【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: