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(tuán)首席科學(xué)家王恩東在大會上表示，智慧時代，計算力就是生產(chǎn)力，計算力是推動AI發(fā)展的根本動力。另外，當(dāng)前AI完成了從技術(shù)創(chuàng)新到產(chǎn)業(yè)化的轉(zhuǎn)變，正在同金融、電信等傳統(tǒng)行業(yè)相結(jié)合，進(jìn)入“產(chǎn)業(yè)AI”階段，推進(jìn)產(chǎn)業(yè)AI化需要一個統(tǒng)一融合的AI生態(tài)。
本屆大會以“計算，預(yù)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(fā)展戰(zhàn)略研究院等學(xué)術(shù)機(jī)構(gòu)的專家學(xué)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(jì)、IDC、SPEC組織等數(shù)十位AI知名公司與研究機(jī)構(gòu)技術(shù)主管、資深工程師，會議議題涉及芯片、計算框架、AI測試基準(zhǔn)等AI專業(yè)技術(shù)領(lǐng)域，以及自動駕駛、兩化交易、智能診療等前沿AI領(lǐng)域，展現(xiàn)了當(dāng)前AI領(lǐng)域最新的技術(shù)和應(yīng)用進(jìn)展。
智慧時代，計算力就是生產(chǎn)力
人類正在經(jīng)歷人工智能引發(fā)的第四次科技革命，開始進(jìn)入智慧時代。王恩東說，在智慧時代，計算力就是生產(chǎn)力。此前，IT技術(shù)已經(jīng)引發(fā)了多次生產(chǎn)力變革，但是前幾次的變革主要改變的是生產(chǎn)工具和勞動對象，而智慧時代，生產(chǎn)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(yè)和崗位會被替代。
計算已經(jīng)深刻改變了全球生產(chǎn)力，計算力指數(shù)可以衡量一個國家地區(qū)甚至是企業(yè)的發(fā)展水平。10年前全球市值最高的十個企業(yè)，都來自能源、金融、通信等傳統(tǒng)領(lǐng)域，只有一家IT企業(yè)微軟。今天全球市值最高的TOP10企業(yè)，清一色都是互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)，只有一家來自傳統(tǒng)行業(yè)的沃爾瑪。這些市值TOP級的企業(yè)也是全球計算力消耗最大的，他們的市值排名狀況和服務(wù)器采購基本一致。
不僅企業(yè)領(lǐng)域如此，國家地區(qū)的發(fā)展水平也與計算力水平高度相關(guān)。在本屆大會上，IDC與浪潮聯(lián)合發(fā)布了《2019-2020中國人工智能計算力發(fā)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(jìn)入第一梯隊(duì)，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(shù)、應(yīng)用、人才等領(lǐng)域的“吸附”效應(yīng)開始凸顯，同時圍繞京津冀、長三角、大灣區(qū)三大經(jīng)濟(jì)圈形成的人工智能三大產(chǎn)業(yè)集群已初具雛形。
計算力是AI發(fā)展的根本動力
人工智能有60多年的發(fā)展歷史，幾經(jīng)起落，當(dāng)前的復(fù)興就是GPU等創(chuàng)新計算技術(shù)與深度學(xué)習(xí)相結(jié)合而直接觸發(fā)的。在實(shí)際的應(yīng)用當(dāng)中，相比云計算和大數(shù)據(jù)等應(yīng)用，人工智能對于計算力的需求幾乎是無止境的。事務(wù)處理、WEB接入等傳統(tǒng)計算，因?yàn)閼?yīng)用規(guī)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(shù)級的增長，而不是線性增長。從2012年到現(xiàn)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(yuǎn)遠(yuǎn)超過了芯片性能提升的摩爾定律。在半導(dǎo)體技術(shù)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(jié)構(gòu)的突破來實(shí)現(xiàn)的，所以這幾年計算機(jī)發(fā)展迎來了體系結(jié)構(gòu)創(chuàng)新的黃金期，GPU、FPGA以及ASIC等異構(gòu)技術(shù)是AI計算力增長的主要技術(shù)支撐。
AI準(zhǔn)確度也是算出來的
人工智能一個最大的挑戰(zhàn)是識別度不高，準(zhǔn)確度不高，提高準(zhǔn)確度就要提高模型的規(guī)模和精細(xì)度，提高線下訓(xùn)練的頻次，這需要更強(qiáng)的計算力支持。所以說，準(zhǔn)確度也是算出來的。現(xiàn)在很多資金充裕的公司，比如大型互聯(lián)網(wǎng)公司或者明星AI創(chuàng)業(yè)公司，有能力部署規(guī)模比較大的AI計算平臺，算法的模型已經(jīng)大到千億參數(shù)、萬億的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集規(guī)模，這些公司的算法和技術(shù)就處于領(lǐng)先位置。
在投資方面看，用戶在人工智能領(lǐng)域的資金有50%以上都用來采購GPU服務(wù)器等基礎(chǔ)架構(gòu)產(chǎn)品，歐洲服務(wù)器租用，根據(jù)IDC的數(shù)據(jù)，中國人工智能基礎(chǔ)架構(gòu)市場在中國未來五年的復(fù)合增長率超過33%，是一般IT基礎(chǔ)設(shè)施市場增速的三倍多。阿里、百度等互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)在開發(fā)AI芯片，也出現(xiàn)了一批像寒武紀(jì)等開發(fā)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(gòu)、芯片和其他技術(shù)出現(xiàn)。
趨勢：從AI產(chǎn)業(yè)化到產(chǎn)業(yè)AI化
