华为的年报公布了。2022年的收入达到6423.38亿元，比2021年的6368.07亿元居然还增长了0.9%，而值得注意的是净利润出现了较大的下滑，仅有355.62亿元，而2018-2021年这四年净利润最低的一年也有593.45亿元。正如华为轮值董事长、CFO孟晚舟表示，华为2022年净利润达到了历史低点。
毫无疑问，对于华为而言，市场与制裁的寒意仍未散去，不过在这份年报中仍有不少亮点值得关注。今年，华为首次公布了其五大产业的具体营收数据，包括ICT基础设施（其实就是通信设备业务），终端业务，华为云，数字能源，汽车，这让外界可以看出华为的收入结构情况。
这里面，ICT基础设施业务总体保持了小幅的增长，规模达到3500多亿人民币，主要是核心的运营商业务微增了0.9%，达到了2800多亿人民币，当然ICT基础设施除了用于运营商还能用于企业，而包含了ICT基础设施产品销售的华为企业业务总体增长了30%。
而终端则下降了11.9%，但仍然达到2144.63亿元，居然还有超过2000亿人民币的营收，真的很不容易，不过这跟美国许可了4G芯片销售有关系，华为在2022年9月发布的Mate50旗舰手机，在卫星通信技术的加持下成为了热销机型。
根据Counterpoint的数据，凭借着Mate 50的爆款，华为在中国市场的份额在2022年Q4达到了9.5%, 比2021年Q4的7.0%有了很大的提升，不过这其实也是因为美国暂时许可对华为销售高通4G手机芯片，因此长期来看华为还是得解决芯片问题。
这里面值得注意的是，在传统的ICT基础设施和终端业务之外，
华为已经有两大业务做到了500亿人民币级别的规模，
其中数字能源营业收入达到了惊人的508.06亿人民币，
而华为云业务也实现了高速的增长，营收达到了453.42亿人民币。
而相比之下华为的车业务还处于起步期，2022年营收仅为20.77亿元人民币。
应该说在ICT基础设施和终端业务的硬件受限的情况下，数字能源，华为云成为华为的新突破重点。数字能源2022年的营收超过了500亿人民币，说明了全球对于光伏新能源的需求在快速增长，同时数据中心、5G通讯网络的建设带来的节能降耗需求，也需要高效率的电源产品。
另一方面，华为云的营收快速增长则似乎更像一匹突围的黑马，为华为的营收结构带来了一丝新的曙光。
年报华为云章节提到，
“截至2022年底，华为云KooVerse覆盖了29个地理区域的75个可用区，为全球170多个国家和地区的客户提供服务。”
“华为云全球开发者数量已突破400万，覆盖软件开发、AI、数据、媒体服务、IoT等诸多技术领域。”
在过去，华为云更多被认为是承载华为自身数字化转型的“云底座”，也是华为软件技术及行业数字化的“使能器”，其在业务层面的战略意义更大于当下的营收诉求。
今年首次正式披露的453亿元的营收，则显示已经有较大规模，让人对于其在未来市场的进一步突破充满想象。
华为每年公布的年报篇幅都会比较长，但是阅读其年报又是一件非常值得的事情。毕竟华为是全球ICT科技领域的领军企业，其年报里面透露出的不仅仅是过去的一年公司的发展情况，而且还能看出华为对于未来的思考和布局，以及对技术与产业趋势的前沿理解。这背后是大量的市场洞察和调研和反复研讨汇报结果，是不可多得的研究素材。
接下来的内容，我将结合年报一步步剖析华为的战略布局，并看看AI大模型等热门技术背后的国产化机遇。
此次年报发布，华为着重提到2022年研发费用支出为1615亿元,占全年收入的25.1%，十年累计投入的研发费用超过9773亿元。那么如此高的投入，华为都投资做了什么？
先从最近最火爆的人工智能说起。今年以来，ChatGPT人工智能模型的出现引爆了市场的关注。而研发该模型的OpenAI公司其实直到2015年12月才正式成立，由山姆·阿尔特曼（Sam Altman，现在的OpenAI的CEO），
彼得·蒂尔（Peter Thiel，PayPal创始人之一），
里德·霍夫曼(Reid Hoffman，linkedin公司主要创始人和首位CEO，曾是Paypal副总裁），
以及我们熟知的特斯拉老板Elon Mask（他也曾是Paypal的CEO和股东）联合创办。当时OpenAI理念是一家非盈利性的公司。
2018年6月，OpenAI公司发表了题为《Improving Language Understanding by Generative Pre-Training》的论文，
提出了GPT（Generative Pre-trained Transformer），这是一种预训练的大型自然语言（NLP）处理模型。值得一提的是，人工智能大模型的领域不仅有NLP（自然语言处理）、CV（计算机视觉）、多模态（包括自然语言，视觉等多种类型的交互方式）等基础模型，还有更多下游的行业应用，后面会再介绍。
出于种种原因，GPT在当时并未获得更大关注。之后OpenAI公司对于GPT模型不断叠代，在2019年2月推出了GPT-2，并于2019年11月全部开源，
而OpenAI也发现了研发和训练大模型的不菲费用，因此在2019年7月接受了微软的10亿美元投资。
在2020年6月推出了GPT-3，并在2022年11月推出了目前火爆的ChatGPT。
在网上出现的各种评测中，ChatGPT表现出了惊人的自然语言对话能力，不仅较为准确的反馈人类想要的答案，并且可以帮助写文章，写一些代码等，而这些其实只是ChatGPT表现出的部分能力。
不仅如此，在美国时间3月14日，OpenAI公司更是推出了比ChatGPT更为先进的人工智能模型GPT-4，目前其官网上称GPT-4是OpenAI公司最先进的系统
GPT-4相比ChatGPT又有了不少的进步，除了输入文字内容之外，还可以输入图片等信息进行提问，也就是具备识别图片的能力，同时在文本处理上，也从ChatGPT最多一次输入3000个单词提高到了25000个。
在官网上，OpenAI公司还举例说明了GPT-4比ChatGPT先进在哪里，问了两个模型同样一个推理问题，
1：Andrew在上午11点到下午3点有空
2：Joanne从中午(noon)到下午2点，以及下午3:30到5点之间有空
3：Hannah在中午（noon）有半小时有空，以及下午4点到6点之间有空
那么如果举行一个半小时的会议，应该设置在什么时候？
面对这个推理问题，ChatGPT给出了错误的答案，说会议应该设置到下午4点到4:30分之间，我想这是因为ChatGPT没有能正确的理解英文Noon的含义是中午12：00，而GPT-4则给出了正确的答案会议应该在中午12:00-12:30之间，说明具备更强的推理能力。
如果将GPT连接到各行各业，会产生巨大的改变，比如你想基于目前的excel数据做一个有各种展示图的PPT，如果GPT接入了办公软件，则可以进行调用办公软件的能力，你只需要用自然语言发送指令，就会返回你一个有各种漂亮图表的PPT。
从理论上说，GPT模型可以成为人类的万能助理，我们只需要发话，它就可以帮我们订机票，告诉我们哪个电影最好看，哪个好吃的餐馆现在不需要排队，甚至是帮助我们完成各种工作内容，成为人类接入网络的新入口。
