编辑部 整理自 MEET 2021
量子位 报道 | 公众号 QbitAI
进入AI时代，什么最重要？
算法固然是AI技术的核心，但是没有强大算力的支持，AI技术就很难得到落地。现在连AI技术创新本身都离不开算力。
今年诞生的最大NLP模型GPT-3，需要消耗价值500万~2000万美元的算力。
如果没有强大的算力，可能在未来AI的创新当中，我们就会缺少相应的生产力。
这是浪潮信息(000977,股吧)副总裁、浪潮人工智能与高性能计算产品线总经理刘军在MEET 2021智能未来大会上做出的论断。
作为国内AI服务器市场份额超50%的公司，浪潮已经打造了一个技术底座，一方面为拥有AI技术的创业公司提供场景，一方面为传统企业提供技术接口。这也是浪潮近年来竭力打造的AI产业生态。
在刘军看来，“智算中心+生态”的模式，方能加速人工智能产业发展。
（在不改变原意的基础上，量子位对刘军的演讲进行了编辑整理）
关于MEET 智能未来大会：MEET大会是由量子位主办的智能科技领域顶级商业峰会，致力于探讨前沿科技技术的落地与行业应用。本次大会现场有李开复等20余位行业顶级大咖分享，500余名行业观众参与，超过150万网友在线收看直播。包括新华社、搜狐科技、澎湃新闻、封面新闻等数十家主流媒体在内纷纷报道，线上总曝光量累计超过2000万。
亮点
1、智慧时代最重要的生产力就是计算力。如果没有强大的计算力，我们可能在未来AI的创新当中，缺少相应的生产力。
2、基于以深度学习为核心的人工智能理论，需要巨大的算力对海量的数据来进行加工、处理，得出模型。
3、智慧时代，劳动者这个要素第一次发生了重大的变化，就是劳动者第一次不仅仅是人，人工智能也成为了劳动者。
4、智能计算中心就是我们智慧时代的新电厂，它会为智慧的应用提供源源不断的算力服务、数据服务和AI服务。
5、光靠智算中心去完成整个产业AI化的转型升级，是远远不够的。还需要有很多的伙伴一起加入生态，共同来完成这个工作。
6、浪潮承担着技术底座的工作，对AI芯片的创业公司，可以聚焦做好芯片，系统可以放心交给浪潮。
（以下为刘军演讲分享全文）
计算力即生产力
谢谢！非常荣幸能有这个机会来参加咱们MEET2021智能未来大会！
今天和大家汇报的内容，是智算中心推进人工智能的产业发展，这个智算中心就是智能计算中心，这也是我们今天大会非常重要的主题。
现在进入到了智慧时代，智慧时代最重要的生产力就是计算力，今天我们在前面也讨论到了，今年最重要的在AI方面的技术创新，大部分认为是GPT-3。
为了完成一个GPT-3，据说需要花费500万到2000万美金计算费用才能完成GPT-3的模型训练。
我们看到不仅在GPT-3，在相应的日常的各种AI的实际应用的环节上面，实际上背后也是有算力在做这样的支撑。
我们目标检测的网络，它的每一个小的目标检测，大概需要每天0.1Petaflop，高清人脸对抗生成网络，基于GAN生成高清人脸模型，大概需要3Petaflop。GPT-3的计算需求是3640Petaflop。
3640Petaflop相当于什么概念？我们知道P的下一个单位是E，相当于百亿亿级的计算性能，现在全球最快的超级计算机是日本的“富岳”（Fugaku），每秒只有550Petaflop。这个GPT-3不是非要超级大的计算机才能算出来，只是它累计需要的计算量需要3640Petaflop。
所以我们今天非常明显地感觉到，如果没有一个强大的计算力，我们可能在未来AI的创新当中，缺少相应的生产力。
我们看一组数据，右边这个是很有意思的，是IDC和浪潮做的2020~2021人工智能计算力发展评估报告。
这个报告上面，我们会对中国在AI算力发展走得比较靠前的这些城市来进行一个评估。
