AI技术面世已有数十年时间，不过正式商用却不过才十年光景。2010年前后，谷歌、百度等互联网巨头探索将深度学习技术应用到搜索等业务，成为AI技术走出实验室的开端。接下来的十年AI技术经历“黄金十年”大发展，深度学习技术日益精进，2016年AlphaGo战胜李世石则让AI技术的价值举世皆知，加速AI产业化进程，AI被应用到更多场景，改变着人们的生活与工作，影响着社会的治理与运转。
量变终将引发质变。2021年将是AI技术从“AI产业化”向“产业AI化”转变的分水岭，AI迎来黄金新十年，计算格局将因此被深刻改变。
产业AI化加速，AI迎来“黄金新十年”
2020年，LSTM发明人、深度学习元老Jürgen Schmidhuber的文章《深度学习十年简史》在AI圈广为流传。在文中，Jürgen Schmidhuber回顾了深度学习技术自2009年兴起以来的发展历程，总结到：在2010年代，人工智能在虚拟世界中表现出色，例如游戏、互联网、营销。“在2020年代，活跃的AI（Active AI）将越来越多地入侵现实世界，驱动工业流程、机器和机器人，就像电影中表现的那样。”他提出“现实AI（Real AI）”的说法，指出“现实AI”会影响到人类所有的生产，因而成为经济发展的更大部分：
“2020年代几乎所有AI研究都将致力于使人类的寿命更长、更健康、更轻松、更快乐。自1941年以来，每5年计算机的价格就会便宜10倍 。这种趋势不会很快消失，每个人都将拥有廉价但功能强大的AI，从许多方面改善她/他的生活。”
简言之，过去十年AI技术主要在数字世界发挥作用。虽然百度等巨头在积极推动AI应用到传统产业，但AI依然只是在各行各业的少数场景被规模应用，科技强相关行业成为AI应用主力军，这是AI产业化阶段；接下来AI则会全面渗透到真实世界，各行各业都会大规模应用AI技术，“现实AI”将无处不在，如同电一样，这就是产业AI化阶段。
2021年将是AI产业化向产业AI化阶段全面转变的分水岭。在中国市场，产业AI化加速更是天时地利人和。中国市场规模巨大，经济基础厚重，应用场景丰富，在发展AI上向来强调应用与技术并举，《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划（2018-2020年）》等政策明确强调AI的应用落地，中国AI玩家也强调AI在业务场景中的应用。
在人才、算法、算力等AI基础设施相对成熟后，AI大规模应用的时间点已经来临。不约而至的疫情，更是让全社会对智能化达成高度共识。疫情期间我国提出“新基建”战略，人工智能是其重要组成部分之一。已经结束的地方两会也表明，全国多地正加速建设数字经济、发展人工智能产业、加快产业智能化升级。后疫情时代，经济复苏迹象明显，数字经济成为破局的关键点之一。
2021年是十四五开局年，在十四五规划纲要中，“科技”出现36次，“数字”出现17次，“智能”出现7次。规划纲要明确指出要“推动互联网、大数据、人工智能等同各产业深度融合。” “AI与产业融合”即AI产业化被国家战略重视。
企业也已就AI的价值达成共识。2020年底，IDC报告就曾预测到2021年至少有65%的中国1000强企业将利用自然语言处理、机器学习和深度学习等AI工具，赋能60%在客户体验、安全、运营管理和采购等业务领域的用例。
天时地利人和，2021年人工智能将从小范围应用走向大规模落地。如果说前一个十年是AI技术的“黄金十年”，那么下一个十年则是AI应用的“黄金新十年”。
AI计算需求大爆发，挑战却日益严峻
