2019年AI产业激动人心,2020年AI产业大“浪”滔天

如果说智慧计算是计算的下一个时代的浪潮,那么显而易见,浪潮已经立于浪尖。

2019年AI成为全球科技行业主旋律,一边是AI加速落地到产业,另一边则是AI技术正在日益精进。

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2019是AI最激动人心的一年

外媒Venturebeat在一篇报道中复盘称,2019年AI吸引政府、科技巨头和学术界的广泛关注,AI商业化落地成果丰硕。根据KPMG的调查显示,超过一半的企业高管都将把AI技术应用于公司业务中;普华永道预计到2030年,人工智能每年将为全球经济贡献16万亿美元。

AI加速落地,技术同步进化。三位深度学习之父夺得图灵奖鼓舞人心。AI边缘化趋势明显,甚至连最新的iPhone都已支持机器学习;多家芯片公司发布了具有强大机器学习能力的AI芯片,摩尔定律在芯片上再次生效;AI成为云计算平台的基础能力,AutoML让客户将AI应用于诸如营销、客服和风控等公司经营中,百度大脑这样的标准化、模块化和自动化的AI基础平台让AI技术普惠,成为各行各业所见即所得的能力。

在全世界范围内,AI都让人振奋,观望者在减少,行动者在增加。中国AI的发展,《科技日报》的一则报道标题总结得十分形象:“2019年,AI产业避虚向实”。

2019年“智能+”第一次被写入政府工作报告,AI与实体产业融合有了顶层设计。智博会、AI大会……关于AI的峰会不胜枚举,在2019世界人工智能大会上,10家国家新一代人工智能开放创新平台正式启动。9月初,科技部印发《国家新一代人工智能创新发展试验区建设工作指引》,提出到2023年建设20个左右试验区。截至2019年上半年,在国家层面政策推动下,已有近30个省份出台了人工智能相关规划或专项支持政策。AI治理专业委员会的成立则让AI技术发展更加有序安全。

中国科技公司更接地气,在国外科技巨头探索用AI下围棋玩游戏时,中国科技公司就已在尝试AI落地。2019年,AI在金融、政务、零售、娱乐、教育、营销、客服、媒体、农业诸多行业遍地开花,类似于刷脸支付、智能音箱、美颜相机、ZAO这样的可感知的大众AI应用如雨后春笋出现。AI产业化成了挡不住的趋势,AI成为科技产业下一幕已是必然。

2020年5G全面商用,将会进一步加速AI的发展。5G具有低延时、高带宽和大容量三大特性,给智能家居、自动驾驶、可穿戴、VR/AR等AI强相关的应用创造了网络条件,将给AI创造更多落地场景。5G本质是更强的数据传输能力,IoT设备也会采集更多数据,借助于5G传输到边缘侧和云端供AI学习,AI将拥有更多原材料即“数据”。边缘计算、云端协同和分布式计算会具备更好的网络基础,给AI创造完善的底层计算基础。总之,AI产业化会进一步加速,2020年的AI更加值得期待。

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AI开启服务器市场“下一个时代”

AI产业化加速,意味着更多“送水人”的机会。百度提出AI工业化要做“智能经济”的基础设施,阿里说要做数智化时代的商业操作系统。在互联网巨头外,还有众多的AI独角兽公司,这些公司都在给传统产业拥抱AI技术“送水”,帮助各行各业用好AI。

在AI产业化加速进程中,还有一类关键玩家,是正在崛起的计算平台。算力、算法和数据是AI的关键要素。百度、阿里们提供的更多是算法以及数据,AI对算力同样提出全新要求。

随着AI产业化,5G、AIoT、8K、VR/AR等产业正在爆发,数据正在不断膨胀且结构变得日趋复杂,而AI本质是对数据的学习、挖掘、训练和推理,因此,AI计算量正在指数级增长。同时,计算变得复杂:边缘计算兴起,云端协同成为新的核心计算架构;融合视觉、语音、语义等AI能力的多模态计算,正在取代古典计算成为主流;自动驾驶等实时AI应用,则对计算时效性、准确性、稳定性提出更高要求;计算成本日益高涨,降本增效成为各行各业的需求。总之,IT时代的计算基础架构已越来越难以满足DT时代的计算需求。