比如2018年排名前5名的城市有杭州、北京、深圳、上海、合肥，2019年北京又超越了杭州排到了第一位，广州进入了前5名。
在今年刚刚发布的新的发布报告里面，我们看到深圳超越了杭州成为了第2名，重庆进入了第5名。
Top10的名单有新进来的，也有退出去的，但基本上我们会有一个感觉，它基本上代表了谁在新经济、在智慧经济方面走得比较快。计算力即是生产力。
如果大家感兴趣的话，下面有一个二维码，大家可以下载全文的报道，可以做一个更加进一步的解读。
智算中心：智慧时代的基础设施
说完了计算力就是生产力，下一个是非常重要的话题：在智慧时代，针对计算力和生产力，对新兴的基础设施会有什么样的需求，会有怎样一些变化？
我们看一下从农业时代到工业时代，再到智慧时代的劳动三要素——劳动者、劳动对象和劳动资料——分别发生了什么样的变化。
在农业时代劳动者是人，劳动对象是农作物，劳动资料是农业的工具。
到了工业时代，我们有了电，我们有了交通，有了整个城市的建设，这个时候我们的劳动者还是人，但是我们人实现快速增长。
看过《人类简史》我们会发现，因为我们生产力医疗的进步，使得我们人口有大幅度提升，工业时代实际上就是用庞大的人口支撑整个劳动对象，我们的劳动资料是工业设备，支撑它的能源来自于化石的能源，形成电力的驱动。
今天我们在智慧时代，第一次劳动者这个要素上面发生了重大的变化，就是劳动者第一次不仅仅是人，人工智能也成为了我们劳动者。未来这些生产者，可能它的背后是AI，不仅仅是人。
这是一个特别巨大的变化，就是人+人工智能是我们的劳动者，那么我们的劳动对象我们现在有了数据，数据是可以再生的、再用的，这和我们生产资料一次性消耗完全不一样。
有了数据，劳动资料变成了信息，计算设备、数据存储变成了我们新的劳动资料，这也是我们新时代的变化，使得我们在智慧时代需要新型的基础设施，也就是叫新基建。
传统时代的基建，最典型的就是发电的电厂，电力发完了以后通过电网，通过产输配用这样一个环节，使得它转化成我们各种各样的生产力，能够释放出来。
在新的智慧时代，智能计算中心就是我们智慧时代的一个新的电厂，它会为我们智慧的应用提供源源不断的围绕AI的算力服务、数据服务和AI服务，这也是今年4月份发改委针对新基建做出了新的阐述，就是面向我们人工智能的新基建。
我们做一个简单的比方，整个计算的设备从1945年开始发展一直到今天，其实过去的几十年我们所看到的计算机大部分是超算中心，我们第一计算机埃尼阿克(ENIAC) 的出台，最重要的是要去算炮弹轨迹，去算数字天气模拟，到今天仍然是超算最重要的一个应用领域。
后来我们进入到了互联网时代，进入到了云计算时代，现在我们看到大量在IDC里面整个云的服务器，那是数据中心。
当我们进入到AI的智慧时代，我们再往下需要智算中心来作为我们整个基础设施的支撑。
在上周，国家信息中心和浪潮联合研究发布了《智能计算中心规划建设指南》，这是目前第一个完整的、对智能计算中心做出完整阐述的研究报告。
大家有兴趣可以扫二维码下载下来看，有PPT版，还有全文Word版。
这里面给出了一个非常明确的定义。我刚才在听开复老师对话我心有戚戚焉，深有感触。新基建实际上就是作为政府去推进智慧时代要做的重要的一个基础设施工作。
智能计算中心也就是智算中心，是基于最新的人工智能理论，采用领先的人工智能计算架构，提供人工智能应用所需要的算力服务、数据服务、算法服务，叫公共算力新型基础设施，通过算力的生产、聚合、调度和释放，从而能够高效地支撑数据的开放共享、智能生态建设，产业创新技术，有力地促进AI产业化、产业AI化和政府治理的智能化。
