在近期一場與ICPC（國際大學生程序設計競賽）的深度對話中，華為創始人任正非拋出了一系列引發行業熱議的觀點：他預言算力將走向過剩，明確表示華為不會涉足量子計算領域，強調AI需為通信技術（CT）讓步，甚至直言“不主動招攬ICPC人才”。這些看似“反潮流”的論斷，實則勾勒出華為在技術狂潮中堅守的生存邏輯——不追逐短期風口，而是深耕應用場景；不堆砌概念泡沫，而是構建產業生態；不爭奪存量人才，而是培育創新土壤。

“當行業為算力焦慮時，華為選擇按下暫停鍵?！比握堑倪@番表態，直指當前AI領域的核心矛盾。他指出，許多企業盲目投入巨資堆砌算力，卻未能開發出真正解決實際問題的模型。華為的策略則截然不同：大模型必須服務于生產與消費場景。例如，乘用車自動駕駛、車載交互系統、手機智能助手，甚至由22歲年輕人開發的氣象預測模型，均被視為“能落地生根”的應用。這種“應用至上”的理念，在華為與印尼、白俄羅斯等國的合作中體現得尤為明顯——對方需要什么，華為就提供什么，不談宏大敘事，只解決眼前難題。

華為的人才戰略同樣顛覆傳統認知。任正非多次提及那位開發氣象模型的年輕人才，以此詮釋華為的“野路子”：不唯學歷論，不拘資歷排輩，而是以潛力與突破力為標尺。他鼓勵年輕人“隨潮流沖浪，不必計較一時得失”，甚至允許試錯與失敗。更引人注目的是，華為雖不主動招攬ICPC人才，卻通過與全球高校和研究機構合作，構建“人才培養池”。例如，與俄羅斯深化理論合作，與羅馬尼亞加強技術聯動，旨在培育一片能持續產出創新成果的“海洋”，而非簡單爭奪現有的“魚群”。

在國際合作中，華為的“差異化劇本”同樣精準。任正非對不同國家的合作策略因“家底”而異：俄羅斯理論優勢突出，便對接基礎研究；印尼需求務實，則直接提供應用方案；白俄羅斯需要解決具體問題，就強調AI的實用性。這種“按需賦能”的模式，甚至延伸至對美國的態度——他坦言中國需更開放地學習美國的人才機制，將科技競爭視為無國界的協作。俄羅斯的數學、美國的創新生態、歐洲的理論成果，均被華為納入自身的技術拼圖。

任正非還明確劃清了企業與教育的邊界。他強調，大學應專注基礎研究，企業則負責應用落地，兩者需各司其職。華為支持地區提升IT水平，不是為了爭奪科研成果，而是幫助將理論轉化為產業實踐；鼓勵青年創新，也不是挖墻腳，而是與教育機構共同培育人才。這種“不越界”的智慧，體現在華為對量子計算的態度上——明知其潛力，卻選擇不涉足，因為“這應是學術界的領域”；同時大力推進再教育工程，因為“崗位精簡后，人才升級才是根本”。

在CT與AI的平衡上，任正非展現了對技術周期的深刻理解。他直言：“AI雖重要，但當前CT更關鍵?！盋T是華為的“飯碗”，AI則是未來的“糧倉”。當行業紛紛All in AI時，華為選擇“兩條腿走路”：用CT穩住基本盤，用AI培育新增長點。這種策略背后，是對技術本質的清醒認知——通信技術是地基，AI是樓房，地基不穩，樓房再高也難持久。因此，華為既死磕CT技術，也積極拓展AI應用，同時強調“遠程網絡無法完全替代面對面交流”，凸顯對技術局限性的敬畏。

這場座談會揭示的，是華為在技術狂潮中的生存哲學：不隨波逐流，而是尋找自己的節奏；不爭奪表象的領先，而是構建可持續的生態；不恐懼變化，而是將變化轉化為機遇。當行業為算力過剩恐慌時，華為已帶著模型走向田間地頭；當企業為人才爭奪內卷時，華為正培育一片能持續生長的創新森林。這種“反共識”的勇氣，或許正是華為穿越技術周期的密碼——在別人狂飆時踩下剎車，在別人焦慮時深耕土壤。