在人工智能技術發展如火如荼的今天，人們對人工智能的三大突破口早已耳熟能詳：算法、算力和數據。其中，算力和算法都屬于超尖端技術，若想實現突破難度很大。因此業界大多數的人工智能玩家都把精力放在AI的應用場景上，而不是在基礎技術領域加大研發力度。

但這顯然不是華為公司的風格，對于前沿科學，華為在研發投入上也一樣毫不吝嗇。只不過華為的做法通常是先“開一槍”，“讓子彈飛一會兒”，看到效果再“打一炮”，對于“城墻口”則是投入“范弗里特彈藥量”，進行飽和“打擊”。

人工智能技術顯然就屬于這樣的“城墻口”，回顧即將過去的2018年我們可以發現，人工智能早已在不知不覺間成為貫穿華為全年的焦點話題。從EI（企業智能）到普惠AI再到發布芯片，華為一直在探索人工智能的應用場景和基礎支撐，眼看著2018年即將過去，華為在算力上又有了全新突破。

在12月21日的首屆智能計算大會上，華為正式將自己的服務器產品線升級為智能計算業務部，并發布了華為智能計算戰略：華為智能計算將圍繞算力、工程、云邊協同和一體化解決方案四個方面，面向行業構建全棧全場景智能解決方案，加速行業智能化進程，使能行業的智能化再造。

人工智能遲遲未突破 瓶頸究竟在哪里？

從1956年人工智能的概念提出至今，人工智能的發展已經經歷了兩次高峰和低谷。在華為智能計算業務部總裁邱隆看來，人工智能之所以沒有發展起來，根本在于兩點：一是人工智能的算法在過去很多年都不太成熟；二是算力一直跟不上人工智能發展的需要。

近年來，大量算法專家的涌現和GPU等的應用，使得算法和算力都取得了一定的突破，人工智能也隨之異軍突起，成為眾多行業關注的焦點。

尤其在數字化轉型已經成為全球發展趨勢的今天，越來越多的行業都希望通過人工智能技術的應用，對內提升生產效率、推動商業模式變革；對外增強企業競爭優勢，實現行業再造。甚至，一些傳統行業想借助人工智能技術的應用，直接跨過數字化轉型時代，進入智能化轉型階段。

但現實往往不盡如人意，目前人工智能僅在互聯網、公共安全等少數幾個行業得到普及，而企業的AI滲透率只有4%。對此，邱隆認為，其中的主要原因來自以下四點：1、算力供應嚴重不平衡，稀缺而且昂貴；2、很多傳統行業對部署的場景要求高，環境惡劣多變；3、云邊的數據無法協同和互通；4、專業技術要求門檻高，專業人才短缺。

在以上四點中，來自算力的挑戰尤為突出。如今，AI的應用對算力需求越來越高，從算力的部署，從管理到數據的協同，都對計算平臺提出了巨大挑戰。我們甚至可以說，企業未來能否邁向智能世界，計算是核心驅動力。

邱隆認為，在過去幾十年間，計算已經走過了1.0時代和2.0時代。其中，計算1.0時代是大型機、小型機時代，它解決了企業關鍵業務應用所需要的算力；計算2.0時代則是以x86為代表的通用計算，它也讓許多行業獲得了更加便利的算力。但邊緣計算、人工智能、物聯網等新技術的普及開始讓算力變得不平衡，順應人工智能發展需要的計算3.0時代呼之欲出。

在懂懂筆記看來，計算1.0時代更多對應的是企業的信息化建設時代，而計算2.0時代對應的則是以云計算技術應用為代表的企業數字化轉型時代；相應的，計算3.0時代所對應的就是以人工智能應用為核心的智能化時代，而與之對應的計算模式正是智能計算。在人工智能應用方興未艾的今天，華為制訂智能計算戰略也是恰逢其時。

摩爾定律失效 華為從“芯”出發構建全棧全場景解決方案

在正式引出智能計算之前，我們有必要回顧一下計算領域經典的“摩爾定律”：當價格不變時，集成電路上可容納的元器件的數目，約每隔18-24個月便會增加一倍，性能也將提升一倍。在過去相當長的一段時間里，摩爾定律對整個社會的數字化轉型起到了巨大的推動作用，但在人工智能的新時代，摩爾定律正在逐漸失效。

懂懂筆記認為，傳統摩爾定律失效的原因大致有兩點：一是全球信息數據總量的爆炸式增長，圖靈獎獲得者JimGray甚至提出了“新摩爾定律”，即每18個月全球新增信息量是計算機有史以來全部信息量的總和，而且，這些新增的數據還分布在端、云、邊緣等多個層面，難以協同；二是摩爾定律所對應的算力提升已經遠遠不能滿足人工智能發展的需要，根據OpenAI的分析報告，從2012年開始，AI訓練所用的計算量呈現指數增長，平均每3.43個月便會翻倍，截止目前計算量擴大了30萬倍。