从整体的计算架构上面来看，在这里面有一个图，大家可以能够比较直观地看到，为什么智算中心和数据中心、超算中心有非常本质的不一样，就在于它所基于的理论基础是不一样的。
我们现在基于新一代人工智能浪潮里面以深度学习为核心的人工智能的理论。它需要巨大的算力来对海量的数据来进行加工、处理，来得出模型，这是我们的理论基础。
当然，整个计算架构可能也跟原来的计算系统会有不一样，我们会基于AI芯片、AI服务器、高速互联、深度学习框架，整个资源调度来构建整个智算中心的作业环节。
包括如何生产算力、如何聚合算力、如何调度算力、释放算力，从而能够形成一个算力生产供应的平台、数据开发共享的平台、智能生态的建设平台和产业创新的平台，从而能够支撑AI产业化，比如说识别检测、语音交互、语义理解，AI芯片、自动驾驶机器人。
哪些传统产业正在AI化
另外一个传统产业在AI上面转型升级，我们把它叫做产业AI化，这里面有智能制造、医疗影像、智能客服、智能物流，智能农林……当然，还有一个非常重要的就是在政府的工作方面推动政府治理的智能化，这是我们整个智算中心的技术架构。
当然，这是一个非常好的构想，也是未来新基建非常好的方向。但是再往下看的话，我们会发现面临非常大的一个挑战，也就是要把智算中心发挥出来，去推动人工智能产业发展的时候，我们发现，行业的用户和现在已有的AI的算法之间，存在着一个鸿沟。
这个技术鸿沟我们大家都非常清楚，如何把领先的AI技术转化到产业化上面去释放，这里面实际上就是要把行业的应用需求，和领先的模型算法进行结合。
在左边我们看到，当前中国采纳AI比较领先也比较深入的一些具体的应用场景。
最左边那一个是充分的AI应用的一些大的场景，比如语音识别、自然语言处理等等场景，包括智慧城市、智能车辆交通，这是我们应用得相对来说比较成熟了，大家也比较熟知的。
中间这页是正在快速地往AI产业进化的，有智能制造、智能电信、智能零售。
最右边这个原来我们预计它需要相当长的时间才能成熟起来，但由于今年疫情的到来，我们发现这个进度加快了。
原来智能医疗在2019年的发展报告还非常靠右端，今天我们看到它迅速的进入到了第二阶段里面。AI实际上在这一次的AI抗疫当中发挥了非常重要的作用。
其实在最左上角的这一个，我们刚才有讲，这大部分以我们AI科技公司做驱动往前发展的，是AI产业化的代表。在右下角的这一大块，实际上大部分都是传统的产业结合去AI，实现一个产业的转型和升级，就是产业AI化的一个代表。
为什么它上升速度相对来说比较慢，客户的采纳相对来说难度比较大，这也是我们要找的一个方法，去跨越技术转型的鸿沟。这个鸿沟怎么去跨越？
浪潮的思考是，智算中心实际上是支撑AI计算的基础架构。光靠一个计算基础架构要去完成整个产业AI化的一个转型升级，这是远远不够的。这里面需要有很多的人一起进来，来完成这个工作，如何把不同的人、不同的角色来赋能到这样一个产业的AI转型。这就是我们说的，要有一个生态来完成这方面的工作。
元脑计划：浪潮的开放AI生态
我们提出了一个叫做“元脑生态”的计划，它的本质就是使得具备领先AI算法的科技公司，和传统的能够覆盖到千行万业的行业客户，具备整体方案交付能力的系统集成商，大家能够在生态上面合作起来，能够实现“左手伙伴”（也就是AI公司，因为在PPT左边）“右手伙伴”（在我们PPT的右边）携手起来才能把价值转化成产业AI化，驱动整个产业AI化的进步。
浪潮在里面做的是平台支撑的工作，我们的左手伙伴、右手伙伴，他们的价值浪潮不会去触碰，因为浪潮的本意是做一个系统平台的共享，我们不会去与我们的左手伙伴竞争算法、数据、AI的这些应用，我们也不会与右手伙伴竞争到最终客户金融、铁路、电力等等方面行业的交付。