随着产业AI化加速，数据正在快速膨胀且结构日趋复杂，而AI本质是对数据的学习、挖掘、训练和推理，因此，AI计算量出现指数级增长，同时AI计算变得更复杂：
- 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，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，降本增效成为普遍需求；
- ……
种种挑战下，IT时代基于冯诺依曼结构的通用计算，已越来越难以满足AI计算需求，比如流行的X86、ARM等芯片架构就很难适应AI计算“大、多、杂、散”的计算需求，因此面向AI的新计算架构出现就是一种必然。
瞄准AI时代计算需求的变迁，服务器巨头浪潮在2016年提出“智慧计算”战略，明确智慧计算框架；2017年系统完成以AI为核心的智慧计算业务布局；2020年4月提出智算中心概念，智算中心具有开放标准、集约高效、普适普惠的特征，是智慧时代最主要的计算力生产中心和供应中心。
AI计算需求的爆发式增长，证明浪潮布局智慧计算“押对了宝”。根据IDC 2020Q4《中国x86服务器市场季度追踪报告》和2020H2《中国加速计算市场半年度追踪报告》，AI计算在计算产业中地位越来越重要，2019年AI计算占整体计算的12.41%，2020年提升至16.10%，预计2023年该比例将达到18.18%。AI计算将取代传统计算成为未来的主流形态。
各地快马加鞭地建设智算中心，难以满足爆炸式增长的AI计算需求。与此同时，产业AI化阶段，AI计算迎来新一轮挑战。在浪潮数据中心合作伙伴大会(IPF)2021上，中国工程院院士，浪潮集团执行总裁、首席科学家王恩东指出，计算产业正面临着“多元化、巨量化和生态化”的新挑战。
首先是多元化。多元化是相对于IT时代计算的场景通用性而言。AI带来更多计算类型，AI推理、AI训练、大数据等都需要不同的计算类型，有的对数值精度要求很高，比如地震波模拟的科学计算，有的则要求速度快、能耗少，对精度要求相对较低，如AI推理。AI计算多元化和代工模式兴起等原因导致芯片种类繁多，进一步增强AI计算多元化的特征。
其次是巨量化。巨量化指计算模型需求的指数级增长正在挑战算力极限，主要体现在三个方面：
1、数据和模型巨量化。以自然语言处理为例，其训练模型参数正在飙升，2020年GPT-3模型的参数量首次突破了千亿大关，达到1750亿，预计到2023年模型参数量会突破百万亿。巨量模型正在挑战内存与存储的极限。
2、算力需求指数级增长，深度学习从2011年兴起到今天，算力需求每隔3、4个月翻一倍。随着产业AI化，AI更大规模的普及应用，算力需求增长曲线或更陡峭。
3、模型应用规模大，AI正在被应用到海量场景，比如互联网巨头的AI开放平台每天要承载着数万亿次的调用量、数百万小时的语音识别、超过百亿张图像社别、超过万亿句自然语言的理解，如此巨量的调用对计算中心的算力和应用能力产生极大挑战。
最后是生态化。主要体现在产业链与应用落地的脱节上，直接制约了产业AI化。
一方面，供给侧与落地侧的供需无法有效结合，导致有技术的找不到产品，有产品的找不到技术的难题。埃森哲的调查显示，70%以上有技术的研究机构和科技公司缺少需求场景、领域知识和数据，70%以上的行业用户缺少技术人才、AI平台和实践能力，即有技术的没场景、有场景的缺技术，“锤子与钉子”的高效连接日益迫切。
另一方面，微软、谷歌等科技公司自建从芯片到架构的生态闭环，像一座座烟囱，缺乏横向打通和整合。IT时代少数科技巨头建立标准，行业再拼积木一样地应用，问题较小；不过AI产业却呈现出高度离散、碎片和多元的特征，AI算法、框架、芯片架构、指令集与编程库五花八门，严重制约AI技术的应用和发展。
