2019年AI成為全球科技行業主旋律，一邊是AI加速落地到產業，另一邊則是AI技術正在日益精進。

2019是AI最激動人心的一年

外媒Venturebeat在一篇報道中覆盤稱，2019年AI吸引政府、科技巨頭和學術界的廣泛關注，AI商業化落地成果豐碩。根據KPMG的調查顯示，超過一半的企業高管都將把AI技術應用於公司業務中；普華永道預計到2030年，人工智能每年將為全球經濟貢獻16萬億美元。

AI加速落地，技術同步進化。三位深度學習之父奪得圖靈獎鼓舞人心。AI邊緣化趨勢明顯，甚至連最新的iPhone都已支持機器學習；多家芯片公司發佈了具有強大機器學習能力的AI芯片，摩爾定律在芯片上再次生效；AI成為雲計算平臺的基礎能力，AutoML讓客戶將AI應用於諸如營銷、客服和風控等公司經營中，百度大腦這樣的標準化、模塊化和自動化的AI基礎平臺讓AI技術普惠，成為各行各業所見即所得的能力。

在全世界範圍內，AI都讓人振奮，觀望者在減少，行動者在增加。中國AI的發展，《科技日報》的一則報道標題總結得十分形象：“2019年，AI產業避虛向實”。

2019年“智能+”第一次被寫入政府工作報告，AI與實體產業融合有了頂層設計。智博會、AI大會……關於AI的峰會不勝枚舉，在2019世界人工智能大會上，10家國家新一代人工智能開放創新平臺正式啟動。9月初，科技部印發《國家新一代人工智能創新發展試驗區建設工作指引》，提出到2023年建設20個左右試驗區。截至2019年上半年，在國家層面政策推動下，已有近30個省份出臺了人工智能相關規劃或專項支持政策。

中國科技公司更接地氣，在國外科技巨頭探索用AI下圍棋玩遊戲時，中國科技公司就已在嘗試AI落地。2019年，AI在金融、政務、零售、娛樂、教育、營銷、客服、媒體、農業諸多行業遍地開花，類似於刷臉支付、智能音箱、美顏相機、ZAO這樣的可感知的大眾AI應用如雨後春筍出現。AI產業化成了擋不住的趨勢，AI成為科技產業下一幕已是必然。

2020年5G全面商用，將會進一步加速AI的發展。5G具有低延時、高帶寬和大容量三大特性，給智能家居、自動駕駛、可穿戴、VR/AR等AI強相關的應用創造了網絡條件，將給AI創造更多落地場景。5G本質是更強的數據傳輸能力，IoT設備也會採集更多數據，藉助於5G傳輸到邊緣側和雲端供AI學習，AI將擁有更多原材料即“數據”。邊緣計算、雲端協同和分佈式計算會具備更好的網絡基礎，給AI創造完善的底層計算基礎。總之，AI產業化會進一步加速，2020年的AI更加值得期待。

AI開啟服務器市場“下一個時代”

AI產業化加速，意味著更多“送水人”的機會。百度提出AI工業化要做“智能經濟”的基礎設施，阿里說要做數智化時代的商業操作系統。在互聯網巨頭外，還有眾多的AI獨角獸公司，這些公司都在給傳統產業擁抱AI技術“送水”，幫助各行各業用好AI。

在AI產業化加速進程中，還有一類關鍵玩家，是正在崛起的計算平臺。算力、算法和數據是AI的關鍵要素。百度、阿里們提供的更多是算法以及數據，AI對算力同樣提出全新要求。

隨著AI產業化，5G、AIoT、8K、VR/AR等產業正在爆發，數據正在不斷膨脹且結構變得日趨複雜，而AI本質是對數據的學習、挖掘、訓練和推理，因此，AI計算量正在指數級增長。同時，計算變得複雜：邊緣計算興起，雲端協同成為新的核心計算架構；融合視覺、語音、語義等AI能力的多模態計算，正在取代古典計算成為主流；自動駕駛等實時AI應用，則對計算時效性、準確性、穩定性提出更高要求；計算成本日益高漲，降本增效成為各行各業的需求。總之，IT時代的計算基礎架構已越來越難以滿足DT時代的計算需求。