浪潮立志做好在计算里面最专业的合作伙伴，我们会提供我们领先的计算平台、资源平台和算法平台，从而能为智算中心提供生产算力、聚合算力、调度算力、释放算力。
这样三类合作伙伴在这个元脑生态里面产生了化学反应，共同推进智算中心释放生产力，使得计算力生产力赋能到千行万业，推动AI产业智能化的发展。
浪潮做的平台的工作，第一个大家非常熟悉。浪潮现在服务了中国80%的AI的科技公司，我们在中国AI服务器的市场份额是连续4年超过了50%。市场份额高，背后是来源于产品上持续不断的创新。
我们在GPU服务器，MLPerf测试上，同样的8颗GPU芯片，性能领先于同架构的其他服务器，性能还要高20%。
我们在推理这个里面所能拿到的性能，在数据中心推理里面，总共16项性能记录，浪潮创造了13项的性能记录，我们的推理性能比去年同期的性能提高了3倍以上，这是我们给大家提供的一个非常强大的AI计算平台。
同时，我们不仅仅只是支持某一家单一需求的GPU生态，我们励志于打造一个开放的繁荣的产业生态，我们知道现在中国有将近100家做芯片的公司，我们不能要求芯片的每一个都把它变成一个系统的服务器，那么，如何帮助它的芯片，去赋能到各个行业呢？
浪潮在这里面承担着技术底座的工作。我们发布了全球首个AI开放加速的平台，我们是首个支持OAM加速规范的系统，叫MX-1。我们今天已经可以很好地支持寒武纪、燧原、英特尔、Habana等等国内外领先的AI芯片。
也就是说对，对AI芯片的创业公司来说，你做好你的芯片就可以了，系统是什么交给浪潮就OK。
我们会给我们的平台提供一个资源的一个调度，帮他合理地优化管理，从AI训练的计算资源到整个的模型，到从云到边整个推理模型部署一体化的完成，让AI科技公司致力于自己的算法和应用创新，把底层的资源和调度交给浪潮。
我们还帮助我们行业的ISV，包括我们的右手伙伴、我们的客户，为他们提供一个及时交互的AI算法平台，使得我们能够降低整个AI准入的门槛，在这一块我们希望和行业大家一起能达到这样的功能，让数据进去，AI出来，这是我们对于AI算法平台的目标。
当然，最重要的是，元脑生态不是浪潮的生态，元脑生态是我们合作伙伴的生态，属于我们的左手伙伴，也属于我们的右手伙伴，也属于浪潮，整合大家一起，在上面都可以找到自己的价值。
我们的左手伙伴可以把自己的AI算法，助力到我们的上万家的右手伙伴，我们上万家的传统企业右手伙伴，能够获得我们左手伙伴，上千家领先的AI的算法和AI的应用，从而能够给到最终的用户。大家一起发生化学反应。
当前我们汇聚了众多的AI的合作伙伴，我们大家可以看到左手伙伴也好，右手伙伴也好，大家都是相互的发生合作，发生这样一个反应。
现在这个生态已经能够提供各方面领先的AI的解决方案，覆盖了通用的行业具体的应用场景。
最后给大家简单的看一下我们具体生态合作的案例，比如说在智慧金融，声扬科技是我们非常领先的、优秀的语音识别方面的左手伙伴AI科技公司，赞华集团是我们的右手合作伙伴，在我们金融领域非常强大和资深的系统集成商。
他们合作起来，能把智能语音身份认证的方案在大型的国有银行上落地，在金融系统做非常好的推广。
在智慧交通领域也是这样，我们的合作伙伴鼎汉奇辉，是在铁道行业的尖端AI公司，还有中铁信等，都是我们铁路上面非常大的一个AI的右手伙伴。大家和浪潮一起携手起来，我们形成元脑生态的解决方案，现在已经在多个高铁上形成成功的AI的落地，促进行业AI化的智能。
最后的结论，再次和大家来回顾，今天汇报的主旨是：智算+生态，加速人工智能产业发展。谢谢！
（最后，如果想回看大会全程，请点击阅读原文）
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