu machen. Dieser Schritt soll nicht nur die Transparenz erhöhen, sondern auch die Beiträge der Entwicklergemeinschaft fördern und so die Entwicklung und Anwendung von KI-Technologien beschleunigen. Als Senior Specialist Journalist und Analyst für Mindverse werden wir die komplexen Implikationen dieser Strategie für den B2B-Sektor analysieren.

Die Säulen der Huawei KI-Architektur

Huaweis KI-Stack basiert auf einer mehrschichtigen Architektur, die von der Hardware bis zur Anwendungsebene reicht. Im Zentrum stehen die Ascend-Prozessoren, die speziell für KI-Arbeitslasten entwickelt wurden. Um das volle Potenzial dieser Hardware auszuschöpfen, setzt Huawei auf eine Kombination aus proprietären Softwarelösungen und einer strategischen Integration in das Open-Source-Ökosystem.

CANN und MindSpore: Huaweis native Alternativen

Die Compute Architecture for Neural Networks (CANN) ist Huaweis proprietäre Programmierumgebung für seine Ascend NPUs (Neural Processing Units). Sie ist direkt mit Nvidias CUDA vergleichbar und bietet die notwendigen Tools zur Ausführung hochperformanter maschineller Lernmodelle auf Huawei-Hardware. Ergänzt wird CANN durch MindSpore, Huaweis High-Level-Deep-Learning-Framework, das konzeptionell PyTorch ähnelt. Gemeinsam bilden diese Tools Huaweis native Alternative zum Nvidia-zentrierten PyTorch + CUDA-Stack. CANN befindet sich seit mindestens 2019 in Entwicklung und wird kontinuierlich verbessert, wie die Veröffentlichung von CANN 8.0 im September 2024 zeigt.

Trotz der Fortschritte berichten Entwickler von Herausforderungen bei der Benutzerfreundlichkeit von CANN. Die Anpassung bestehender Modelle an die Huawei-Plattform wird als aufwendig beschrieben, und die Dokumentation sowie die Community-Unterstützung sind im Vergleich zu etablierten Ökosystemen wie CUDA noch ausbaufähig. Huawei begegnet diesen Herausforderungen durch den Einsatz eigener Ingenieurteams, die Kunden direkt bei der Code-Migration unterstützen, ein Ansatz, der an Nvidias frühe Strategie zur Förderung von CUDA erinnert.

Strategische Integration: PyTorch und ONNX

Huawei erkennt an, dass ein vollständiger Ersatz von CUDA durch CANN kurzfristig nicht realisierbar ist. Daher verfolgt das Unternehmen eine Strategie der Interoperabilität, die sich in der verstärkten Beteiligung am PyTorch-Ökosystem und der Optimierung des Open Neural Network Exchange (ONNX)-Formats manifestiert.

• PyTorch-Kompatibilität: Als Premier Member der PyTorch Foundation engagiert sich Huawei aktiv, um die Ausführung von PyTorch-Modellen auf seinen Ascend-NPUs durch Adapter wie torch_npu zu ermöglichen. Ziel ist es, Ascend als eine austauschbare Hardware-Alternative zu positionieren. Dies ist ein entscheidender Schritt, da PyTorch, obwohl Open Source, nativ für Nvidia-GPUs optimiert ist.
• ONNX-Optimierung: ONNX dient als offener Standard für die plattformübergreifende Darstellung maschineller Lernmodelle. Huawei investiert in die Optimierung der ONNX Runtime für seine Ascend-Chips, um die Portabilität von Modellen zu ermöglichen, die auf Nicht-Huawei-Hardware trainiert wurden. Dies erlaubt es Entwicklern, Modelle auf verschiedenen Plattformen zu trainieren und dann effizient auf Ascend-Chips einzusetzen, was insbesondere im chinesischen Markt von strategischer Bedeutung ist.

Die "All Intelligence Strategy" und ihre Auswirkungen

Huaweis "All Intelligence Strategy" ist ein umfassender Plan zur Integration von KI in alle Aspekte von Produkten, Dienstleistungen und Infrastrukturen. Diese Strategie umfasst sechs Kernbereiche:

Adaptive Benutzererfahrung (Adaptive User Experience): Anpassung von Dienstleistungen an individuelle Bedürfnisse und Verhaltensweisen der Nutzer.

Selbst-evolvierende Produkte (Auto-Evolving Products): Produkte, die in der Lage sind, selbstständig zu lernen, sich zu iterieren und sich an Veränderungen anzupassen.

Autonome Operationen (Autonomous Operations): Geschlossene, autonome Abläufe in allen Geschäftsprozessen, von der Sensorik bis zur Ausführung.