2016年就战略布局智慧计算的浪潮，事实上已成为AI计算的Key Player，形成了技术、产品和生态壁垒，事实上成为AI计算的探路者、推动者和基建方。身处产业中心、立于AI潮头，浪潮对AI计算的洞见一直都在深刻地影响着行业。早在2017年浪潮就认为未来社会计算的80%是智慧计算，提出“计算力是AI发展的基本动力”；2018年IPF大会上提出“计算力就是生产力”的观点，其认为计算力对于智慧时代，就像电力对于电气时代，是衡量社会和经济发展水平非常重要、非常关键的一个指标；2019年浪潮明确提出人工智能是智慧计算的核心，代表智慧计算发展方向，人工智能产业向开放、融合、敏捷、生态方向发展；2020年提出的“智算中心”构想已得到业界认可与接纳。时间一次次证明了浪潮关于AI计算和智慧计算的预判。
浪潮本次提出AI计算“多元化、巨量化与生态化的挑战”，在前几年就已初现端倪，只不过产业AI化时代这些挑战更加严峻，身处AI计算产业中心的浪潮对此更有发言权。前些年AI应用只是“涓涓细流”，产业AI化才是“大江大河”：AI会应用到更加广泛的场景，AI计算会进一步“多元化”；AI会被更大量的应用，AI计算会更“巨量”；AI有利可图，各个国家与企业均在战略布局，AI生态分崩离析的态势只会愈演愈烈。
多元化、巨量化和生态化的挑战成为产业AI化的拦路虎。如何应对？王恩东院士认为：多元化、巨量化、生态化的挑战和困难亟需解决，计算技术和产业需要构建新的发展格局，计算向智慧计算转型，多元算力融合，智算中心基建化是接下来的趋势。
计算格局生变，浪潮如何继续弄潮？
挑战与机遇同在。回顾计算发展历程不难发现，每一次技术变革都会对计算产业格局产生深远影响，比如在芯片市场，互联网的兴起让Win-Tel联盟坚不可摧；移动互联网到来却改变了游戏规则，ARM阵营强势崛起，X86溃不成军；AI时代越来越多AI芯片玩家浮出水面，昔日王者被挑战。
前些年，浪潮在AI计算上持续深耕，拥有全球领先的AI算力供应能力。在AI计算技术层面，浪潮具有全球竞争力，2020年在自动机器学习的全球顶级赛事NeurIPS AutoDL中获总决赛第三，问鼎全球顶级计算机视觉挑战赛CVPR VQA世界冠军，浪潮已成为全球人工智能技术标准的参与和主导者；在AI计算产品层面，浪潮提供业界最全的AI服务器产品，拥有覆盖训练、推理、边缘AI场景的全栈产品阵列，提供GPU\FPGA\AISC等多元化架构支持。同时提供Caffe-MPI、AIStation、AutoML Suite等深度学习框架、资源管理平台和应用优化等全栈AI能力。
押注智慧计算的浪潮在一众服务器巨头中逆势增长。IDC数据显示2021年3月浪潮以16.4%的市场占有率位居全球AI服务器市场第一，在中国市场2020市占率高达54.7%，连续四年市占过半，稳居第一。AI服务器的成功，对浪潮服务器保持全球第三，中国第一的地位功不可没。
AI黄金新十年，浪潮如何抓住产业AI化红利？从IPF2021大会上透露的信息来看，浪潮采取的是一贯的思路：想方设法解决计算行业面临的挑战，帮助客户解决实际的计算问题，市场份额、业务增长与商业价值就会随之而来。
浪潮在IPF2021年上推出新五年计划，在技术、产品、方案和生态四个维度发力，包括创新智算体系结构、构建智算产品体系、推动智算中心落地和建设元脑产业链生态，来帮助行业清理多元化、巨量化和生态化三只拦路虎。
首先，计算架构是计算的“顶层设计”。
