| huozm32831 |
2020-12-21 21:10 |
任何一项技术的潮起潮落并不是偶然，但像人工智能技术这样，在过去几十年间历经数次波峰波谷的却并不多见。人工智能对人类社会来说并不是一项简单的技术革命，它象征着一个时代的到来，如同工业时代之于农业时代一样，会带来天翻地覆的变革，影响人类社会百年、甚至千年的进程。
《智能时代：大数据与智能革命重新定义未来》中预言，传统的行业都将采用智能技术实现升级换代，也会改变原有的商业模式。
的确，我们也看到人工智能在应用端的创新如雨后春笋，人脸识别、无人驾驶、智能推荐等AI应用已经成为现实；在行业端，越来越多的企业将人工智能视为数字化转型的下一站。
而在宏观层面，新基建将人工智能列入其中，人工智能算力的需求指数不断攀升，IDC与浪潮联合发布的《2020-2021中国人工智能计算力发展评估报告》显示：2020年新基建整体投资规模预计将达到2757.1亿美元，人工智能作为新基建的重要领域之一，也将迎来快速增长。IDC 预计，2020年中国人工智能市场规模将达到62.7亿美元，2019-2024年的年复合增长率为30.4%。
供给侧理论告诉我们，国民经济的平稳发展取决于经济中需求和供给的相对平衡。人工智能市场规模的扩大，带来了对人工智能算力的巨大需求，这也必然会给人工智能算力的供给侧带来巨大的机会。
算力是人工智能发展的关键驱动力
这几年的AI热度持续不减，AI的创业激情澎湃，AI的算法突飞猛进，AI的应用层出不穷，但AI真正在行业落地的进度却并不快。归根到底，最核心的原因，就是AI算力的缺失，和AI算力的难以普及造成的。
据IDC预测，到2020年将有超过500亿的终端与设备联网，这意味着从云、端、边对AI算的力需求正在爆发，如何来满足这些算力所需，一直是一个亟待解决的问题。 同时，AI的能力不应该只是大公司的专利，百行百业都需要“普惠”的AI算力去迈向智能化变革。
浪潮信息副总裁、浪潮AI&HPC产品线总经理刘军
浪潮信息副总裁、浪潮AI&HPC产品线总经理刘军也表示，“从实际的业务情况看，人工智能算力的需求持续呈现上升的势头，很多传统行业都出现了明确的人工智能应用场景。这导致人工智能算力的需求高于供给，形成了供给的缺口，但对算力市场来说是一个好事，这能拉动快速增长，带来正面的推动作用。”
人工智能应用对算力最大的挑战依然来自于核心数据中心的模型训练，近年来，算法模型的复杂度呈现指数级增长趋势，正在不断逼近算力的上限，为确保人工智能进一步快速发展，算力已经成为其中的关键因素。
作为AI算力的主要供给单元，AI服务器的地位依旧不可撼动。按照IDC的预测，2020年中国AI整体市场规模将达 62.7美元，其中AI基础设施市场规模达到39.3亿美元，在总体份额中的占比将超过6成。而服务器是人工智能基础设施的核心，在AI基础设施支出占比高达87%。浪潮则在IDC公布的《2020H1中国AI加速计算报告》中强势领跑，AI服务器销售额达6.88亿美元，市场份额占比达53.5%，以大幅优势高居第一。
刘军说，未来的AI 需求，就像现在电力一样无所不在，无处不在。对于经济发展来说，它的一个重要指标就是AI算力怎么去供给，怎么去普惠，怎么去支撑地方的经济，产业和创新升级。”
人工智能指数与数字经济呈正比关系
今年疫情期间，大量的AI应用成为了城市治理的辅助工具，“中国城市数字经济指数”最高的六个一线城市实现有效防控需要11天，而其他城市则需要15天到21天。这个数字证明了智能程度更高的城市，城市治理水平就更出色。
实际上，人工智能算力的城市渗透率，也可以与城市数字经济的成色呈正比关系。
