業界がまだカードを積み重ねて予算を浪費してパラメータを競っている間、華為（DAHUA）は6Bのビジョンモデルを16GBメモリのエッジボックスに詰め込み、第3四半期の純利益が44％増加した成績表を提出した——10.6億元。純利益曲線は急峻な岩壁のように市場の注目を「星漢大規模モデル2.0」へ引き寄せた。

物語は2019年に始まった。当時、セキュリティ監視の場面ではデータが汚染されており、ラベリングコストも高かったため、華為はTransformerを製造ラインに導入し、アルゴリズム自体でデータを洗浄し、枠を自動描画させた。5年後、この「1+2」システムはV/M/Lの3つのモデル枝分かれを生み出した：Vシリーズは都市の隅々にある超小目標に特化し、Mシリーズは画像とテキストの相互検索をミリ秒単位で実現し、Lシリーズは現場作業員が自然言語で遠くの映像を呼び出すことができるようになった。モデルの圧縮、データの強化、ゼロサンプル生成はツールキットに組み込まれ、政府機関、金融、電力業界は簡単に利用でき、門檻はUSBドライブレベルまで下がった。

本格的な戦いは貴州省万峰林で行われた。観光地は20以上の業務システムを華為の「一画面統管」に接続し、観光バスの調達アルゴリズムにより、繁忙期の車両回転率が40％上昇し、観光客の待つ時間は35分から12分に短縮された。森林防火用熱成像AIが秒単位で警報を発し、年度の保守費用が18％削減された。山々は変わらなかったが、運用の論理が再構築され、「文旅＋AI」は初めて測定可能なROIを持った。

さらに細かい戦場でも激しい戦いが続いていた。交通シーンでの事故認識精度は90％まで引き上げられ、従来のソリューションより5倍速かった。電力分野では70以上の一般的な欠陥を標識なしで認識し、導入期間が9割短縮された。鉱山の送りベルトでは20種類の異常をリアルタイムで警告し、平均精度がさらに10％向上した。食品衛生巡視では問題の発見時間が48時間から15分に圧縮された——これはもはや「試験導入」ではなく、スケーラブルな複製が日常となった。

海外市場でも同時に量産が始まった。180ヶ国の2次・3次チャネルが同じ「エッジ-エッジ-クラウド」アーキテクチャに統合され、海外利益貢献率はすでに50％を超えた。中東の高級プロジェクトの割合は75％であり、フルカラー夜間視認カメラによってエントリーレベル製品が一夜にしてアップグレードされた。ビデオ、ゲートアクセス、熱成像、消防の新製品が順次海外展開し、華為は世界中のAI予算表の中で大きな塊を切り取った。

華為は財務報告書を通じて、業界が最も心配していた質問に答えている：大規模モデルはどのように儲けるのか？その答えは、各分野の短縮された分、節約されたパーセント、そして節約されたドルの中に隠れている。技術が研究室のトレフィーではなく、顧客のPPTで注目されるKPIになったとき、AIはようやく計算力の沼地から抜け出し、商業の草原へと走り始めた。