摘要：当全球科技巨头在AI赛道加速冲刺时，华为的一次人事调整引发了行业地震。《科创板日报》独家消息显示，余承东正式出任华为IRB（集成产品开发体系中的核心决策机构）主任，这一任命不仅是华为内部权责体系的重大调整，更标志着AI已被提升至公司未来十年战略的绝对核心。作为
华为AI战略再升级：余承东执掌IRB背后的十年棋局
当全球科技巨头在AI赛道加速冲刺时，华为的一次人事调整引发了行业地震。《科创板日报》独家消息显示，余承东正式出任华为IRB（集成产品开发体系中的核心决策机构）主任，这一任命不仅是华为内部权责体系的重大调整，更标志着AI已被提升至公司未来十年战略的绝对核心。作为同时执掌终端业务与智能汽车BU的""双料统帅""，余承东此次接管IRB，意味着华为将通过最顶层的资源调配机制，确保AI技术在芯片、大模型、智能汽车等关键领域获得高强度资源倾斜，这场由""商业战略家+技术落地派""主导的变革，或将重塑全球AI产业的竞争格局。
在华为的管理层中，余承东的标签始终与""突破""和""商业化""紧密相连。2012年接手终端业务时，华为手机在中国市场份额不足5%，而到2020年，他带领团队将这一数字提升至全球第二，创下年收入超4800亿元的纪录。这一逆袭不仅依赖技术突破，更在于他对消费者需求的精准判断——从Mate系列的高端化突破到鸿蒙生态的跨设备协同，余承东证明了自己既能驾驭技术研发的复杂性，又能打通商业化落地的""最后一公里""。
这种""技术+商业""的双重能力，正是华为AI战略攻坚期最需要的特质。当前AI产业正面临""研发投入大、商业化周期长、跨领域协同难""的三重挑战：一方面，大模型训练单次成本高达千万美元级别；另一方面，AI芯片、智能汽车等领域的技术壁垒需要长期积累。余承东过往的经历恰恰覆盖了这些关键场景：在手机业务中突破芯片设计与操作系统的""卡脖子""难题，在智能汽车领域推动华为问界系列一年销量突破10万辆。这种兼具战略定力与执行效率的管理者，正是IRB主任的最佳人选。
更深层的逻辑在于，IRB作为华为IPD（集成产品开发）体系的""大脑""，负责审视产品投资组合、把控技术路线方向、分配研发资源。过去IRB更多聚焦单一产品线的资源协调，而在AI时代，技术跨域融合成为关键——AI芯片需要适配大模型算力需求，大模型能力需要通过终端设备与汽车场景落地，这种""芯片-模型-场景""的协同，必须由具备全局视野的管理者统筹。余承东的任命，本质是华为打破技术壁垒、实现AI资源""一盘棋""的制度性突破。
华为的IPD体系曾被业界视为""研发管理的教科书""，而IRB正是这套体系的核心枢纽。根据华为内部资料，IRB成员包括公司最高管理层与各业务线负责人，其决策直接影响每年千亿级研发投入的分配方向。余承东执掌IRB后，AI资源的倾斜将体现在三个维度：
研发投入的优先级跃升。2022年华为研发费用达1615亿元，占营收比例19.2%，其中AI相关投入已超过20%。随着IRB机制向AI倾斜，这一比例有望进一步提升。更关键的是资源的""精准投放""——过去AI研发可能分散在消费者BG、Cloud BU、车BU等多个部门，未来将通过IRB统一规划，避免重复投入。例如，昇腾芯片的算力优化将直接对接盘古大模型的训练需求，智能汽车的自动驾驶算法可复用终端业务的AI视觉技术，这种协同效应将大幅提升研发效率。
跨部门协同的制度保障。在科技行业，""部门墙""往往是技术融合的最大障碍。余承东的特殊之处在于，他同时分管消费者终端与智能汽车两大业务，这使得他能天然打破""手机""与""汽车""的场景壁垒。例如，华为终端的""多设备互联""技术可直接赋能智能座舱，让手机、手表、汽车实现无缝协同；而汽车业务积累的车规级AI芯片经验，又能反哺终端业务的低功耗计算需求。IRB的决策机制将这种协同从""自发""推向""制度化""，未来华为所有业务线的AI技术研发都需通过IRB的战略审视，确保资源向核心场景集中。
