近來，關(guān)于兩個辛丑年對比的話題刷屏朋友圈，除了關(guān)于國力與底氣的討論外，了解中國力量在軟實力方面的崛起，這就是科技力量的變化。

說到技術(shù)，我們首先想到的是5G、大數(shù)據(jù)、萬物互聯(lián)、人工智能等熱門詞匯。不可否認(rèn)，人工智能是這些新興信息技術(shù)中的流行炸雞，也是未來工業(yè)、社會甚至國力發(fā)展的底氣。

令人高興的是，國內(nèi)人工智能領(lǐng)域近年來取得了許多新的突破和成績，在最近有關(guān)部門發(fā)表的《2020人工智能中國專利技術(shù)分析報告》中，截至2020年10月，中國人工智能專利申請量累計達(dá)到69.4萬件，比上年增加56.3%的IDC相關(guān)調(diào)查報告顯示，2020年全球各國AI計算發(fā)展水平統(tǒng)計顯示，中國人工智能服務(wù)器占世界市場的三分之一左右，成為世界人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展的中堅力量

但在討論國內(nèi)人工智能領(lǐng)域的熱門話題時，也有不少挑戰(zhàn)和隱憂困擾著眾多參與者，特別是AI應(yīng)用和落地過程中，痛點和焦慮也隨之出現(xiàn)，如果總結(jié)一下，可以把重點放在三個問題上：

1.如何解決人工智能計算能力短缺和高成本企業(yè)之間的矛盾？

2.能否建立類似水電供應(yīng)的AI計算能力基礎(chǔ)設(shè)施？

3.如何協(xié)同行業(yè)在AI應(yīng)用落地過程中迎接工業(yè)AI的浪潮？

破局無疑要從滿足行業(yè)需求和鞏固發(fā)展基礎(chǔ)入手。

需求爆發(fā)，壓力暴漲。

沒有工業(yè)，沒有人工智能，沒有企業(yè)，沒有人工智能，人工智能已經(jīng)迅速滲透到各行各業(yè)的發(fā)展和建設(shè)中，這是不爭的事實。

然而，太多的問題也隨之而來:簡而言之，各行各業(yè)對人工智能需求的食欲越來越大，但人工智能能力供給不足，成本飆升。這正是人工智能供需的痛點和矛盾。

需求的變化有兩點值得注意:一方面是數(shù)量的增加，另一方面是質(zhì)的變化。

2020年6月至8月，IDC對中國企業(yè)的人工智能應(yīng)用需求進行了專題調(diào)查和研究。研究發(fā)現(xiàn)，企業(yè)對人工智能帶來的價值有了更深的認(rèn)識，企業(yè)在人工智能應(yīng)用中采取了更積極的措施。

從理解的角度來看，這其中最大的變化體現(xiàn)在對人工智能新應(yīng)用場景的嘗試上，即除了已經(jīng)被多個行業(yè)驗證的通用場景外，不同行業(yè)的用戶還在根據(jù)自己的行業(yè)特點積極嘗試，開辟一些新的碎片應(yīng)用場景。

數(shù)據(jù)顯示，超過90%的企業(yè)正在使用或計劃在未來三年內(nèi)使用人工智能。其中，大多數(shù)企業(yè)使用公共云、私有云和本地部署的混合架構(gòu)來部署人工智能應(yīng)用，而74.5%的企業(yè)希望未來能使用具有公共設(shè)施意義的新型人工智能基礎(chǔ)設(shè)施。請注意，這種期望也是不同地區(qū)和不同規(guī)模企業(yè)的共識。

除數(shù)量變化外，AI計算能力方面的質(zhì)變更為引人注目。

說到質(zhì)變，首先要說AI模型。其中最有代表性的是打敗李世石的AlphaGO，OpenAI實驗室去年推出的GPT3。前者是眾所周知的圍棋天賦，后者是去年發(fā)布后AI科學(xué)領(lǐng)域的震蕩。

事實上，許多人工智能模型的不斷出現(xiàn)，最終目標(biāo)是具有更高的等級智能。每次模型的智能化程度提高，模型都變得越來越復(fù)雜，模型尺寸也呈現(xiàn)爆炸式增長。這里有一個不太合適的比喻。如果我們把施瓦辛格主演的《終結(jié)者》中的天網(wǎng)視為人工智能可以達(dá)到的最高水平，那么從2012年開始出現(xiàn)的AlexNet網(wǎng)絡(luò)模型，以及未來幾年的ResNet、Transformer、BERT到GPT-3的優(yōu)秀人工智能模型，如天網(wǎng)。