挑戰意味著機會。2019年7月工信部明確指出，我國將以應用為導向，突破大數據關鍵技術，特別是加快高性能計算、大數據計算系統等能力提升，提升數據分析處理和知識發現能力，用計算力“賦能”數字經濟。隨著AI、雲和邊緣的發展，智慧計算時代已經來臨。

什麼是智慧計算？智慧計算是從數據中獲得策略、洞察、智慧、知識的複雜數據計算，以雲計算為基礎平臺、大數據為認知方法、機器學習為優化工具，綜合了大數據、人工智能等多種數據處理技術。

浪潮是智慧計算的先行者和推動者，在浪潮服務器媒體溝通會上，浪潮信息副總裁、浪潮服務器產品部總經理沈榮說，人工智能代表著智慧計算的發展方向，人工智能讓計算不再僅僅是簡單的運算，而是真正思考分析，人工智能正把各個行業從信息化推向智慧化。

浪潮信息副總裁、浪潮服務器產品部總經理 沈榮

智慧計算市場迎來許多AI芯片公司，原先流行的X86、ARM等芯片架構均是面向通用計算場景，相關芯片已很難適應AI計算“大、多、雜、散”的計算需求，2019年很多AI芯片產品出現，比如2019年成功IPO的礦機巨頭嘉楠科技核心戰略就是超級計算，其基於RISC-V架構推出了AI芯片，滿足邊緣側AI計算需求，其對手比特大陸同樣將AI計算作為公司核心戰略佈局。阿里、華為、百度等巨頭也都推出了面向雲或者面向端的AI芯片產品。

智慧計算最大的玩家是服務器廠商，因為服務器才是計算力的核心承載，企業不會購買芯片本身，購買的是計算力，而服務器是計算力的核心載體，一邊整合芯片、存儲、內存等計算基礎元器件，另一邊則以雲這一核心形式將算力商品化，讓任何企業所見即所得。對於服務商廠商來說，智慧計算意味著下一個時代的開啟。

2009年阿里雲上線，接下來的十年成為雲計算的黃金十年，雲計算市場增長超過4倍，服務器市場受益於雲翻了一倍，IDC數據顯示，當前IT基礎設施用於雲的開支已經超過50%，2020年這一比例將進一步提升至57.6%。不過，由於雲計算市場已經過十年發展，公有云市場增速放緩，服務器市場呈現出一定增長疲態，頭部廠商增長率普遍較低。

IDC報告顯示，2019年第三季度全球服務器廠商收入同比下降6.7%，為220億美元，出貨量同比下降3%，為307萬臺，而保持增長的只有浪潮等少數廠商。而AI是未來市場增長的動力，據預測，AI服務器到2022年全球市場規模將達到176億美元，複合增長率30.8%，佔整個x86服務器市場的18.3%。

IDC與浪潮聯合發佈的《2019-2020中國人工智能計算力發展評估報告》顯示，未來五年中國人工智能基礎架構市場規模增速將是整體基礎架構市場的三倍以上，預計到2023年中國人工智能基礎架構市場將從2018年約為19億美金上升到83億美金，未來五年複合增長率為33.8%，服務器市場規模佔整個硬件市場85%以上。另一份報告則顯示，AI服務器市場未來五年複合增長率將超過30%，增速達到中國整體服務器市場增速的三倍。

浪潮服務器能夠在眾多頭部廠商中逆勢增長，核心原因正是及時戰略佈局智慧計算，上半年，浪潮AI服務器銷售額4.2億美元，市場份額50.2%，自2017年以來，浪潮AI服務器就一直佔據超過50%的市場份額，穩居市場第一。如今，雲計算巨頭均在佈局AI及邊緣計算，以適應智慧計算時代，谷歌、微軟、亞馬遜均在年度技術大會重點介紹AI能力，微軟在2019年Ignite大會上宣稱Azure可“使用AI解決商業問題。”