《报告》显示：2020年中国人工智能算力渗透的城市排行榜，排名前五的城市依次为北京、深圳、杭州、上海、重庆，排名6-10的城市为广州、合肥、苏州、西安、南京。与2019年相比，深圳超过杭州位居第二，重庆进入第一梯队，西安超过南京位居第九。
IDC企业研究助理副总裁周震刚
IDC企业研究助理副总裁周震刚表示，“北京的优势在于有百度、字节跳动等互联网带动了对AI的需求，保持住了榜首定位置，而重庆则是因为推动了诸多人工智能的场景落地，还在重庆高校开设人工智能课程，全面拉动了对人工智能的投入。”
而除了TOP10城市之外，多个城市在自身产业优势及各种因素推动下，人工智能应用取得了较大进展，例如东莞的智能制造；武汉的智慧医疗；合肥的智慧农业等，中国人工智能城市发展正在遍地开花，未来将会出现越来越多结合城市特点的人工智能示范区，为产业发展树立标杆。
《报告》还显示：从2020年各个国家AI计算的发展水平来看，中国人工智能服务器占全球人工智能服务器市场的三分之一左右，是全球人工智能产业发展的中坚力量。人工智能服务器的投资能够为人工智能应用的落地提供核心的算力保障，对于未来国家计算力指数的提高具有极大的推动作用。
智算中心，赋能产业AI化
事实上，AI算力之所以与数字经济产生了紧密的联系，一个重要的背景是：人工智能服务器技术不断创新，包含多种互联方式和拓扑架构，以满足不同的应用场景需求，同时，在全球开放计算的大趋势下，人工智能基础设施也在向开放架构发展，各大主流服务器供应商作为开放架构的发起者及参与者，积极为开源社区贡献自己的能力，以快速、大规模地部署更加高效、灵活、可扩展的下一代人工智能数据中心。
这意味未来所有的数据中心，都将向人工智能数据中心演进，所有的算力都会成为AI算力，所有的服务器都会变成AI服务器，当AI的算力得到极大的普及，甚至取之不尽，用之不竭，人工智能就真正成为了世界经济发展的“源泉”。
这与浪潮对“智算中心”的战略布局颇为一致，，“智算中心”就像工业时代的电厂，成为智慧时代计算力的主要生产中心和供应中心，以强大的计算力驱动AI模型对数据进行深度加工，向政府、行业、企业等多用户群体提供人工智能所需的算力、数据和算法服务。
刘军表示，“智能计算中心是一个基于最新的人工智能理论，采用领先的人工智能计算架构去构建的这样智算中心，去产业AI化和政府治理智能化提供相应AI算力的输出。它基于最新的人工智能核心，以深度学习为基础，它采用的架构，方法论，软件生态，包括赋能方式和传统数据中心是不一样的。”
如其所言，产业AI化已经从早期的试点逐渐成为企业发展和生存的刚需。过去一年，人工智能在行业的应用获得了快速发展，通用型应用场景已经具有相当的成熟度，在业务需求的推动下，具有高行业属性的碎片化应用也开始被广泛使用，并辐射到了媒体娱乐、现代农业、智能家居、智慧电力等多个不同领域。
人工智能发展的另一个特征是边缘算力需求，因为日益增长的业务实时性需求使边缘和端侧的计算能力变得越来越重要，IDC预测，到2023年，接近20％用于处理人工智能工作负载的服务器将部署在边缘。2020年是边缘计算广泛落地的元年，人工智能算力也会逐渐向边缘渗透，无论是更接近于端侧数据产生的轻边缘还是更接近核心数据中心的重边缘，都将迎来很大的发展契机。
“算力就是人类到今天最伟大的发明，算力一定还是会不断促进整个计算技术再往前迭代进步，技术的进步不断推进更大的想象空间，更多的科技创新，使得更多的可能性能够实现。”刘军说。 |
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