这是一个非常深刻且切中要害的问题。它触及了管理方法论适用性的核心。

首先，我们需要澄清一个关键点：华为在大模型领域并非“彻底失败”，而是其在面向公众的通用大模型（如类似ChatGPT的产品）竞赛中，声量和市场份额暂时落后于OpenAI、谷歌、百度等公司。 但华为在行业大模型及其应用层面，仍在全力布局。

那么，为什么学习了IPD这套“神器”的华为，在通用大模型的竞争中未能取得领先呢？核心原因在于：大模型开发的根本逻辑与IPD所擅长的管理场景存在巨大差异，甚至在关键点上是对立的。

IPD是为管理确定性和降低风险而生的，而通用大模型的早期探索是拥抱不确定性和高风险的。

以下是几个维度的详细对比分析：

1. 目标导向：投资回报 vs. 战略探索

• IPD的核心：将产品开发视为投资，追求可预见的商业成功和投资回报率。IPMT（投资委员会）的核心职责就是确保资源投向“能赚钱”的项目。

• 大模型开发（早期）：更像是一次前沿科学探索和战略赌注。在ChatGPT成功之前，没有人能向一个IPMT证明，投入数亿美元训练一个千亿级参数的模型就一定能产生巨额利润。它充满了极高的技术和市场不确定性。

• 矛盾点：一个严格遵循IPD的决策机制，很可能会在早期就否决掉像GPT这样需要长期巨额投入且前景不明的大型基础研究项目。因为按照IPD的DCP评审标准，它无法通过“商业论证”。

2. 技术路径：基于平台与重用 vs. 原始创新与涌现

• IPD的核心：强调异步开发和共用构建模块。它鼓励使用成熟、稳定的技术平台和组件，像搭积木一样快速、高效、低成本地构建产品。

• 大模型开发（早期）：是从0到1的原始创新。它没有现成的“积木”可用，其核心技术（如Transformer架构的极限探索、RLHF、Scaling Law等）本身就是需要攻克的难关。它的能力甚至具有“涌现”特性，无法完全预测。

• 矛盾点：IPD追求的是在已知路径上的“高效执行”，而大模型探索的是无人区，是“寻找路径”。要求大模型团队去做“模块重用”和“平台化”，在早期是不现实的。

3. 流程与节奏：阶段门控 vs. 快速迭代

• IPD的核心：结构化的流程和阶段决策评审点。要求在每个阶段都有明确的交付物和退出标准，流程严谨，确保每一步都走稳。

• 大模型开发（早期）：需要极度敏捷和快速试错。研究人员需要根据上一次实验的结果，迅速调整方向、数据或模型结构。这是一个高度迭代、非线性的过程。

• 矛盾点：如果要求大模型团队在每个“阶段”都准备详细的文档和商业计划，去参加一个正式的DCP会议，会严重拖慢研究节奏，扼杀灵感和随机应变的能力。

4. 市场与需求：市场驱动 vs. 技术驱动创造市场

• IPD的核心：市场与客户需求驱动。产品始于清晰的市场需求文档，目标是解决一个已知的、被验证过的市场问题。

• 大模型开发（早期）：在很大程度上是技术驱动。OpenAI并不是因为做了大量市场调研发现用户需要“一个能对话的AI”才去开发GPT的。他们是先坚信“缩放定律”，坚信大力出奇迹，创造出了一种前所未有的能力，从而定义和创造了一个全新的市场。

• 矛盾点：IPD是“发现市场并满足之”的利器，但对于“创造市场”的颠覆性创新，它可能因为无法在早期定义清晰的需求而束手无策。

那么，华为为什么还要学IPD？它用在哪里？

这引出了另一个关键点：华为的成功，主要在于其TO B和TO C的硬件与解决方案业务，而这些领域正是IPD发挥威力的地方。

• 电信设备、手机、芯片、云服务基础设施：这些产品的开发具有明确的市场需求、清晰的技术路线、较长的生命周期和强烈的成本控制需求。在这些领域，IPD帮助华为做到了：

  • 做出满足运营商和企业客户需求的产品。

  • 严格控制开发成本和供应链。

  • 确保产品质量和可制造性。

  • 准时交付，击败竞争对手。

结论：

华为在大模型开发上的“失利”（更准确地说是“未达领先”），恰恰说明了没有任何一种管理方法论是放之四海而皆准的银弹。

• IPD是管理“确定性”和“执行”的王者，非常适合市场需求明确、技术路径清晰的产品开发。

• 大模型（尤其是早期的通用大模型）是“不确定性”和“探索”的领域，它更需要一种鼓励冒险、容忍失败、支持长期主义、赋予研究人员高度自主权的文化和管理模式，这更接近于谷歌X实验室或早期OpenAI的模式。

值得注意的是，华为已经意识到了这一点。其后续聚焦于 “行业大模型” 的战略，实际上是将战场拉回到了自己擅长、且IPD能够发挥作用的领域——因为有明确的行业客户和场景需求，可以进行市场导向的开发。这正是一种将不确定性的技术，与确定性的市场需求相结合的策略调整。