浪潮：隐形的人工智能巨头

【听杨姐说】

人人都去挖金子，不管金子挖得到挖不到，率先受益的是卖水公司。

3 月 5 日，政府工作报告一出来，人工智能领域就炸了窝——因为人工智能被首次写进了政府工作报告。李克强总理是这么说的：“……要加快培育壮大新兴产业。全面实施战略性新兴产业发展规划，加快新材料、人工智能、集成电路、生物制药、第五代移动通信等技术研发和转化，做大做强产业集群。”

一时间，此前就布局了人工智能的公司们顿时成了焦点。百度李彦宏提交了三个与 AI 相关的提案：用人工智能技术来解决儿童走失的问题；用人工智能技术调交通信号灯；人工智能和各个行业的结合。

马化腾则呼吁大家要关注 AI 研究制高点，将人工智能结合到产品应用里；科大讯飞更是在此次两会上就大显身手，讯飞听见全程为两会提供直播字幕。

而业界染指人工智能的公司更是比比皆是：早在 2012 年阿里就开始汇集一批来自全球的科学家团队，从事人工智能领域的技术研发和储备， 2015 年阿里在人工智能领域推出 DT PAI 平台。

其实，除了 BAT 和科大讯飞这样的公司外，还有奇虎、搜狗、科大讯飞、今日头条、 Face++ 、图谱科技等众多中国人工智能企业……

然而，就在这些公司的背后，其实隐藏着一个人工智能巨头——浪潮，这家山东的公司虽然并未在外面有耀眼的光环，但刚才提到的这些涉猎人工智能的大大小小的公司背后，用的都是浪潮的软硬件、技术和服务。

你挖金子我卖水

用个比喻，浪潮正是给“挖金子”的人工智能巨头们提供“水”的公司——为中国这些 AI 人工智能巨头们提供基于 GPU 、 FPGA 、协处理加速服务器和深度学习框架等服务。

要知道，所谓的人工智能不是说做就做的，这是一个成本高、耗时长的领域。且要做人工智能必需具备三大支撑——计算资源、算法资源和大数据资源。

几乎所有的中国公司都不是独立能够完成所有这些条件，他们都选了浪潮作为人工智能的战略合作伙伴——很好理解，因为浪潮部署在全国的服务器和云，能够提供领先的计算力支撑和丰富的大数据资源，拥有国内领先的人工智能计算框架，可以协助客户优化相关算法，加速人工智能应用落地。

举个栗子，人工智能的发展很受制于软硬件平台的性能。

咱们都知道，深度学习概念和浅层学习算法已经被提出多年，而人工智能近年才开始逐渐升温，原因是人工智能技术进步受限于软件、硬件、算法等性能，因此未来人工智能技术将在现有制约被不断解决、新的制约又不断形成的过程中，始终保持螺旋式发展进步的趋势。

此外，神经网络在 20 世纪 90 年代就是热点，但也是受限于软硬件计算平台的限制，十余年间的进展极其缓慢，直到以 GPU 为核心的协处理加速设备的应用，才让人工智能应用效率大大提升。

但这种庞大的并行能力需要付出代价：必须编写专门的软件才能利用这样的优势，而这些设备很难编程，导致目前人工智能应用的开发大多还是基于传统的 CPU 架构。

卖水的三大“资本”

说穿了，人人都知道这个时候卖水更赚钱，但却不是人人都有这个“本事”卖得了水。

刚才说的那些能力，概括起来就是计算资源、算法资源、数据资源。

再说具体点， 首先要的就是服务器和云计算的能力。

没错，没有服务器拿什么计算？这个时候就用到了浪潮此前搞出来的天梭 K1 、 M13 、 SR4.5 等等核心计算装备。目前浪潮已在全国建成北京、济南、重庆、上海 4 个核心云数据中心和 28 个地市云数据中心，为全国 114 个省、市政府提供政务云服务，为客户提供强大的计算力支撑。

其次算法资源。 浪潮可以依靠自己的技术协助客户优化相关算法，加速人工智能应用落地。如全球首发了基于最新 KNL 平台的深度学习计算框架 Caffe-MPI 等。

第三，就是浪潮拥有着自己的大数据资源 ，并且还在不断以几何量级迅速增大，比如拥有 50PB 的浪潮天元大数据。他们有的可以用作机器学习，属于基于物品特征的数据资源，另一部分则是不断储备的未来可用作深度学习的各种数据。

事实上，我们看到的 BAT 、科大讯飞等等公司之所以能够做人工智能，他们所用的服务器和云等等基础设施，都是和浪潮一起开发的。

再举几个栗子：