浪潮提出“面向应用的硬件重构+软件定义”的智慧计算创新体系架构“融合架构3.0”：硬件层将计算、存储、网络等资源分类进行资源整合，同类资源池化后不同设备间可任意重组；软件层面利用主动业务资源需求智能感知技术，进行自适应硬件资源重构、动态组合和智能分配，
简单地说，这一架构在软件定义计算、软件定义存储、软件定义网络的基础上，通过具备应用感知的资源管理和调度系统，为智算中心建立起一套具备智能化的操作系统。这一架构摒弃了通用计算的“控制与计算融合、计算与存储分离”的理念，而是将控制与计算分离、计算与存储融合，再利用智能网卡来实现多元算力融合，最大化计算效率，克服多元化与巨量化的计算新挑战。
其次，软硬件产品是计算的核心组件。
浪潮提供全新异构融合产品，通过完整的智算产品体系，化解智算多元化、巨量化挑战。围绕智算中心的算力、数据、互联以及平台，浪潮已形成完整、成熟的创新产品体系布局：算力层可提供AI算力、通用算力、关键算力以及边缘侧算力；存储层涵盖集中、分布式数据存储以及大数据分析平台；互联层拥有开放网络系统以及实现加速数据流动和调度的智能网卡；平台层拥有具备软件定义特征的元脑OS，在实现智算中心的智能化管控和运维的基础上，提供算力的汇聚、调度、释放。
在IPF2021大会上，浪潮推出一揽子的异构融合AI计算产品：
- AI视频加速器及具备极致视频AI分析的VPU SERVER；
- 采用NVIDIA A100 Tensor Core GPU的全新服务器NF5488；
- 与寒武纪联合研发扬子江AI服务器，业界首款搭载8颗寒武纪最强思元290 AI加速卡，单机输出AI算力高达4096TOPS；
- AIStation训练版、推理版：AIStation 训练平台可实现计算资源统一分配调度、训练数据集中管理并加速、模型流程化开发训练；AIStation推理平台-为企业提供可靠、易用、灵活的推理服务部署及计算资源管理平台。
- 可提升AI应用生产效能的AutoML Suite；
- 面向智慧计算的全新M6服务器，聚焦多云、边缘计算、人工智能等多样化应用场景需求；
- 面向关键计算的K1 Power高端服务器，具备“三高一强”特征；
- 面向边缘计算的EIS800系列智算边缘微服务器。
在涵盖算力生产、聚合、调度、释放等环节的AI算力产品外，浪潮针对数据资源构建全新计算框架、面向集中式存储推出具有极致性能的全闪阵列产品、推出具有“多合一”架构的分布式存储系统，可提供多种主流架构数据套件的智能存储产品浪潮云海Insight。基于SONiC构建的Inspur NOS则可帮助超大规模智算中心实现网络敏捷管控、资源集中调度和网络自动管理，智能网卡可化解智算中心网络流量调度复杂挑战。智算中心操作系统元脑OS则可充分释放算力、实现智能化运维。
可以看到浪潮AI计算产品体系正在日益完整，且思路清晰：
1、不只是提供算力产品，而是涵盖AI计算特别是智算中心所需的各种基础组件，如智能存储、智能联接、运维系统等；
2、与寒武纪等不同领域的顶尖大鳄联合共创，各展所长；
3、面向视频等垂直AI应用针对性地推出专用AI产品；
4、针对通用、关键与边缘等不同计算场景推出针对场景优化的融合产品。
再其次，智算中心是AI时代的计算新基建。
数据中心是IT时代面向通用计算的基建，已难以满足AI时代的AI计算需求。针对此，浪潮在2020年提出智算中心的构想，是提供AI计算所需的算力服务、数据服务和算法服务的公共算力新型基础设施，在AI时代将扮演算力生产供应平台、数据开放共享平台、智能生态建设平台和产业创新聚集平台等多重角色。智算中心普及，可降低全社会AI应用成本、加强政府社会治理能力、增强企业创新转型动能、推动人工智能产业聚集。
