AI的進化方向，正在被改寫_風聞

文|智能相對論

作者|沈浪

人工智能產業的創新焦點已經發生了轉移，過去大多談的是應用創新，如今一場面向底層的技術普惠創新正在持續推進，成為新華三等頭部AI廠商相互角力的關鍵。

日前，新華三剛剛召開一場主題為“進化·智能·算賦新生”的智慧計算新品發佈會，其重點瞄準人工智能計算的底層，從底層架構、硬件產品到軟件平台的全棧進化來推動技術的普惠創新。

而最近，新華三也聯合英偉達發佈了人工智能模型訓練平台“H3C小智AI實驗室”，重點解決人工智能模型的訓練問題，為AI開發者提供端到端集成解決方案。根據介紹，這個平台可以為開發者、AI從業者提供端到端AI應用程序創建、部署和管理的加速計算體驗，通過快速測試和原型驗證，讓用户體驗“開箱即用”的全棧式環境，簡化AI工作負載的開發和部署。

兩個頭部AI大廠聯合起來，基於底層創新來簡化AI開發流程，降低AI產業的門檻。而在市場上，這不是個例，目前越來越多的AI廠商正在前赴後繼地“撲向”基礎層面的底層普惠創新。

**AI第一梯隊，**都在幹什麼？

目前，各大AI廠商儘管專精的細分領域不同，但圍繞着底層創新所展開的AI基礎設施建設已經是各個AI大廠擺在枱面上的戰略焦點。這樣的創新與H3C小智AI實驗室類似，從目標上來説更是殊途同歸——不管是端到端的AI項目開發解決方案，還是更高效的AI模型部署、訓練以及驗證，實際上都旨在強調如何去降低AI從業者的門檻，讓AI項目開發這件事情變得更加簡單且高效，使得更多的人和企業能參與到AI產業浪潮中。

在業內，這普遍被認為是AI工程化的一個產業型趨勢。而所謂AI工程化，根據國際權威諮詢機構Gartner公司高級研究總監呂俊寬提出的觀點，可總結出兩個重要特徵：一是用規模化生產的方式來降低產業使用門檻，讓AI成本可接受；二是AI可以與具體的產業場景相融合，達成可靠、可見、可信的良性收益。

與此同時，在2021年-2022年，Gartner公司更是連續兩年將Al Engineering（AI工程化）列入未來的重要戰略技術趨勢之一。可以説，包含新華三在內的這些頭部AI大廠所在做的一系列動作以及發佈的產品，實際上代表的即是AI產業接下來發展的大趨勢。

這一趨勢，不僅改寫了AI產業的創新邏輯，即越來越多的AI項目依託類似H3C小智AI實驗等底層平台實現了更有效的落地，還從根本上轉變了頭部AI廠商的競爭邏輯。

Gartner公司在一份關於2022年戰略技術趨勢的報告中就指出，「如果企業讓人工智能提供變革性的價值，就不能只是單點地應用AI技術，而是需要在其商業生態系統中將AI模型工業化，以便快速、持續地提供新的業務價值，而要做到這一點的關鍵就是應用AI工程技術。」

也就是説，市場對頭部AI廠商的要求已經不僅僅只是單幹，除了應用好AI技術去服務好用户之外，還需要能從底層生態上進行創新，帶動整個AI產業共同發展。簡單來説，頭部AI廠商在過去要解決自己的AI生產問題，現如今則是要解決別人的AI生產問題，甚至還要在整個行業內實現規模化生產的目標。

這便是新華三、英偉達等推動AI創新的廠商正在做的事情，也是H3C小智AI實驗室等AI基礎設施建設的意義——底層創新正在將技術普惠推向給每一個AI從業者，使得AI產業的秩序正在發生變革，哪怕是沒有太多經驗或技術能力的廠商都能在H3C小智AI實驗室等平台的助力下實現AI項目落地。

**底層普惠創新，**助力AI廠商站上C位

在此，底層創新的產業價值是顯而易見的，其所面對的正是目前市場最迫切需要解決的效率問題。根據Gartner的報告，幾乎一半的人工智能項目甚至從未投入生產，數據複雜性的指數級增長、數據孤島和基礎設施的部署難度等問題始終困擾着AI產業項目的落地。

站在市場的角度來説，越是這個時候能解決效率問題的底層創新，越是受到市場的重視。而致力於底層創新的廠商在這個過程中也具備了更多的機會在市場上表現自己，展現自家的全方位實力。

一、技術的領先水平在底層創新中愈發突顯。

越是底層的創新，越需要領先的技術能力去驅動。其中的道理不難理解，一個AI企業若想降低產業的門檻，幫助更多的企業使用AI技術，那麼其本身的技術實力就需要在某一領域達到一個頂峯，能實現技術上的引領。

H3C小智AI實驗室之所以能為AI開發者提供加速計算體驗，就在於其所依託的新華三智能算力中樞，實現了傳統HPC高性能計算與AI計算深度融合，並同步實現HPC批量作業和AI容器作業的調度編排，使得計算效率大幅提升。

同時，作為國內首家與英偉達合作發佈此類平台的廠商，新華三還基於與英偉達的合作，同步對接了NVIDIA AI Enterprise，從而可以幫助AI從業者在容器和虛擬機中運行深度學習工作流，並且擁有與本地工作站相同的性能。