智慧計算具備四大典型新特徵

雲計算改變了計算的建設與獲取方式，卻沒有改變計算本身。換言之，雲計算只是將傳統IDC機房中的服務器搬到一些集中的中心機房，進而擁有按需租賃、彈性擴展、極度可靠和超大規模等特性。然而現在產業更迫切的不是節省計算成本，而是要數字化和智能化，從數據中獲取價值。

前幾天跟一個傳統企業的CIO交流，對方告訴我：如果上雲只是省去幾個數據機房的錢，那麼企業數字化是失敗的，企業更應該藉助上雲的契機，實現數字化和智能化轉型，降本增效的同時，進行組織、管理、業務創新，創新比降本增效更重要。

智慧計算不應該以提高計算效率本身為目標，而是要適應企業智能化轉型過程中全新的計算需求，更高的投資效率和靈活性，進而更好地支持業務創新，沈榮認為智慧計算將具備融合、開放、敏捷和生態四大典型特徵，我深以為然：

浪潮的智慧計算解決之道

1、融合。

智慧計算時代，計算、存儲和網絡等不同能力都會像磁鐵一樣“磁化”，進而拼在一起。軟件定義存儲（SDS）、軟件定義網絡(SDN）等模式的流行就是計算融合的結果；ICT即信息與通訊技術融合，誕生了NFV（網絡功能虛擬化），TOP10運營商均已採取NFV技術，也將是5G網絡的核心發展方向；IT和OT融合則是IoT發展趨勢。網絡技術、存儲技術和計算技術等等都在融合在一起。

就像互聯網技術一樣，AI不是一個技術，而是一個技術集，IoT、5G、VR/AR甚至區塊鏈都可以算是AI技術範疇，AI與各行各業結合又有智能製造、智能家居、智能金融等上層應用技術。AI技術範疇越來越大，AI場景變得多元，AI需求變得複雜，AI計算架構變得豐富，因此，智慧計算一定是融合計算，以滿足智能時代的計算需求。

2、開放。

雲計算是相對封閉的，不同巨頭都有自己的雲平臺，而且往往企業上雲都會選擇跟自己親近的雲服務，結果是出現了不同的計算“籬笆”，一個個計算生態變得互相隔離。

智慧計算融合趨勢下，涉及到的產業鏈更長，技術更加複雜，玩家更多，所以一定要開放，不同玩家即便有競爭關係都可以在一起坐下來，構建行業標準，開源底層技術，開放計算、測試、製造諸多標準流程，最終提高智慧計算效率，比如目前全球有三大開放社區，中國的ODCC和美國的OCP、Open19，這些組織在推動將最領先的數據中心實現標準化、產業化，從而加快整個數據中心行業的變革進程。隨著AI技術的發展，開放玩家們正在將加速器模塊標準化，簡化AI基礎架構的設計，縮短硬件設計週期。

開放的價值在通信行業就體現得很好，3GPP這樣的國際化標準組織拉著全球通信產業各個重要玩家，一起來確立5G這樣的標準，最終產業不同環節玩家，設備商、運營商、終端商、應用商……可以在一個大的標準下運作，設備因此可以兼容不同網絡，人類通信效率得以不斷提升。智慧計算時代，開放會讓數據可以流動，算法可以複用，算力可以高效，最終所有人受益。

3、敏捷。

計算存在的唯一價值就是業務。移動時代業務發展很快，“小步快跑”成為移動互聯網思維的關鍵詞，2019年瑞幸咖啡成立18個月就成功上市，打破了企業成立到上市的最短時間記錄。新的時代業務變化會更快，因為企業智能化的結果就是用數據驅動決策，很多業務的決策和執行都是自動化的。正是因為此，智慧計算一定要變得敏捷，來適應智能時代更敏捷的業務。