挑战意味着机会。2019年7月工信部明确指出,我国将以应用为导向,突破大数据关键技术,特别是加快高性能计算、大数据计算系统等能力提升,提升数据分析处理和知识发现能力,用计算力“赋能”数字经济。随着AI、云和边缘的发展,智慧计算时代已经来临。

什么是智慧计算?智慧计算是从数据中获得策略、洞察、智慧、知识的复杂数据计算,以云计算为基础平台、大数据为认知方法、机器学习为优化工具,综合了大数据、人工智能等多种数据处理技术。

浪潮是智慧计算的先行者和推动者,在浪潮服务器媒体沟通会上,浪潮信息副总裁、浪潮服务器产品部总经理沈荣说,人工智能代表着智慧计算的发展方向,人工智能让计算不再仅仅是简单的运算,而是真正思考分析,人工智能正把各个行业从信息化推向智慧化。

浪潮信息副总裁、浪潮服务器产品部总经理 沈荣

智慧计算市场迎来许多AI芯片公司,原先流行的X86、ARM等芯片架构均是面向通用计算场景,相关芯片已很难适应AI计算“大、多、杂、散”的计算需求,2019年很多AI芯片产品出现,比如2019年成功IPO的矿机巨头嘉楠科技核心战略就是超级计算,其基于RISC-V架构推出了AI芯片,满足边缘侧AI计算需求,其对手比特大陆同样将AI计算作为公司核心战略布局。阿里、华为、百度等巨头也都推出了面向云或者面向端的AI芯片产品。

智慧计算最大的玩家是服务器厂商,因为服务器才是计算力的核心承载,企业不会购买芯片本身,购买的是计算力,而服务器是计算力的核心载体,一边整合芯片、存储、内存等计算基础元器件,另一边则以云这一核心形式将算力商品化,让任何企业所见即所得。对于服务商厂商来说,智慧计算意味着下一个时代的开启。

2009年阿里云上线,接下来的十年成为云计算的黄金十年,云计算市场增长超过4倍,服务器市场受益于云翻了一倍,IDC数据显示,当前IT基础设施用于云的开支已经超过50%,2020年这一比例将进一步提升至57.6%。不过,由于云计算市场已经过十年发展,公有云市场增速放缓,服务器市场呈现出一定增长疲态,头部厂商增长率普遍较低。

IDC报告显示,2019年第三季度全球服务器厂商收入同比下降6.7%,为220亿美元,出货量同比下降3%,为307万台,而保持增长的只有浪潮等少数厂商。而AI是未来市场增长的动力,据预测,AI服务器到2022年全球市场规模将达到176亿美元,复合增长率30.8%,占整个x86服务器市场的18.3%。

IDC与浪潮联合发布的《2019-2020中国人工智能计算力发展评估报告》显示,未来五年中国人工智能基础架构市场规模增速将是整体基础架构市场的三倍以上,预计到2023年中国人工智能基础架构市场将从2018年约为19亿美金上升到83亿美金,未来五年复合增长率为33.8%,服务器市场规模占整个硬件市场85%以上。另一份报告则显示,AI服务器市场未来五年复合增长率将超过30%,增速达到中国整体服务器市场增速的三倍。

浪潮服务器能够在众多头部厂商中逆势增长,核心原因正是及时战略布局智慧计算,上半年,浪潮AI服务器销售额4.2亿美元,市场份额50.2%,自2017年以来,浪潮AI服务器就一直占据超过50%的市场份额,稳居市场第一。如今,云计算巨头均在布局AI及边缘计算,以适应智慧计算时代,谷歌、微软、亚马逊均在年度技术大会重点介绍AI能力,微软在2019年Ignite大会上宣称Azure可“使用AI解决商业问题。”

