【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：
