文|智能相對論
作者|葉遠風(fēng)
“十四五”規(guī)劃綱要將“加快數(shù)字化發(fā)展 建設(shè)數(shù)字中國”單獨成篇,并首次提出數(shù)字經(jīng)濟核心產(chǎn)業(yè)增加值占GDP比重這一新經(jīng)濟指標(biāo),將數(shù)字經(jīng)濟提升到了國家戰(zhàn)略高度,AI作為數(shù)字經(jīng)濟的重要驅(qū)動力之一,即將迎來重大發(fā)展機遇。
同時,“十四五”規(guī)劃中明確提出,要瞄準(zhǔn)人工智能等前沿領(lǐng)域,強化國家戰(zhàn)略科技力量。
頂層設(shè)計引導(dǎo)下,越來越多高校、科研院所及企業(yè)正加速入局,進行AI創(chuàng)新探索。繁榮景象下,原本就很緊張的算力供給正面臨著更加嚴(yán)峻的挑戰(zhàn),甚至制約了AI的發(fā)展速度。
幸運的是,一種更符合當(dāng)下實際的算力供給形態(tài)——基于昇騰的人工智能計算中心正在蓬勃發(fā)展,它不僅能夠有效解決日益嚴(yán)峻的算力供給問題,還可以通過資源聚集效應(yīng)對AI產(chǎn)業(yè)發(fā)展起到孵化和助推作用。
人工智能計算中心助力突破AI發(fā)展算力瓶頸
數(shù)據(jù)顯示,當(dāng)前AI在全行業(yè)整體滲透率只有4%,AI初創(chuàng)企業(yè)的存活率不到10%,這與AI產(chǎn)業(yè)蓬勃發(fā)展的大眾印象存在較大沖突。背后的重要原因之一,就是國內(nèi)目前稀缺且昂貴的AI算力,抬高了AI研究和應(yīng)用的門檻。
高校、科研院所和中小初創(chuàng)企業(yè)等組織普遍面臨著一個尷尬狀況:他們研究的課題和項目在技術(shù)深度和預(yù)期目標(biāo)上并不輸于大型龍頭企業(yè),但資源供給卻遠遠不及。AI算法創(chuàng)新需要投入大量算力反復(fù)試錯、迭代,很難一次性成功,這就使得算力資源不足的組織很容易陷入“畏手畏腳”的境地,直接影響創(chuàng)新效率和成果。
人工智能計算中心提供的高性價比的、安全、普惠的算力資源,可大幅縮減各類組織的算力成本,緩解甚至徹底解決算力瓶頸問題。
在各地政府與華為等領(lǐng)先科技企業(yè)的合作下,基于昇騰的人工智能計算中心已經(jīng)在深圳、武漢、成都等多個城市相繼落地。
在武漢,華為助力建設(shè)的人工智能計算中心AI峰值性能可達100PFLOPS;在深圳,華為助力建設(shè)和運營的“鵬城云腦Ⅱ”基于Atlas 900集群可提供E級算力。去年11月由多名國際專家聯(lián)合發(fā)布的IO500榜單中,“鵬城云腦II”分別以7043.99和1129.75的得分,位居IO500總榜榜首和10節(jié)點榜單榜首。這是國內(nèi)系統(tǒng)首次占據(jù)該榜單榜首位置,實現(xiàn)了零的歷史性突破。
這些人工智能計算中心將給各地區(qū)的AI創(chuàng)新組織提供有力支撐,通過普惠且高效的AI算力資源推動科研創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)應(yīng)用。
人工智能計算中心不僅為中小型組織解決了AI算力資源問題,也為許多大型組織提供了更加方便快捷的選項。企業(yè)自建AI算力需要配置軟硬件系統(tǒng)、AI工程師、運維等眾多要素,還要考慮散熱、降噪等問題,工作量巨大。而有了人工智能計算中心,這些問題都不再需要考慮,企業(yè)只需要安心“享用”算力即可。
推動算力普惠之外,人工智能計算中心的產(chǎn)業(yè)價值凸顯
AI技術(shù)創(chuàng)新除了依賴于算力,也需要各方面配套資源的加持。因此,各地政府建設(shè)的人工智能計算中心還圍繞產(chǎn)業(yè)互動進行了外延拓展:依托人工智能計算中心,協(xié)同打造公共算力服務(wù)平臺、應(yīng)用創(chuàng)新孵化平臺、產(chǎn)業(yè)聚合發(fā)展平臺、科研創(chuàng)新和人才培養(yǎng)平臺,形成“一中心四平臺”的人工智能產(chǎn)業(yè)布局,賦能區(qū)域產(chǎn)業(yè)集群。
這種聯(lián)動式的做法,一方面能夠直接促進AI技術(shù)與本地優(yōu)勢地位產(chǎn)業(yè)(如制造、醫(yī)療、交通、網(wǎng)聯(lián)車等)相結(jié)合,讓技術(shù)轉(zhuǎn)化成產(chǎn)業(yè)價值。
以武漢為例,當(dāng)?shù)赜媱澖枞斯ぶ悄苡嬎阒行牡攘α?,?023年孵化AI深度應(yīng)用場景超過60個,形成AI應(yīng)用示范項目超過100個。
目前已經(jīng)能看到多個創(chuàng)新項目密集落地:
武漢企業(yè)庫柏特的智能機器人補藥系統(tǒng),需要對機械臂每一次抓取藥盒后進行“拍照”,在武*工智能計算中心的支持下,通過視覺處理算法創(chuàng)新,讓過去200毫秒一次的拍照時間縮短到50毫秒,效率大大提升;微晟科技通過與武*工智能計算中心合作,創(chuàng)新落地的自助收銀智能防損系統(tǒng),讓收銀環(huán)節(jié)的商超盜損率下降85%。
另一方面,多個服務(wù)平臺也能夠有效匯聚各方資源,形成集群式的產(chǎn)業(yè)生態(tài)。以產(chǎn)業(yè)聚合發(fā)展平臺為例,通過聚合人工智能鏈上的各類公司(包括算法公司、數(shù)據(jù)處理公司、行業(yè)集成公司等)形成完整產(chǎn)業(yè)閉環(huán),其可以推動產(chǎn)業(yè)以整體姿態(tài)加速發(fā)展,避免因為“木桶效應(yīng)”造成的發(fā)展障礙。
武*工智能計算中心就圍繞武漢優(yōu)勢AI場景來服務(wù)當(dāng)?shù)氐钠髽I(yè),在這之前,武漢已經(jīng)獲批國家新一代人工智能創(chuàng)新發(fā)展試驗區(qū),將重點打造和形成“一芯、兩網(wǎng)(智能網(wǎng)聯(lián)汽車、網(wǎng)絡(luò)安全)、四大應(yīng)用場景(數(shù)字設(shè)計、智能制造、智慧城市、基因測序)”的智能產(chǎn)業(yè)態(tài)勢,人工智能計算中心推動著這樣的產(chǎn)業(yè)聚集和發(fā)展更進一步。目前,武*工智能計算中心已經(jīng)在20+企業(yè)、4家高校及科研院所提供算力和產(chǎn)業(yè)服務(wù),引進了中科院自動化所等首批頭部科研單位,帶來了更多的行業(yè)技術(shù)專家,孵化更多的創(chuàng)新企業(yè)。
更進一步,從長期的人才建設(shè)角度看,人工智能計算中心原本就是人才最佳的聚集場所之一,例如在深圳,依托“鵬城云腦Ⅱ”等優(yōu)質(zhì)資源,鵬城實驗室聚集了31位院士、2000+科研人員,使得深圳快速成為了國內(nèi)的AI人才高地。
可以說,隨著人工智能計算中心的落地,地區(qū)的AI產(chǎn)業(yè)發(fā)展將被大大加速,且獲得更好的長期發(fā)展環(huán)境。
讓數(shù)字經(jīng)濟加速滲透的人工智能計算中心,還推動宏觀產(chǎn)業(yè)競爭力提升?
從宏觀的視角來看,人工智能計算中心就是AI發(fā)展過程中的“精細化分工”,讓高校、科研院所、中小型企業(yè)等組織,或者非專業(yè)從事AI研發(fā)的大型企業(yè)(例如大型制造企業(yè))能夠?qū)⒕W⒂趧?chuàng)意創(chuàng)新、場景效率提升,各自聚焦于自己擅長的工作。
而這,亦推動著AI開發(fā)能力的普惠。一旦這種普惠實現(xiàn),也意味著數(shù)字經(jīng)濟可以實現(xiàn)群策群力,龍頭企業(yè)之外人人參與,加速向各個場景滲透,推動全面數(shù)字經(jīng)濟時代的到來。
與此同時,人工智能計算中心的全面落地,也是一次基礎(chǔ)技術(shù)發(fā)展的機遇。
眾所周知,中美兩國在AI領(lǐng)域的創(chuàng)新各有優(yōu)勢,中國憑借創(chuàng)業(yè)創(chuàng)新的熱情和龐大的市場占據(jù)了AI應(yīng)用端的優(yōu)勢,而美國則強于基礎(chǔ)框架、算法等。從這個角度看,人工智能計算中心以集中化的方式建設(shè)依托于昇騰基礎(chǔ)軟硬件,結(jié)合區(qū)域行業(yè)特點優(yōu)勢應(yīng)用,是AI全棧技術(shù)的集中探索和實踐,對發(fā)揮AI“頭雁”作用有十分積極的意義。
現(xiàn)在,這項“事業(yè)”又在加速前行了,下周的2021世界人工智能大會,華為將在7月9日舉辦昇騰人工智能高峰論壇,解析人工智能產(chǎn)業(yè)政策,探討人工智能中心的建設(shè)與運營方案,分享人工智能計算中心的最新落地和應(yīng)用進展。這次峰會值得那些關(guān)心AI技術(shù)進步、關(guān)心AI產(chǎn)業(yè)發(fā)展的群體密切關(guān)注,不妨期待一下人工智能計算中心又將有哪些新的進展。
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