特別是OpenAI實驗室推出的GPT-3自然語言模型，有1750億語言模型參數(shù)，經(jīng)過訓(xùn)練已能寫詩、寫樂譜，回答歷史、天文等問題，甚至涉足醫(yī)學(xué)領(lǐng)域，被一些科學(xué)家稱為幼年天網(wǎng)。同時，它也是名副其實的算力吞噬者。

顯然，越先進的大型人工智能模型需要消耗越多的計算資源。如果沒有強大的計算能力支持，培訓(xùn)一個先進的模型需要花費的時間和金錢——這絕對是許多人無法想象的。

舉例來說：媒體機構(gòu)對量子位進行了估算，訓(xùn)練一個GPT-3模型需要一個GPU運行355年；它的訓(xùn)練費用大約是600-1200萬美元。另一方面，Resnet-152模型出現(xiàn)在2016年，各個方面的成本都不到GPT-3的三分之三。

您覺得這很可怕嗎？實際上，2021年1月，谷歌大腦科學(xué)家剛剛宣布，他們設(shè)計的簡化和稀疏的架構(gòu)(SwitchTransformer)可以將語言模型參數(shù)擴大到1.6萬億，是GPT-3的近十倍。

無需咂舌，這是AI進化過程中不可逆轉(zhuǎn)的質(zhì)變。

中國工程院院士鄭緯民曾經(jīng)指出，下一代人工智能的發(fā)展迫切需要建立人工智能計算基礎(chǔ)設(shè)施。GPT-3取得了很好的進步，但與人類智能仍有差距，下一代人工智能模型可能超過1兆參數(shù)。這只兆參數(shù)的人工智能巨獸來了。

從理解的角度來看，承載人工智能的新計算能力基礎(chǔ)設(shè)施的供應(yīng)水平將成為直接影響人工智能創(chuàng)新迭代和工業(yè)人工智能應(yīng)用的關(guān)鍵因素。對計算能力的渴望和對人工智能模型的智能追求越來越迫切地將人工智能計算能力基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的話題提到了重要環(huán)節(jié)。

人工智能計算能力的建設(shè)迫在眉睫。

隨著模型尺寸的擴大，如何實現(xiàn)高效的人工智能培訓(xùn)和計算關(guān)系到人工智能生產(chǎn)開發(fā)的效率。實現(xiàn)高效人工智能模型培訓(xùn)的重要支持是在更短的時間內(nèi)完成大規(guī)模人工智能計算，這對人工智能產(chǎn)品的重復(fù)效率和成功至關(guān)重要。

如何創(chuàng)造強大的計算支持能力，如何有效減少培訓(xùn)先進AI模型所需的時間和金錢？

計算能力并不完全取決于芯片能力。由于越來越多的先進人工智能模型培訓(xùn)開始尋求巨大的計算能力支持，芯片技術(shù)對計算能力的物理限制越來越明顯，芯片制造技術(shù)水平的提高速度也落后于算法模型，有些模型接近人工智能計算能力的極限。如果能力有限，算法模型的不斷創(chuàng)新也會受到限制。因此，計算能力已經(jīng)成為未來人工智能應(yīng)用突破的決定性因素。

此前，國際數(shù)據(jù)中心聯(lián)合浪潮集團發(fā)布的《2020-2021中國人工智能計算能力發(fā)展評估報告》還指出，到2020年，中國GPU服務(wù)器仍占據(jù)約95%的市場份額，是數(shù)據(jù)中心人工智能加速計劃的首選。未來幾年，隨著推理工作負(fù)荷在各個行業(yè)的廣泛應(yīng)用，F(xiàn)PGA、ASIC等加速芯片將在各個領(lǐng)域使用。

IDC預(yù)計到2024年，其他類型加速芯片的市場份額將迅速發(fā)展，人工智能芯片市場將呈現(xiàn)多元化趨勢。該報告強調(diào)，服務(wù)器是人工智能基礎(chǔ)設(shè)施的核心，到2020年，中國人工智能基礎(chǔ)設(shè)施的市場規(guī)模將達(dá)到39.3億美元，其中服務(wù)器支出占87%。

可見，人工智能服務(wù)器技術(shù)的不斷創(chuàng)新，包括各種互聯(lián)方式和拓?fù)浼軜?gòu)，以滿足不同應(yīng)用場景的需求。同時，人工智能基礎(chǔ)設(shè)施也在向開放式結(jié)構(gòu)發(fā)展，以滿足下一代高效、靈活、可擴展的人工智能數(shù)據(jù)中心的需求。