智算中心是化解AI计算“多元化、巨量化和生态化”的终极解决方案，浪潮积极推动智算中心落地：
一方面，“开放标准”是智算中心三大特征之一。浪潮依托开放计算战略推动智算中心标准开放。作为OCP、Open19和ODCC全球三大开放社区成员，浪潮拥抱开放设计、参与开放标准制定，力争让智算中心可以成为不同模块的堆叠，实现“装配式”建设。2020年9月，浪潮联合国家信息中心发布《智能计算中心规划建设指南》，明确智算中心的概念、内涵、功能定位和技术架构，初步探索智算中心建设的技术路线和实施路径，探讨建设智算中心的经济社会价值，为地方健康有序开展智算中心建设提供借鉴和参考。
另一方面，浪潮与合作伙伴积极打造智算中心标杆：与寒武纪联合给南京建成智能计算中心，已投入运营的部分已达到E级计算能力，即支持每秒百亿亿次人工智能基本运算；助力OPPO打造的智能计算基础设施，支撑着OPPO的机器视觉、自然语言处理、知识图谱、对话技术、推荐与搜索算法等前沿AI创新，支持OPPO 多终端智能服务，助力OPPO IoT战略落地；与荣联科技、趋动科技一起给西湖大学建设智算中心，成为我国高校中AI算力架构最优，人均AI算力最高，可共享弹性资源最多的顶级人工智能智算平台。
最后，开放的AI计算生态可以推倒“烟囱”，拉通社会AI计算资源，克服“生态化”挑战。
技术层面，浪潮是开放计算的核心玩家，多年来一直践行开放计算的理念，引领开放计算的标准，是全球唯一的三大开放组织成员，牵头服务器全部国标。生态层面，2019年IPF大会上浪潮发布了“元脑生态计划”，聚合社会化AI计算资源助力产业AI化。在IPF大会2021上，浪潮发布元脑生态2.0计划，吸纳智算合伙人，整合技术、产品、方案和服务能力，实现生态伙伴的业务聚合、资源聚合和战略聚合。一体化智算产业聚合平台AI Store则将成为元脑伙伴能力的“聚合器”和“孵化器”。
写在最后
发现趋势不难，难的是抓住趋势。很多科技企业都意识到AI是未来的技术趋势，不过今天真正具有技术核心竞争力的AI玩家却屈指可数。不少计算巨头早已意识到AI带来的计算挑战与机遇，但抓住机遇的玩家却是凤毛麟角。
浪潮算是“知行合一”的玩家之一，在一次次准确判断智慧计算的趋势的同时，躬身入局，笃定地进行AI计算的战略布局。2018年前后很多人认为AI技术存在较大泡沫时，浪潮提出“AI计算力就是生产力”的观点，同时不断完善AI产品线、夯实AI计算基础技术、依托JDM模式与百度等AI先行者探索AI服务器大规模定制化生产交付的敏捷创新。正是有着“因为相信而看见”的信念，正是因为日拱一卒的深耕，正是因为架构、技术、产品和生态齐头并进的发展策略，浪潮才得以持续引领AI计算，面对一众同行重注AI计算的追赶依然可以保持领先，吃到AI计算红利的最大蛋糕。
从IPF2021年来看，AI黄金新十年，浪潮不只是洞察到了计算行业新的挑战与机遇，同时也已做好准备迎接自己的黄金时代，同时推出全新的计算架构、发布一揽子产品、完善开放计算生态、推动智算中心落地，解决客户的计算新挑战，顺带获取属于自己的价值。
正如丘吉尔所言：“这不是结束，甚至不是结束的开始，只是开始的结束。”“黄金新十年”不是AI应用落地的结束，而是AI全面爆发的开始。LSTM发明人、深度学习元老，Jürgen Schmidhuber在《深度学习十年简史》一文指出，“在更遥远的未来，大多数能自我驱动、自我复制，具备好奇、 创造力和意识的 AI将会运用于大多数物理资源所在的地方，最终征服和改造整个可见宇宙，这可能是众多可计算宇宙的其中之一。”我想“万物皆可计算”才是AI的星辰大海，才是浪潮奔涌的方向。
