8月28日，AICC2019人工智能計算大會在京舉行，中國工程院院士、浪潮集團首席科學家王恩東在大會上表示，智慧時代，計算力就是生產力，計算力是推動AI發展的根本動力。另外，當前AI完成了從技術創新到產業化的轉變，正在同金融、電信等傳統行業相結合，進入“產業AI”階段，推進產業AI化需要一個統一融合的AI生態。

本屆大會以“計算，預見AI未來”為主題，參會者超過2000人，包括來自中國工程院、英國皇家工程院、中國新一代人工智能發展戰略研究院等學術機構的專家學者，以及Facebook、Uber、Intel、NVIDIA、VMware、百度云、阿里云、浪潮、廣汽研究院、吉利汽車研究院、寒武紀、IDC、SPEC組織等數十位AI知名公司與研究機構技術主管、資深工程師，會議議題涉及芯片、計算框架、AI測試基準等AI專業技術領域，以及自動駕駛、兩化交易、智能診療等前沿AI領域，展現了當前AI領域最新的技術和應用進展。

智慧時代，計算力就是生產力

人類正在經歷人工智能引發的第四次科技革命，開始進入智慧時代。王恩東說，在智慧時代，計算力就是生產力。此前，IT技術已經引發了多次生產力變革，但是前幾次的變革主要改變的是生產工具和勞動對象，而智慧時代，生產力的三要素都會深受AI和計算的影響，尤其是勞動者，很多職業和崗位會被替代。

計算已經深刻改變了全球生產力，計算力指數可以衡量一個國家地區甚至是企業的發展水平。10年前全球市值最高的十個企業，都來自能源、金融、通信等傳統領域，只有一家IT企業微軟。今天全球市值最高的TOP10企業，清一色都是互聯網企業，只有一家來自傳統行業的沃爾瑪。這些市值TOP級的企業也是全球計算力消耗最大的，他們的市值排名狀況和服務器采購基本一致。

不僅企業領域如此，國家地區的發展水平也與計算力水平高度相關。在本屆大會上，IDC與浪潮聯合發布了《2019-2020中國人工智能計算力發展評估報告》，報告公布了最新的人工智能計算力城市排名，北京超越杭州躍居第一，廣州進入第一梯隊，杭州、深圳、上海分列2-4名，蘇州、重慶、南京、西安首次躋身前十。排名的變化顯示，四大超一線城市在人工智能技術、應用、人才等領域的“吸附”效應開始凸顯，同時圍繞京津冀、長三角、大灣區三大經濟圈形成的人工智能三大產業集群已初具雛形。

計算力是AI發展的根本動力

人工智能有60多年的發展歷史，幾經起落，當前的復興就是GPU等創新計算技術與深度學習相結合而直接觸發的。在實際的應用當中，相比云計算和大數據等應用，人工智能對于計算力的需求幾乎是無止境的。事務處理、WEB接入等傳統計算，因為應用規模和場景有限，對于計算力的需求也有限。但是AI對于計算力的需求是無限的，是指數級的增長，而不是線性增長。從2012年到現在，每3.5個月用于AI計算的計算量會翻一倍，增長了30萬倍，遠遠超過了芯片性能提升的摩爾定律。在半導體技術在逐步接近極限的情況下，計算力的提升更多是依靠體系結構的突破來實現的，所以這幾年計算機發展迎來了體系結構創新的黃金期，GPU、FPGA以及ASIC等異構技術是AI計算力增長的主要技術支撐。

AI準確度也是算出來的

人工智能一個最大的挑戰是識別度不高，準確度不高，提高準確度就要提高模型的規模和精細度，提高線下訓練的頻次，這需要更強的計算力支持。所以說，準確度也是算出來的。現在很多資金充裕的公司，比如大型互聯網公司或者明星AI創業公司，有能力部署規模比較大的AI計算平臺，算法的模型已經大到千億參數、萬億的訓練數據集規模，這些公司的算法和技術就處于領先位置。

在投資方面看，用戶在人工智能領域的資金有50%以上都用來采購GPU服務器等基礎架構產品，歐洲服務器租用，根據IDC的數據，中國人工智能基礎架構市場在中國未來五年的復合增長率超過33%，是一般IT基礎設施市場增速的三倍多。阿里、百度等互聯網企業在開發AI芯片，也出現了一批像寒武紀等開發專用AI芯片的公司。隨著計算需求的增長，會有越來越多的新架構、芯片和其他技術出現。

趨勢：從AI產業化到產業AI化