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智慧计算具备四大典型新特征

云计算改变了计算的建设与获取方式,却没有改变计算本身。换言之,云计算只是将传统IDC机房中的服务器搬到一些集中的中心机房,进而拥有按需租赁、弹性扩展、极度可靠和超大规模等特性。然而现在产业更迫切的不是节省计算成本,而是要数字化和智能化,从数据中获取价值。

前几天跟一个传统企业的CIO交流,对方告诉我:如果上云只是省去几个数据机房的钱,那么企业数字化是失败的,企业更应该借助上云的契机,实现数字化和智能化转型,降本增效的同时,进行组织、管理、业务创新,创新比降本增效更重要。

智慧计算不应该以提高计算效率本身为目标,而是要适应企业智能化转型过程中全新的计算需求,更高的投资效率和灵活性,进而更好地支持业务创新,沈荣认为智慧计算将具备融合、开放、敏捷和生态四大典型特征,我深以为然:

浪潮的智慧计算解决之道

1、融合。

智慧计算时代,计算、存储和网络等不同能力都会像磁铁一样“磁化”,进而拼在一起。软件定义存储(SDS)、软件定义网络(SDN)等模式的流行就是计算融合的结果;ICT即信息与通讯技术融合,诞生了NFV(网络功能虚拟化),TOP10运营商均已采取NFV技术,也将是5G网络的核心发展方向;IT和OT融合则是IoT发展趋势。网络技术、存储技术和计算技术等等都在融合在一起。

就像互联网技术一样,AI不是一个技术,而是一个技术集,IoT、5G、VR/AR甚至区块链都可以算是AI技术范畴,AI与各行各业结合又有智能制造、智能家居、智能金融等上层应用技术。AI技术范畴越来越大,AI场景变得多元,AI需求变得复杂,AI计算架构变得丰富,因此,智慧计算一定是融合计算,以满足智能时代的计算需求。

2、开放。

云计算是相对封闭的,不同巨头都有自己的云平台,而且往往企业上云都会选择跟自己亲近的云服务,结果是出现了不同的计算“篱笆”,一个个计算生态变得互相隔离。

智慧计算融合趋势下,涉及到的产业链更长,技术更加复杂,玩家更多,所以一定要开放,不同玩家即便有竞争关系都可以在一起坐下来,构建行业标准,开源底层技术,开放计算、测试、制造诸多标准流程,最终提高智慧计算效率,比如目前全球有三大开放社区,中国的ODCC和美国的OCP、Open19,这些组织在推动将最领先的数据中心实现标准化、产业化,从而加快整个数据中心行业的变革进程。随着AI技术的发展,开放玩家们正在将加速器模块标准化,简化AI基础架构的设计,缩短硬件设计周期。

开放的价值在通信行业就体现得很好,3GPP这样的国际化标准组织拉着全球通信产业各个重要玩家,一起来确立5G这样的标准,最终产业不同环节玩家,设备商、运营商、终端商、应用商……可以在一个大的标准下运作,设备因此可以兼容不同网络,人类通信效率得以不断提升。智慧计算时代,开放会让数据可以流动,算法可以复用,算力可以高效,最终所有人受益。

3、敏捷。

计算存在的唯一价值就是业务。移动时代业务发展很快,“小步快跑”成为移动互联网思维的关键词,2019年瑞幸咖啡成立18个月就成功上市,打破了企业成立到上市的最短时间记录。新的时代业务变化会更快,因为企业智能化的结果就是用数据驱动决策,很多业务的决策和执行都是自动化的。正是因为此,智慧计算一定要变得敏捷,来适应智能时代更敏捷的业务。

鉴于智慧计算本身变得多变、复杂和个性,传统的云计算交付模式已经很难做到敏捷,云计算的优势是通用,而不是个性,可以按需使用却不能按需定制。智慧计算一定要有敏捷的计算交付模式来满足个性、多变和复杂的计算需求。

4、生态。

AI一定是“众包”模式,在AI产业化过程中,众多公司一起协作服务产业AI需求是一种必然,没有任何一家公司可以做到“闭环”,没有任何一家可以做完所有事情。智慧计算的发展趋势一定是构建开放生态,我们看到不同AI巨头都在构建自己的生态,服务器厂商有自己的计算生态,云服务商有自己的云生态,AI算法巨头则有自己的技术服务生态,拉着合作伙伴一起来服务自己的客户。

中国人工智能基础架构生态图谱

跟云计算比,跟传统计算比,智慧计算的玩法,已经完全变了。作为智慧计算的先行者,浪潮多年来战略布局智慧计算,在融合、开放、敏捷和生态上均已具备核心竞争力,在吃到智慧计算头啖汤后,有望继续享受智慧计算的红利,获取增量。

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AI时代浪潮服务器凭什么闲庭信步?

纵观多年来的科技发展史,任何一波新的技术趋势,都是一波大浪,大浪到来,有的玩家可以站到浪尖风光无两,有的玩家则将被大浪吞没走向没落。面临智慧计算,浪潮具有闲庭信步的实力。浪潮AI服务器的布局,最早可以追溯到2012年,当时浪潮就在市场倒逼下做异构计算,奠定了AI计算的基础,这表明浪潮做智慧计算时间早。浪潮不只是很早决定做智慧计算,而且抓住了智慧计算的四大趋势,占据了AI服务器市场的关键位置。

1、2016年战略布局智慧计算,走融合计算的技术路线。

2015年,浪潮提出“计算+”战略,2016年浪潮将“计算+”解释为关键计算、智慧计算和科学计算,智慧计算成为浪潮核心战略方向。浪潮智慧计算战略以CBD(Cloud Computing、Big Data、Deep Learning)为核心,构建“硬件重构+软件定义”的融合架构技术体系和开放创新的计算生态,为客户提供可精确按需扩展、满足多样化应用场景的智慧计算。

浪潮IPF 2016合作伙伴大会

比如浪潮聚焦人工智能的同时,布局边缘计算。IDC数据显示,到2023年超过50%的新建企业基础设施将部署在边缘,目前这一比例不超过10%。在能源、通信等眼下边缘计算应用较为广泛的行业,浪潮已经拥有显著优势,是国家电网和南方电网重要合作伙伴。浪潮积极参与ICT融合,2018年参与三大运营商共同参与的OTII开放电信信息架构标准,2019年基于这一标准推出了NE5260M5边缘服务器,该产品既适合于图像视频等边缘AI应用场景,也可承担物联网等5G边缘应用场景,并针对边缘侧机房部署环境进行了大量优化设计。

再比如浪潮不只满足于服务器本身,而是布局全栈AI技术。浪潮向底层布局AI加速芯片,软件层面布局人工智能开发资源平台、AI云平台、自动机器学习平台、FPGA高效AI计算框架TF2以及集群并行版的Caffe深度学习计算框架,向上布局智能应用加速解决方案,如智能视频分析、医疗影像、电力设备巡检、金融汇率预测、语音识别、AI云等AI端到端解决方案。可以看到,浪潮战略布局智慧计算正是基于“融合”理念,抓住了智慧计算融合化的大趋势。

2、在业务中干出来的JDM模式,让浪潮具备了敏捷计算能力。

2014年在“互联网+”的趋势下,互联网基于云将各种计算能力对外输出,“生态”成为新的关键词,互联网公司的业务无所不包,同时场景变得更加复杂,多变和弹性,服务器需求爆发的同时,提出了更复杂的要求,对成本、供应的需求要求到极致。

基于前期的定制模式,浪潮形成了全新的JDM (联合开发,Joint Design Manufacture)业务模式,区别于传统OEM、ODM模式,与客户一起围绕用户需求协同创新,而不是你买我卖的传统供给模式,在设计、研发、交付和制造环节,利用智能制造、互联网、大数据、物联网等技术智能化,将新品的研发周期从1.5年压缩到9个月,从研发到供货最短周期可以缩短到3个月,这已是行业极限。

