也谈人工智能商业化华为云的“暴力美学计算”

本文摘要：人工智能商业化，既是难题也是机遇。当下的人工智能商业化主要有两条路，一条路是“AI+”，即人工智能技术本身产品化，建构或者革新一类产品，另一条路是“+AI”，是传统产业，特别是在是实体行业生产流程再生，从而已完成降本增效，华为云自由选择的就是后一条道路。

人工智能商业化，既是难题也是机遇。当下的人工智能商业化主要有两条路，一条路是“AI+”，即人工智能技术本身产品化，建构或者革新一类产品，另一条路是“+AI”，是传统产业，特别是在是实体行业生产流程再生，从而已完成降本增效，华为云自由选择的就是后一条道路。9月18日华为仅有连接起来大会期间，华为云业务总裁郑叶来在主论坛做到了为题“横跨裂谷，资源共享普惠AI”的演说，并明确提出行业AI商用落地的四大要素，同时他更进一步说明了华为云EI集群服务所享有的强大算力，华为云工业智能体月亮相。

华为云业务总裁郑叶来技术优势能否转化成市场优势，这要求着人工智能厂商将去往何处。AI商用落地四要素郑叶来在现场回应，AI领域蓬勃发展，但投资热度与商业应用于之间仍不存在极大的裂谷。2018年以前，对AI领域的投融资均匀分布的产于在各个行业或技术领域。2018年后，大量的投融资渐渐向几个头部行业集中于。

华为云在500+项目实践中找到，行业AI项目要顺利实行，必须基于应用于场景、涉及ISV/SI、设备或流程、AI平台获取方构成的行业AI落地的商用模型，也由此，华为云总结出有AI商用落地的四个要素。要素一：具体定义商业场景即具体项目的商业目标，界定明晰的范围边界，场景可闭环、可预测不具备充裕的数据资料。具体定义商业场景是AI落地的第一步。在早期人工智能落地的过程中，完全所有的厂商都走到弯路，哪些领域亲吻人工智能意愿反感，哪些场景能均衡投放和收益，哪些场景测试和现实之间不存在极大不确定性等等，人工智能对大多数企业都是全新的技术，充满著不得而知，没厂商能必要摸准人工智能落地的确定性规则。

华为云总结了一套自由选择场景的方法论：首先要具体该场景核心要解决问题的问题是什么，是质量、成本还是效率问题；其次，解决问题的问题要有明晰的边界，要便于用数学去刻画和传达；再度，这个场景应当是一个闭环的、可以预测的，无法是对外开放不能预见的；最后，要不具备解决问题这个问题必须的充裕和完善的数据与行业科学知识。去年的全连接起来大会上，华为就具体了三个AI能构建较好效果的场景，分别是海量反复、专家经验及多域协同，今年则是可商用场景的党内外，一旁从0到1去找新的场景，一旁从1到N构建场景适配。仅有连接起来大会上Atlas900展出要素二：触手可及的强大算力——华为云EI集群从或许上来说，这几年的人工智能技术热潮，解决问题了人工智能否能用的问题，然而效率、成本、易用性等等都是人工智能更进一步发展的挑战。另一方面，算力的匮乏问题还没有解决问题，新的算法仍在递归，AlphaFold、Bert、BigGAN对算力市场需求更大，言而总之，当前算力仍正处于不丰沛、不经济、无以提供的状态。

以华为举例，目前华为内部日均AI训练作业任务多达4000个、训练时长多达3.2万小时, 而且还有大量的作业在排队。华为云预测，未来，算力的市场需求每年将减少10倍左右，缺口亟待解决，算力也是目前可意识到的容许人工智能发展的仅次于难题。华为在本届大会上改版了计算出来产业战略，并且将其放在和连接起来同等地位，时隔去年单发昇腾910和310后，象征物着“暴力美学计算力”的Atlas900集群今次月公布，而且将不会以云服务的形式对外开放，可按须要用于、即时通车。

Atlas900代表着“冈村叛十会”的踢法，硬生生用新的架构解决问题旧算力问题。据华为讲解，基于Atlas900的华为云EI集群服务是当前全球最慢的AI训练集群，由数千颗昇腾910处理器包含，只需59.8秒就可以已完成典型网络ResNet-50的训练，比第2名慢15%。以天文研究为事例，天体辨识牵涉到P级数据的存储和运算，用于传统模式训练P级别天文数据中辨识新的星体的模型要耗时四个星期。