面對這些挑戰，計算平臺已經到了非升級不可的關鍵節點。而作為數字化與智能化轉型的基礎設施，如今華為將服務器升級為智能計算，目的就是要聚焦行業智能化轉型，為客戶提供更高效、更充分、更經濟的算力，進而推動普惠AI。華為IT產品線總裁侯金龍對此表示：“對于我們來說，有兩個問題要解決：為什么干，怎么干？”

在為什么干上，華為的判斷是，過去的計算都是圍繞數據中心進行，為用戶提供通用的計算，但這種計算的部署和管理無法滿足人工智能應用在邊緣場景的需求；如今的計算已經遠遠超出數據中心的邊界，變得無處不在，智能計算所扮演的角色就是成為企業邁向智能世界的紐帶和橋梁。

侯金龍表示，智能計算有兩層含義：一是構建一個統一架構的智能計算平臺，實現云、邊、端全場景的算力部署，支撐人工智能的應用；二是將人工智能技術應用到基礎設施中，提升數據中心的效率和運維成本。

在怎么干上，鑒于摩爾定律逐漸失效，華為必須尋找新的路徑來解決人工智能與算力不足之間的矛盾，為此，華為選擇的是從“芯”出發。在幾個月前的2018華為全聯接大會上，華為就正式發布了昇騰310芯片和全棧全場景AI解決方案，以提供更強大、經濟的算力，將人工智能應用覆蓋到云、邊、端全場景。

如今，華為在發布智能計算戰略的同時，再次發布了智能管理芯片和全新ARM芯片，由此，華為在“算、管、AI、存、傳”五大領域都已經擁有了自已的芯片。在此基礎上，邱隆表示，華為智能計算將圍繞算力、工程、架構和一體化解決方案四個方面，并攜手各行業合作伙伴構筑AI生態，共同面向行業構建全棧全場景智能解決方案，加速行業智能化轉型。

技術加生態雙輪驅動 構建數字化智能化轉型共同體

不論是企業的數字化轉型還是即將到來的智能化轉型，這都是一個萬億美金級別的大市場。若想在這一巨大的藍海市場中分得一杯羹，就必須想方設法幫助客戶實現數字化智能化轉型；而與合作伙伴攜手，共同做強做大就變得至關重要。

對于華為智能計算來說，其核心的目標和定位就是聚焦行業智能化轉型需求，基于芯片、算法、架構等開展技術創新，在技術上引領計算產業發展；同時面向不同行業客戶的智能化轉型需求，通過與合作伙伴攜手構建共贏的生態，讓他們能夠從中獲益。

對此，華為中國地區部總裁魯勇強調，未來華為將秉承開放、合作、共贏的生態理念，致力于構建“客戶+伙伴+華為”的數字化智能化轉型共同體，打造一個技術加生態的雙輪驅動的商業模式，來迎接未來智能計算千億美金的產業規模。

在產業合作層面，盡管華為已經推出了基于ARM架構的服務器芯片，但為了進一步做大ARM市場蛋糕，華為也將和其他做ARM處理器芯片的公司加強合作；與此同時，華為智能計算也將與英特爾、Broadcom、英偉達、賽靈思等伙伴進行深入合作，共同為客戶提供更強、更具性價比的單比特計算力。

在商業合作層面，華為則通過更多的技術合作與行業合作，深入到更多細分領域；并進一步優化智能計算的渠道政策，增加對伙伴的支持力度，真正做到多勞多得，從智能計算業務中獲得更多的商業回報。

在人才培養層面，華為將在全國高校建設200個教學實驗室，培訓500位高校教師，并舉辦6場教師研討會和全國性學生競賽；華為還計劃投入10億元培養100萬開發者，開放超過1000個免費云服務開發環境，發展100+合作伙伴，共同做大市場、共享發展機遇。

魯勇表示，華為的新愿景是“把數字世界帶入每個人、每個家庭、每個組織，構建萬物互聯的智能世界。”計算，是人類永恒的需求，也是實現這一愿景的基石。在計算產業充滿機遇和挑戰的新時代，華為將與客戶和伙伴一起構建圍繞“商業合作+人才培養+產業合作”的華為AI生態，共同實現商業成功。

【結束語】

核心算法的突破、計算能力的迅速提升，來自互聯網、物聯網的海量數據，他們共同組成了推動人工智能應用普及的基礎條件。在由人工智能技術普及所催生的智能化轉型浪潮中，算力需求全面爆發，計算產業正迎來一個前所未有的歷史機遇：以云計算為核心的計算產業仍然有很大的發展空間，邊緣計算也已經迅速崛起。

有了強大的算力做基礎，包括交通、教育、醫療、安防等在內的各行各業，都將通過人工智能技術的應用重新定義行業的組織管理模式和商業模式。對于致力于推動普惠AI的華為來說，從“芯”出發，制訂全新的智能計算戰略，在很大程度上夯實了華為“構建萬物互聯智能世界”的基礎，從而加速智能時代的到來。

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