浪潮JDM商业模式

能够做到全程定制化的快速交付,浪潮依靠的不仅是运营方面的创新,还有技术方面的创新。通过对前沿技术更为全面细致的跟踪和预研,以及平台化和模块化的技术策略,浪潮工程师可以将AI、大数据等各类客户应用需求转化为不同产品平台与模块的组合,沈荣说“只要客户提出要求,我们很快就可以搭出一台原型机让客户先测测看。”

JDM模式让浪潮抓住了云时代复杂的服务器需求,云服务器产品已涵盖了ODCC、OCP和OPEN19三大国际标准,SR整机柜服务器市场占有率60%。智慧计算将更加敏捷,浪潮服务器将延续独创的JDM模式发挥敏捷特性。比如百度2019年春晚红包活动创下了“春晚不宕机”的记录,在决定下来的时候离春节只有一个月的时间,要在一个月时间内完成10 万台服务器的部署,这在以前不可完成;基于JDM模式则可以做到一天部署1 万台,完全可以满足春节红包这样的突发营销需求。

JDM模式很难复制,用浪潮相关业务负责人的话说:“JDM模式不是造出来,而是不断摸索中提炼出来的,是业务在一线干出来的。”JDM不只是一种模式,而是一种能力,背后设计到智能制造、柔性供应链、智能物流诸多能力的整合,已是浪潮的核心竞争力,智慧计算时代优势会更明显。

浪潮服务器智能工厂

3、全面开放,构建智慧计算生态,让浪潮可以走得更远。

跟浪潮服务器沟通的感觉是,浪潮很少谈竞争对手,不谈竞争更重视合作,在我看来这是对智慧计算时代的一个重要认知:走开放生态路线,而不是“吃独食”。

浪潮积极参与到多个国际标准组织,积极参与多个开源项目,与产业不同环节的主流厂商如英特尔、思科、阿里巴巴、百度、IBM、英伟达等联合共创,摸索超融合架构、下一代数据中心管理架构、多云融合、计算专用芯片方案和下一代开放总线,比如与百度一起研发了ABC一体机,将AI、大数据和云计算能力组合在一起用户所见即所得。

浪潮与百度一起研发的ABC一体机

浪潮组建AI服务生态来更好地满足客户的智慧计算需求,今年8月浪潮发布“元脑生态计划”,连接技术端的人工智能算法公司和应用端的ISV、SI公司,共同完成从人工智能算法开发、模型部署,到计算基础设施构建,再到人工智能应用开发与交付的全流程服务。

浪潮AI元脑生态

浪潮还与产业玩家一起摸索智慧计算的行业应用,如医疗、交通、制造、金融等行业的客户,比如成功帮助平安科技在多个金融信贷场景中应用AI,双方联合开发了人工智能云主机平安云B1,基于浪潮最新的人工智能超级服务器AGX-5,计算性能高达2千万亿次/秒。

今天是一个融合时代,同时是一个竞合时代,浪潮的客户特别是互联网客户很可能一定程度上跟浪潮有业务重叠。如何看待这样的竞合关系?沈荣说:“术业有专攻,生态也好,合作也好,每个人干自己专业的事情可能是效率最高的。靠浪潮一家把智慧计算弄起来是不可能想,这一定是整体配合,你中有我、我中有你的事情。”浪潮服务器产品部副总经理陈彦灵也表示:“我们的目标和互联网客户1+1>2,每个人都有自己的所长,浪潮所长是供应链整合能力、制造、一些新技术的开发,互联网企业也有很多专长,对他应用的了解,对软硬件的整合,我们有很强的互补。”

一个人走得更快,一群人走得更远,浪潮深谙此理。浪潮过去十年一直是跟云服务商共创摸索出JDM模式,让更多企业将云用起来,现在布局智慧计算则是跟生态伙伴一起,消除AI计算瓶颈,让AI在更多行业落地,成为各行各业数字化和智能化转型的计算底座。如果说智慧计算是计算的下一个时代的浪潮,那么显而易见,浪潮已经立于浪尖。

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