我們常常被問到這樣一個問題——今天有如此之多的技術(shù)創(chuàng)新，為什么偏偏AI如此引人關(guān)注？讓國家機構(gòu)高度關(guān)注、科技巨頭紛紛入局，甚至還可以進入教育系統(tǒng)，成為大學專業(yè)？

如今看來，最顯著的原因就是AI可以重新定義勞動的效率，進而對整個國家的經(jīng)濟發(fā)展產(chǎn)生直接作用。假如原本企業(yè)需要100%的人力成本才能創(chuàng)造出60%的產(chǎn)值，但有了AI的加持，100%的人力成本甚至可以創(chuàng)造120%的產(chǎn)值。對于未來全球進一步的勞動力總數(shù)下滑問題，AI替代人力也是一項極佳的解決方案。

因此AI也成為了以國家為單位的競技場。而中國因為人口基數(shù)龐大、移動互聯(lián)網(wǎng)下沉完善，研發(fā)AI技術(shù)的最大特點就是擁有強大的數(shù)據(jù)底牌。想讓巨大的數(shù)據(jù)量有效運轉(zhuǎn)起來，其實最依賴的是計算力。

也就是說，雖然中國大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)最好，但是過去一兩年中，中國對于算力建設(shè)和創(chuàng)新的投入，或許才是最大的。

在最近的2018人工智能計算大會（AICC 2018）上，浪潮聯(lián)合IDC研究發(fā)布了《2018中國AI計算力發(fā)展報告》摘要版（后簡稱《報告》）。據(jù)《報告》數(shù)據(jù)顯示，在2017年中國的整體算力提高了230.7%。

而算力的提升，正在多個產(chǎn)業(yè)圈層引發(fā)新的蝴蝶效應(yīng)，無形之中推動AI產(chǎn)業(yè)的巨大變革。

第一只扇動翅膀的蝴蝶，就是算力生態(tài)本身。

前文提到，在巨大的數(shù)據(jù)量之下，中國市場對于AI計算力有著大量需求。尤其是對BAT這樣擁有足夠數(shù)據(jù)和AI人才儲備的科技企業(yè)來說，他們對AI計算硬件的需求量大且迫切。而在AI基礎(chǔ)架構(gòu)端，又有算力企業(yè)能夠提供滿足其算力需求的AI計算產(chǎn)品。兩者結(jié)合，就促生了中國算力生態(tài)的自我循環(huán)發(fā)展。

以此次推出《報告》的浪潮為例，浪潮憑借著對BAT等領(lǐng)先互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的AI服務(wù)器供應(yīng)，以57%的市份額占據(jù)了國內(nèi)AI服務(wù)器市場的半壁江山。同時浪潮推出了JDM（Joint Design Manufacture）模式，與領(lǐng)軍企業(yè)聯(lián)合開發(fā)包含AI服務(wù)器在內(nèi)的AI一體化解決方案去賦能AI落地行業(yè)市場，進一步激發(fā)傳統(tǒng)行業(yè)AI轉(zhuǎn)型的服務(wù)器需求。這樣，通過需求方與供應(yīng)方的高效連接，就形成了AI計算市場的自循環(huán)。通過自循環(huán)，為AI算力提供商發(fā)展帶來了創(chuàng)新的成本和動力。更直白的說法就是，AI算力提供商賣得好、有錢賺，就能更好地投入研發(fā)，為市場提供更具競爭力的計算硬件產(chǎn)品。

浪潮最新發(fā)布的超級AI服務(wù)器AGX-5，便是浪潮在計算量劇增的挑戰(zhàn)之下，追求更高研發(fā)效力的研發(fā)新成果。作為目前全球最強大的AI計算主機之一，AGX-5計算性能高達每秒2千萬億次。此前浪潮還發(fā)布過面向AI云場景的彈性GPU服務(wù)器NF5468M5，適用于智能視頻場景的AI服務(wù)器NF5280M5-V等等，適用于不同應(yīng)用場景的硬件產(chǎn)品，為AI技術(shù)的行業(yè)化、場景化落地鋪平了道路。

第二只蝴蝶，是計算生態(tài)帶來的區(qū)域經(jīng)濟崛起。

在《報告》中，中國AI計算力城市發(fā)展排名的第一梯隊是杭州、北京、深圳、上海、合肥，而第二梯隊則是成都、重慶、武漢、廣州、貴陽等城市。

這個排名多少讓人有些意外，和傳統(tǒng)經(jīng)濟話語體系下的東南沿海為先，或是互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟體系下的北上廣深，都有著不小的差異。