商业化落地的加速推进。AI技术的价值最终需通过商业场景验证，而余承东在终端业务的成功经验将发挥关键作用。以大模型为例，盘古大模型已在制造业、气象预测等To B领域落地，但To C端的规模化应用仍需突破。余承东可能推动大模型能力与手机、平板、智能家居等终端设备深度融合——例如，通过Mate系列手机的NPU芯片部署轻量化大模型，实现更智能的语音交互与图像识别；在鸿蒙系统中集成AI生成式能力，让用户直接通过语音指令创作文档、剪辑视频。这种""技术-产品-市场""的闭环，正是余承东的强项所在。
当前全球AI产业正处于""算力竞争-模型迭代-场景落地""的三重竞赛中。美国凭借芯片巨头英伟达的算力优势与OpenAI、Google的模型领先，占据了先发地位；中国企业则在应用场景与政策支持上具备优势。华为此次调整，正是要在这场竞争中构建""技术自主可控+场景快速落地""的双重护城河。
在芯片层，昇腾910B已实现与英伟达A100相当的算力性能，而即将推出的昇腾610将聚焦边缘计算场景，覆盖智能汽车、安防等领域。余承东执掌IRB后，昇腾芯片的产能爬坡与生态建设将获得更高优先级——通过IRB协调供应链资源，确保芯片产能满足大模型训练与智能汽车量产需求；同时推动合作伙伴基于昇腾芯片开发行业解决方案，构建""芯片-框架-应用""的完整生态。
在模型层，盘古大模型已迭代至3.0版本，在代码生成、多模态交互等能力上接近国际一流水平。但与GPT-4等通用大模型相比，华为的优势在于""行业深耕""。例如，盘古气象大模型的预测精度已超越传统数值预报方法，在极端天气预警中实现商业化落地；工业大模型已帮助某汽车工厂将焊接缺陷检测率提升至99.92%。未来，IRB可能进一步聚焦""垂直领域+通用能力""的融合，让大模型既能满足制造业、金融等行业的专业需求，又能通过终端设备触达普通消费者。
在场景层，智能汽车成为AI技术落地的""超级载体""。华为问界系列已实现高阶智能驾驶功能的量产交付，其ADS 2.0系统无需高精地图即可在全国城市道路通行。随着余承东统筹IRB资源，汽车业务将获得更多技术协同——例如，终端业务的AI视觉团队可参与自动驾驶算法优化，Cloud BU的大模型能力可提升座舱交互的智能化水平。这种""手机-汽车-智能家居""的场景联动，将形成华为AI生态的独特竞争力。
尽管优势显著，余承东仍面临三大挑战。首先是研发投入与商业回报的平衡。AI技术的研发周期长、不确定性高，如何在保证芯片、大模型等核心技术领先的同时，通过终端、汽车等业务实现短期现金流回正，考验着IRB的资源分配智慧。其次是内部协同的磨合成本。打破部门壁垒必然涉及利益调整，如何让各业务线认同AI战略的优先级，需要余承东展现更强的协调能力。最后是全球竞争的外部压力。美国对华为的技术制裁仍在持续，芯片制造、高端软件等环节的限制可能影响AI研发进度，这要求IRB在资源分配上更具前瞻性与风险应对能力。
但从华为的发展历程来看，危机往往孕育着机遇。2019年芯片断供后，华为通过加大研发投入实现了鸿蒙系统、昇腾芯片等关键技术的突破；如今面对AI时代的全球竞争，余承东执掌IRB或将成为又一个""破局点""。正如他在终端业务中提出的""活下去""到""领先""的跨越，华为AI战略也将在资源聚焦与协同创新中，逐步从""跟跑""走向""并跑""，最终实现""领跑""的目标。
余承东出任华为IRB主任，不仅是一次人事调整，更是华为面向未来十年的战略宣言。在AI成为全球科技竞争制高点的今天，华为通过最顶层的机制设计，将技术研发、资源分配、商业落地纳入统一框架，这种""战略聚焦+执行高效""的模式，或将成为中国科技企业突破技术壁垒的范本。当昇腾芯片的算力洪流注入盘古大模型的智能内核，当终端与汽车的场景生态交织出万物互联的图景，华为正在用自己的方式定义AI时代的产业规则——这场由余承东操盘的""十年棋局""，才刚刚落下关键一子。
来源：科技指南