鑑於智慧計算本身變得多變、複雜和個性，傳統的雲計算交付模式已經很難做到敏捷，雲計算的優勢是通用，而不是個性，可以按需使用卻不能按需定製。智慧計算一定要有敏捷的計算交付模式來滿足個性、多變和複雜的計算需求。

4、生態。

AI一定是“眾包”模式，在AI產業化過程中，眾多公司一起協作服務產業AI需求是一種必然，沒有任何一家公司可以做到“閉環”，沒有任何一家可以做完所有事情。智慧計算的發展趨勢一定是構建開放生態，我們看到不同AI巨頭都在構建自己的生態，服務器廠商有自己的計算生態，雲服務商有自己的雲生態，AI算法巨頭則有自己的技術服務生態，拉著合作伙伴一起來服務自己的客戶。

中國人工智能基礎架構生態圖譜

跟雲計算比，跟傳統計算比，智慧計算的玩法，已經完全變了。作為智慧計算的先行者，浪潮多年來戰略佈局智慧計算，在融合、開放、敏捷和生態上均已具備核心競爭力，在吃到智慧計算頭啖湯後，有望繼續享受智慧計算的紅利，獲取增量。

AI時代浪潮服務器憑什麼閒庭信步？

縱觀多年來的科技發展史，任何一波新的技術趨勢，都是一波大浪，大浪到來，有的玩家可以站到浪尖風光無兩，有的玩家則將被大浪吞沒走向沒落。面臨智慧計算，浪潮具有閒庭信步的實力。浪潮AI服務器的佈局，最早可以追溯到2012年，當時浪潮就在市場倒逼下做異構計算，奠定了AI計算的基礎，這表明浪潮做智慧計算時間早。浪潮不只是很早決定做智慧計算，而且抓住了智慧計算的四大趨勢，佔據了AI服務器市場的關鍵位置。

1、2016年戰略佈局智慧計算，走融合計算的技術路線。

2015年，浪潮提出“計算+”戰略，2016年浪潮將“計算+”解釋為關鍵計算、智慧計算和科學計算，智慧計算成為浪潮核心戰略方向。浪潮智慧計算戰略以CBD（Cloud Computing、Big Data、Deep Learning）為核心，構建“硬件重構+軟件定義”的融合架構技術體系和開放創新的計算生態，為客戶提供可精確按需擴展、滿足多樣化應用場景的智慧計算。

浪潮IPF 2016合作伙伴大會

比如浪潮聚焦人工智能的同時，佈局邊緣計算。IDC數據顯示，到2023年超過50%的新建企業基礎設施將部署在邊緣，目前這一比例不超過10%。在能源、通信等眼下邊緣計算應用較為廣泛的行業，浪潮已經擁有顯著優勢，是國家電網和南方電網重要合作伙伴。浪潮積極參與ICT融合，2018年參與三大運營商共同參與的OTII開放電信信息架構標準，2019年基於這一標準推出了NE5260M5邊緣服務器，該產品既適合於圖像視頻等邊緣AI應用場景，也可承擔物聯網等5G邊緣應用場景，並針對邊緣側機房部署環境進行了大量優化設計。

再比如浪潮不只滿足於服務器本身，而是佈局全棧AI技術。浪潮向底層佈局AI加速芯片，軟件層面佈局人工智能開發資源平臺、AI雲平臺、自動機器學習平臺、FPGA高效AI計算框架TF2以及集群並行版的Caffe深度學習計算框架，向上佈局智能應用加速解決方案，如智能視頻分析、醫療影像、電力設備巡檢、金融匯率預測、語音識別、AI雲等AI端到端解決方案。可以看到，浪潮戰略佈局智慧計算正是基於“融合”理念，抓住了智慧計算融合化的大趨勢。