用于“华为云EI集群服务”可以将辨识星体的模型训练时间延长至分钟级。华为云参予了“SKA”（平方公里阵列射电望远镜）项目，天文学家要从20万颗星星中，找到某种特征的星体非常艰难，必须169天的工作量，而用上Atlas 900，要用10秒，就从20万颗星星中检索出有了适当特征的星体，这就是“暴力美学计算力”。华为云EI集群巅峰算力的背后，华为工程师们从底层硬件到软件构架全栈优化，还包括梯度实时与偏移计算出来分段；数千颗处理器-TOR-SPINE，无发散线性高速互相交换；与云计算、存储，网络高效协同。要素三：持续演化的AI服务AI时代，建构一个生产运营与研发训练闭环的在线系统十分关键，能让模型持续适应环境的变化，沦为持续演化的AI。

例如，华为云全流程模型生产服务ModelArts通过AI持续递归框架，获取末端边协同能力，加快企业AI化进程。要素四：的组织与人才的兼容AI的智慧源于人类智慧数字化，要遵重以人为本的初心，兼容适当的人才、的组织和流程。例如，深圳机场应用于华为云EI来建设机位智能分配系统，并让机场指挥员理解EI的决策机制和过程，不仅将指挥员从乏味反复的操作者中解放出来，而且提高了飞机靠桥率，增加了摆渡车的用于，大幅度提高旅客体验。

基于这四个要素的辨别，华为云月公布工业智能体，定位是工业生产行业的智能化新的引擎，引擎共分三部分，基于科学知识图谱的智能理解引擎、基于AI模型的智能预测引擎、基于生物科技规划的决策优化引擎，来将诸多无法落地应用于的技术应用于到工业场景。公有云的短板战略“未来的云服务一定是短板战略，集中度一定会更加低”，郑叶来谈到公有云行业的下一步竞争。企业客户会因为一项专长自由选择云厂商，更加拒绝云厂商无短板，短板要求了未来公有云厂商的无限大。公有云本身就是轻资产投放的行业，目前头部厂商都是有其他资金来源的大厂商，也部分说明了公有云业务的轻资产属性，而随着业务竞争的白热化，从前端到后端，从上层到底层的全面竞争，于是以挪用部分公有云厂商的钱包。

行业竞争的态势往往是，头部对标，第二梯队无一幸免，这在公有云行业早已有一些苗头。不管是互联网名门的云厂商，还是IT名门的云厂商，都在芯片级别做文章，对客户的在线服务就越淋漓尽致，对自己的硬件管控就要就越精准，不管是出于成本还是效率，芯片战争早已隔空打响。

郑叶来也提及，早期做到云的公司新的做到IT、做到芯片、做到硬件。“云服务是华为用 IT 手段构成价值的闭环，你代价了什么，应当获得什么，云服务还是原本的做生意，但是换回了商业模式，更佳地跟客户交流。”外界对华为仍然特别强调做到云服务的商业逻辑也解读加深，曾任IT产品线总裁的郑叶来在任时曾投资过多款芯片，这些都沦为当下华为云的芯片层级优势。

华为云EI产品部总经理贾永利华为云EI产品部总经理贾永利回应，华为有了自己的芯片，在全栈技术统合一定能做到得十分好，将来还可以与海思自定义化芯片，在芯片横向统合比多个厂家去重新组合、去做到认同性能更佳，进而带给客户成本的节约，他同时补足，华为会因为有了芯片打完价格战，还是以更佳的产品和服务夺得客户。据 IDC 今年8月份公布的《2019年Q1中国公有云服务市场追踪报告》，从IaaS+PaaS整体市场份额来看，华为云营收快速增长多达300%，华为云PaaS市场份额增长速度相似700%，首次转入Top5。在马太效应激化的情况下，天秤座的华为云底层优势渐渐获释，承托其位次行进。

据业内人士透漏，Top5近不是华为云的目标，其内部期望年底能转入中国公有云市场前四。(公众号：)总结，公有云的厚实更加败以往，行业整体转入下一阶段的集训期，兵精粮足则胜，反观之，短板战略将渐渐出局，或者减少一部分非头部云计算厂商的生存空间，公有云行业的配对期亦不远处。

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