Erweiterte Arbeitskräfte (Augmented Workforce): Bereitstellung intelligenter Assistenten für Mitarbeiter zur Steigerung der Effizienz und Qualität der Arbeit.

All-Connected Resources: Umfassende Vernetzung aller Unternehmensressourcen, von Aktiva bis zu Kunden und Partnern, um eine tiefere Digitalisierung zu ermöglichen.

KI-native Infrastruktur (AI-Native Infrastructure): Aufbau einer Infrastruktur, die sowohl auf KI ausgerichtet ist ("ICT for Intelligence") als auch KI zur Verwaltung und Optimierung nutzt ("Intelligence for ICT").

Diese Vision unterstreicht Huaweis Bestreben, KI als transformative Kraft in allen Branchen zu etablieren, wobei der Fokus auf eine systemische und ganzheitliche Implementierung liegt.

Herausforderungen und Chancen

Die Umsetzung dieser ambitionierten Strategie ist mit mehreren Herausforderungen verbunden:

• Nachhaltige Rechenleistung: Angesichts geopolitischer Beschränkungen bei Halbleiterfertigungsprozessen muss Huawei innovative Ansätze entwickeln, um Rechenleistung auf Systemebene zu erhöhen, anstatt sich ausschliesslich auf einzelne Prozessoren zu verlassen.
• Cloud-Dienste für KI: Huawei Cloud positioniert sich als Anbieter von On-Demand-KI-Rechenleistung und Modell-Services, um Unternehmen den Zugang zu notwendigen Ressourcen zu erleichtern, ohne eigene Infrastrukturen aufbauen zu müssen.
• Sicherheit und Datenschutz: Der Einsatz von KI in der Cloud bringt neue Sicherheitsherausforderungen mit sich. Huawei Cloud reagiert darauf mit einer siebenstufigen Sicherheitsarchitektur und transparenten, auditierbaren Plattformoperationen.
• Open-Source-Engagement: Huaweis Plan, seinen KI-Software-Stack quelloffen zu machen, ist ein strategischer Schritt, um die Akzeptanz zu fördern und die Entwicklerbasis zu erweitern. Dies erfordert jedoch erhebliche Anstrengungen, um eine aktive und engagierte Community aufzubauen.

Die Zukunft der KI-Entwicklung bei Huawei

Huawei setzt auf eine langfristige Perspektive, um seine KI-Strategie zu etablieren. Die Entwicklung von CANN und MindSpore, die Integration in bestehende Ökosysteme und das Engagement für Open Source sind Indikatoren für diesen Ansatz. Das Unternehmen ist bestrebt, eine umfassende Lösung anzubieten, die Hardware, Software und Cloud-Dienste umfasst.

Die Strategie von Huawei, insbesondere die Öffnung seines KI-Software-Stacks, könnte die Wettbewerbslandschaft im Bereich der KI-Infrastruktur verändern. Während etablierte Akteure wie Nvidia weiterhin eine starke Position innehaben, zielt Huawei darauf ab, eine glaubwürdige Alternative zu schaffen, die sowohl technologisch fortschrittlich als auch anpassungsfähig ist. Die Wirksamkeit dieses Ansatzes wird sich in der Fähigkeit zeigen, eine robuste Entwicklergemeinschaft aufzubauen und die genannten Herausforderungen zu überwinden.

Die hier dargelegten Informationen basieren auf öffentlich zugänglichen Quellen und Analysen, die die Entwicklungen und Strategien von Huawei im Bereich der künstlichen Intelligenz beleuchten. Für eine detailliertere Betrachtung der technischen Aspekte und der Marktauswirkungen wird auf die untenstehende Bibliografie verwiesen.

Bibliography - Aravind Raghunathan, "Huawei to Open-Source AI Software Stack by 2025", LinkedIn, 2025. - Lily Ottinger, Mary Clare McMahon, "Can Huawei Take On Nvidia's CUDA? - ChinaTalk", ChinaTalk, 2025. - Huawei, "Paving the Way for All Intelligence", Huawei, 2024. - Wang Su, "Accelerating Intelligent ICT with a Four-layer Framework and Transformation in Three Areas", Huawei, 2024. - Tao Jingwen, "数转智改，实现企业持续高质量发展", Huawei, 2024. - Yang Chaobin, "构筑新型基础设施，释放数智生产力", Huawei, 2024. - Li Changwei, "Accelerating Intelligent Transformation with Application-driven Industry Collaboration", Huawei, 2024. - Wang Xiaobin, "AI-ready Cloud Drives Intelligent Digital Transformation for Carriers", Huawei, 2024. - Huawei, "Huawei Research Issue 7", Huawei, 2024.