事實上，當(dāng)去年4月的浪潮提出智能計算中心的概念時，它指出智能計算可以像水電一樣成為社會的基本公共服務(wù)。

智能化計算中心的意義在于通過生產(chǎn)、聚合、調(diào)度和釋放計算能力，有效地支持?jǐn)?shù)據(jù)開放共享、智能化生態(tài)建設(shè)和產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新聚集，有效地促進人工智能產(chǎn)業(yè)化、產(chǎn)業(yè)人工智能化和政府管理智能化。它的內(nèi)涵主要包括四個方面：一是計算能力公共基礎(chǔ)設(shè)施，二是計算結(jié)構(gòu)技術(shù)領(lǐng)先，三是計算能力、數(shù)據(jù)和算法整合平臺，四是產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新升級。

這四點是解決上述行業(yè)應(yīng)用需求爆炸、計算能力不足、成本高的企業(yè)、人工智能技術(shù)發(fā)展支持計算能力等痛點的最佳方法。結(jié)合國家戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)以人工智能為中心的發(fā)展計劃，人工智能計算能力在基礎(chǔ)設(shè)施水平上的意義更加突出和迫切。

根據(jù)去年兩會政府工作報告中提出的新基礎(chǔ)設(shè)施，明確了人工智能、特高壓等新技術(shù)開發(fā)技術(shù)的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)。在最近的十四五規(guī)劃建議中，人工智能和量子信息、集成電路智能和量子信息和集成電路排名前三。因此，人工智能作為新一輪工業(yè)智能變革的核心驅(qū)動力，將推動數(shù)萬億美元的數(shù)字經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)升級和轉(zhuǎn)型。作為人工智能計算能力的重要載體，實現(xiàn)計算能力、算法和數(shù)據(jù)全面整合的智能計算中心將為未來新基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)展所需的計算能力提供重要的參考定義。

或許有人會問，政府部門、不同行業(yè)、大中小企業(yè)能從智能計算中心等基礎(chǔ)設(shè)施中獲得什么？

一是推動國內(nèi)人工智能產(chǎn)業(yè)化浪潮的創(chuàng)新發(fā)展；

智能計算中心作為人工智能軟硬件技術(shù)的集成載體，為人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展提供了大規(guī)模的數(shù)據(jù)處理和高性能的智能計算支持，使人工智能技術(shù)能夠更有效地實現(xiàn)培訓(xùn)、推理等學(xué)習(xí)過程。智能化計算中心的建設(shè)，一方面將推動平臺+應(yīng)用+人才三位一體的新型人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展模式，另一方面將計算+生態(tài)系統(tǒng)，加速從基礎(chǔ)到應(yīng)用的人工智能產(chǎn)業(yè)鏈的形成。

二是推動工業(yè)人工智能轉(zhuǎn)型升級；

就像公共云給企業(yè)信息化轉(zhuǎn)型帶來的好處一樣，智能計算中心作為一個新的基礎(chǔ)設(shè)施，可以幫助企業(yè)實現(xiàn)低成本、高效率的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。各種企業(yè)可以根據(jù)業(yè)務(wù)需求，依托智能計算中心提供的人工智能模型庫和人工智能計算能力調(diào)度平臺，自動生成適合實際需求的商業(yè)系統(tǒng)模型。同時，智能計算中心通過提供計算能基礎(chǔ)設(shè)施和通用軟件服務(wù)，結(jié)合產(chǎn)業(yè)鏈上下游，可以為企業(yè)提供完整的人工智能服務(wù)鏈，有助于實現(xiàn)人工智能供求的高效連接。

幫助政府幫助政府管理能力的現(xiàn)代化。在當(dāng)前的智能城市建設(shè)過程中，智能計算中心融合了人工智能、互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計算等信息技術(shù)，迅速集中在線各種管理主體，提供數(shù)據(jù)分析、云計算平臺、算法和計算能力等工具和資源。

當(dāng)然，這其中最重要的是計算經(jīng)濟賬戶，提高效率，降低成本是基礎(chǔ)設(shè)施對所有行業(yè)最大的幫助。智能計算中心作為計算能力生產(chǎn)供應(yīng)平臺，在構(gòu)建過程中以融合開放的結(jié)構(gòu)計算系統(tǒng)為平臺，以數(shù)據(jù)為資源，以免費或低成本提供大量開放源碼的人工智能算法及其代碼