這是因為，計算生態(tài)和以往第一、第二產(chǎn)業(yè)，以及互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟的發(fā)展模式都不盡相同。第一、第二產(chǎn)業(yè)要求有廣袤的土地和適宜貿(mào)易的地緣優(yōu)勢。所以合肥、成都、武漢這種位于西部和中部城市并不占優(yōu)勢。而互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟又大多依賴年輕、教育程度較高密集的人口，因此大多也都集中在傳統(tǒng)一線城市中。

在AI計算經(jīng)濟中，算力提供者通常扮演后備軍的角色，并不需要占據(jù)地緣上的優(yōu)勢。反而依賴一些其他資源，比如更低廉的租金、更廉價的電力與寬帶費用來負擔日常運維。這時西南、中部這些城市的優(yōu)勢就顯露出來了。當?shù)卣畬τ诖髷?shù)據(jù)、AI產(chǎn)業(yè)大力支持，正在為當?shù)卮蛟旄m宜的創(chuàng)業(yè)環(huán)境，留住人才。

計算力生態(tài)為區(qū)域帶來的，不僅僅是更多財政收入和就業(yè)。榜單中排名靠前的城市，往往也能近水樓臺先得月，在智慧城市方面得到進一步的升級。

計算之力正在突破物理結(jié)界，讓這些以往弱勢的地方區(qū)域找到全新的發(fā)展可能。

第三只蝴蝶：算力與算法相互推動，帶來新的AI產(chǎn)業(yè)想象力

AI計算力和AI算法之間到底誰促進了誰的發(fā)展，這似乎是一個“先有雞還是先有蛋”的問題。但可以肯定的是，中國AI計算能力的不斷提升，正在給予AI算法研發(fā)更加豐厚的土壤。

浪潮AI&HPC總經(jīng)理劉軍在接受采訪時也表示，今天AI計算和AI算法的目標空前一致，從計算行業(yè)的角度來看，既然最終目標是獲得更高精度的AI模型，那么就為算法科學家提供更多的計算資源，讓他們做出更大的模型、更精準的識別方式，在一個沒有天花板的舞臺上盡情施展。

就算法創(chuàng)新而言，AI計算力的發(fā)展同時也關(guān)系著算法研究的效率。不管是HPC計算的應(yīng)用，還是更加大的服務(wù)器集群，都可以加速神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練的速度，降低算法研發(fā)上的時間成本。

這也就意味著，算力的攀升與迭代，可以為算法創(chuàng)新帶來更好的環(huán)境。尤其在新算法研究，與算法大規(guī)模部署落地時，算力環(huán)境就變得尤為重要。如果運用一般的云計算服務(wù)，研究者和應(yīng)用工程師將面臨冗長的調(diào)試周期、兼容性問題，并將不得不以“從頭造輪子”的心態(tài)發(fā)明很多算力調(diào)集工具。

舉例來講，在應(yīng)用頗為廣泛的AI云方面，就給云端基礎(chǔ)架構(gòu)設(shè)計提出了很多要求，GPU資源的支持和高效分配、線上推理的高并發(fā)低延遲和高能效比、大規(guī)模數(shù)據(jù)存儲與通信能力等等，都給AI的開發(fā)和應(yīng)用帶來了掣肘。

而假如引用了新的算力環(huán)境，很多事情將得到改觀。如浪潮GPU服務(wù)器NF5468M5，就專門為AI云優(yōu)化提供了彈性配置能力，幫助應(yīng)用者更高效地調(diào)配資源。加上AIStation深度學習集群管理軟件、Teye應(yīng)用調(diào)優(yōu)工具、Caffe-MPI并行深度學習計算框架等平臺，還可以讓算法研發(fā)者獲取高效的測試優(yōu)化能力，快速調(diào)優(yōu)AI應(yīng)用。這樣很多AI門檻就在無形中得到了消弭，突破性研究也有了“后勤保障”。

這樣一來，AI計算不斷為算法提供更舒適的發(fā)展空間，算法得以應(yīng)用，創(chuàng)造了經(jīng)濟價值，帶來的生態(tài)效益又促進著AI計算的繼續(xù)創(chuàng)新。計算力的增強與算法創(chuàng)新互相作用，帶動著AI落地能力的不斷增長，讓AI從實驗室走到城市的每一個角落，去散發(fā)它的光和熱。

在AI的大命題之下，每一個細節(jié)都值得深入挖掘。而中國在計算力這一“專項技能”上的優(yōu)勢，正在源源不斷地發(fā)揮著作用。在中國經(jīng)濟結(jié)構(gòu)不斷升級的道路上，計算帶來的蝴蝶效應(yīng)正在形成強大的推助力，或許我們正在從以往的“制造經(jīng)濟體”、“人力經(jīng)濟體”進化為“計算力經(jīng)濟體”，通過自身的算力優(yōu)勢，讓中國的AI走遍中國，又進一步向更廣闊的天地行進。