強大且領先的技術融合使得H3C小智AI實驗室具備了為其他企業提供算力、模型訓練等先進服務的能力。在底層創新的過程中，頭部AI廠商所依賴且展示的，大多都是自家最突出的能力，這樣的導向使其很容易就能站上市場的聚光燈下，被更多的企業客户所看到。

二、底層創新比以往更加關注行業場景的現實問題。

目前，AI技術離產業越來越近，特別是底層的創新，所需要解決的行業問題也愈發現實。像是H3C小智AI實驗室所提供的10項測試模型，如訓練和部署AI圖像分類模型、訓練和部署問答機器人等等，基本上都是目前業內關注最多的幾個重點應用場景。

其中，在訓練和部署AI圖像分類模型實驗中，用户就可以完整地體驗到一個圖片分類功能訓練-部署-推理的全過程，並在這個過程中感受NVIDIA AI Enterprise提供的專業框架、模型、應用程序與開發工具以及智能算力中樞強大的資源調度和管理能力。

可以説，這類明確以解決現實問題為導向的底層創新受到市場更高的重視。在當前，行業內外都在期待AI項目可以儘可能去解決行業場景所面臨的現實問題，越是能解決問題的基礎平台或AI底座，越是吸引更多的企業關注和嘗試。

三、越是基於底層的創新，越是能發揮AI廠商的整體實力。

從基礎平台的角度來説，源於底層的創新，越需要更全面的技術能力和廠商實力的支持。由此，在這個過程中，AI廠商的整體實力越容易被外界所看到。

以H3C小智AI實驗室為例，其提供的軟硬一體的人工智能模型訓練解決方案，不僅讓市場重新見識了新華三的硬件優勢，新華三為此打造了面向不同AI負載的硬件基礎架構，還使其軟件能力進一步被市場所認知，比如智能算力中樞對計算資源的調度支持。

綜合來看，軟硬一體的解決方案所帶出的即是新華三基於內生智能的強大硬件算力+智能算力中樞進行智能算力調度的綜合價值，使得這一品牌的整體實力在這場底層創新中進一步展露出來。

很多時候，單點技術應用所呈現的往往也只是一個廠商單方面的技術能力，而只有深入底層的創新才能讓外界意識到一個廠商的完整佈局和技術能力。越來越多的廠商在底層創新的過程中逐步意識到了這一點，從而持續加碼底層創新。

總的來説，底層創新是AI產業的一次賽點，其所需要的工作量是巨大的，而反饋給市場和產業的價值同樣如此，產業受益於底層創新獲得整體性進步，而AI廠商也得益於底層創新所展露強大實力，站在市場的第一梯隊，備受矚目。

**AI產業，**正在被重新定義

這對於整個AI產業來説是一場顛覆性的變革。

一方面，AI創新的範式與AI應用的流程在H3C小智AI實驗室等平台的支持下，都將迎來變革，不再是“重複性地造輪子”，而是直接可以使用底層平台所提供的算力資源、算法等進行模型訓練、應用調教，使得AI生產的效率得到有效提升。

另一方面，AI廠商所面臨的競爭緯度也在升級，不再是像過去那樣做好單點應用，服務好用户就行，還要能從商業生態系統中推進AI工程化，帶動AI產業實現規模化生產，其中的緯度已經不僅僅隸屬於一次服務升級，同時也是一場時代矚目的生產力變革。

以AI廠商自身的進化來説，同樣如此。在智慧計算方面，目前新華三就打造了一套以數算雙核驅動為核心，從算力基礎設施到算力服務平台的“一體·兩中樞”智慧計算體系。其中，在算力基礎設施層面，多元計算體系可覆蓋通用計算、異構計算、高性能計算、高可用計算、邊緣計算和彈性計算等所有計算場景，全面滿足當前大部分數字形態所需的算力需求。在算力服務平台層面，智能兩中樞也能夠為數據中心提供全生命週期的智能管理和全流程的算力智能調度，讓算力服務更加便捷、彈性、智能，助力用户快速實現各類創新業務的應用部署等等。

在這一基礎上，頭部AI廠商（即有能力推動底層創新的企業）也就有能力去實現品牌的進階，不僅只是某一行業的服務者，其更是整體產業的創新驅動者以及商業生態的引領者。以新華三來説，硬件服務已經很難再定義這一家企業的未來了，作為數字化解決方案的領導者，品牌的價值已經從硬件領域拓展到了軟件領域，從底層創新鏈接到了應用創新，方方面面都在影響着接下來AI產業甚至是整個數字化產業的未來。

由此，AI領域才真正迎來產業層面上的競爭，只有能推動底層創新的AI廠商才有實力站在第一梯隊，才能在未來的產業發展和技術迭代中面對更殘酷也更輝煌的時代競爭。

*本文圖片均來源於網絡

此內容為【智能相對論】原創，

僅代表個人觀點，未經授權，任何人不得以任何方式使用，包括轉載、摘編、複製或建立鏡像。

部分圖片來自網絡，且未核實版權歸屬，不作為商業用途，如有侵犯，請作者與我們聯繫。

•AI產業新媒體;

•澎湃新聞科技榜單月度top5;

•文章長期“霸佔”鈦媒體熱門文章排行榜TOP10;

•著有《人工智能 十萬個為什麼》

•【重點關注領域】智能家電（含白電、黑電、智能手機、無人機等AIoT設備）、智能駕駛、AI+醫療、機器人、物聯網、AI+金融、AI+教育、AR/VR、雲計算、開發者以及背後的芯片、算法等。