同時，智能計算中心可以通過平臺打開界面，向IT基礎(chǔ)薄弱的企業(yè)輸出行業(yè)領(lǐng)先企業(yè)的算法能力、數(shù)據(jù)資源和運營服務(wù)，大大降低了整個社會的AI應(yīng)用成本。

從這些方面來看，智能計算中心作為新時期基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的必要性不言而喻，迫切性不言而喻。

工業(yè)AI化-獨樂樂不如眾樂樂。

從這些方面來看，人工智能計算能力作為基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的價值和意義已經(jīng)非常明確。那么，在這種基礎(chǔ)產(chǎn)業(yè)變革中，浪潮想扮演什么樣的角色呢？

從IDC發(fā)布的2020HI《全球人工智能市場半年度跟蹤報告》可以看出，目前全球半年度人工智能服務(wù)器市場規(guī)模已達(dá)55.9億美元，市場份額為16.4%，居全球人工智能服務(wù)器市場首位。從這個角度來看，浪潮可以在人工智能產(chǎn)業(yè)化的浪潮中繼續(xù)領(lǐng)先。

但去年年底，當(dāng)聽到AI&HPC總經(jīng)理劉軍在一些公共場合分享自己的觀點時，有一句話引起了人們的關(guān)注。從市場水平來看，人工智能產(chǎn)業(yè)化是一個1000億級市場，人工智能產(chǎn)業(yè)化是一個萬億級市場。我們可能會走得更快，我們可能需要趕上工業(yè)人工智能。

人工智能產(chǎn)業(yè)化和人工智能產(chǎn)業(yè)化在文字上的細(xì)微差異，背后卻是科技產(chǎn)業(yè)在人工智能應(yīng)用場景中的巨大差異。幫助所有行業(yè)落地和應(yīng)用人工智能是無限廣闊的市場和長期可持續(xù)的未來。

在這些因素中，浪潮要做的不是自己一家獨大，而是與更多的合作伙伴合作，共同擴大這一萬億市場，實現(xiàn)雙贏。它也是浪潮智算中心在新基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)過程中所扮演的角色。

一方面，智能計算中心的建設(shè)應(yīng)滿足三個基本條件:開放標(biāo)準(zhǔn)、高效集約和普適包容性；另一方面，該系統(tǒng)將繼續(xù)投入到人工智能時代的三個要素中——計算能力輸出、服務(wù)能力優(yōu)化和人才培養(yǎng)。從理解的角度來看，只有在構(gòu)建以人工智能計算能力為核心的基礎(chǔ)設(shè)施的過程中，幫助和促進生態(tài)伙伴的優(yōu)勢互補和強大聯(lián)合，共同實現(xiàn)行業(yè)最終用戶，才是智能計算中心的商業(yè)核心價值。這個人工智能時代的多贏理念確實遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過了傳統(tǒng)意義上的人工智能產(chǎn)業(yè)化。

從浪潮過去一段時間的各種措施可以看出，它一直在推動智能計算中心信息技術(shù)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)向更深更廣的領(lǐng)域發(fā)展。自1993年浪潮成功開發(fā)中國第一臺小型計算機服務(wù)器以來，經(jīng)過近30年的積累，浪潮克服了高速互聯(lián)芯片、關(guān)鍵應(yīng)用主機、核心數(shù)據(jù)庫、云數(shù)據(jù)中心操作系統(tǒng)等一系列核心技術(shù)?，F(xiàn)在，圍繞智能計算中心，浪潮不斷深化，開發(fā)出硬件重建的智能計算中心計算系統(tǒng)，以及軟件定義的智能計算中心操作系統(tǒng)等。同時，許多業(yè)務(wù)浪潮和合作伙伴也在嘗試打造智能計算中心的底層，為政府和行業(yè)用戶提供端到端的智能服務(wù)，輸送源源不斷的計算能力。

可以肯定的是，工業(yè)人工智能應(yīng)用應(yīng)該深入到每個行業(yè)的應(yīng)用實踐中，具體的產(chǎn)品和挑戰(zhàn)應(yīng)該選擇合適的算法、模型和處理方法。浪潮與許多了解行業(yè)應(yīng)用場景的開發(fā)商、軟件提供商和集成商攜手，與這些合作伙伴共同完成行業(yè)應(yīng)用的落地。目標(biāo)不僅是利己利他，還是徹底了解人工智能與綜合國力發(fā)展之間的邏輯關(guān)系。

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