2、在業務中幹出來的JDM模式，讓浪潮具備了敏捷計算能力。

2014年在“互聯網+”的趨勢下，互聯網基於雲將各種計算能力對外輸出，“生態”成為新的關鍵詞，互聯網公司的業務無所不包，同時場景變得更加複雜，多變和彈性，服務器需求爆發的同時，提出了更復雜的要求，對成本、供應的需求要求到極致。

基於前期的定製模式，浪潮形成了全新的JDM (聯合開發,Joint Design Manufacture)業務模式，區別於傳統OEM、ODM模式，與客戶一起圍繞用戶需求協同創新，而不是你買我賣的傳統供給模式，在設計、研發、交付和製造環節，利用智能製造、互聯網、大數據、物聯網等技術智能化，將新品的研發週期從1.5年壓縮到9個月，從研發到供貨最短週期可以縮短到3個月，這已是行業極限。

浪潮JDM商業模式

能夠做到全程定製化的快速交付，浪潮依靠的不僅是運營方面的創新，還有技術方面的創新。通過對前沿技術更為全面細緻的跟蹤和預研，以及平臺化和模塊化的技術策略，浪潮工程師可以將AI、大數據等各類客戶應用需求轉化為不同產品平臺與模塊的組合，沈榮說“只要客戶提出要求，我們很快就可以搭出一臺原型機讓客戶先測測看。”

JDM模式讓浪潮抓住了雲時代複雜的服務器需求，雲服務器產品已涵蓋了ODCC、OCP和OPEN19三大國際標準，SR整機櫃服務器市場佔有率60%。智慧計算將更加敏捷，浪潮服務器將延續獨創的JDM模式發揮敏捷特性。比如百度2019年春晚紅包活動創下了“春晚不宕機”的記錄，在決定下來的時候離春節只有一個月的時間，要在一個月時間內完成10 萬臺服務器的部署，這在以前不可完成；基於JDM模式則可以做到一天部署1 萬臺，完全可以滿足春節紅包這樣的突發營銷需求。

JDM模式很難複製，用浪潮相關業務負責人的話說：“JDM模式不是造出來，而是不斷摸索中提煉出來的，是業務在一線幹出來的。”JDM不只是一種模式，而是一種能力，背後設計到智能製造、柔性供應鏈、智能物流諸多能力的整合，已是浪潮的核心競爭力，智慧計算時代優勢會更明顯。

浪潮服務器智能工廠

3、全面開放，構建智慧計算生態，讓浪潮可以走得更遠。

跟浪潮服務器溝通的感覺是，浪潮很少談競爭對手，不談競爭更重視合作，在我看來這是對智慧計算時代的一個重要認知：走開放生態路線，而不是“吃獨食”。

浪潮積極參與到多個國際標準組織，積極參與多個開源項目，與產業不同環節的主流廠商如英特爾、思科、阿里巴巴、百度、IBM、英偉達等聯合共創，摸索超融合架構、下一代數據中心管理架構、多雲融合、計算專用芯片方案和下一代開放總線，比如與百度一起研發了ABC一體機，將AI、大數據和雲計算能力組合在一起用戶所見即所得。

浪潮組建AI服務生態來更好地滿足客戶的智慧計算需求，今年8月浪潮發佈“元腦生態計劃”，連接技術端的人工智能算法公司和應用端的ISV、SI公司，共同完成從人工智能算法開發、模型部署，到計算基礎設施構建，再到人工智能應用開發與交付的全流程服務。

浪潮AI元腦生態

浪潮還與產業玩家一起摸索智慧計算的行業應用，如醫療、交通、製造、金融等行業的客戶，比如成功幫助平安科技在多個金融信貸場景中應用AI，雙方聯合開發了人工智能雲主機平安雲B1，基於浪潮最新的人工智能超級服務器AGX-5，計算性能高達2千萬億次/秒。

今天是一個融合時代，同時是一個競合時代，浪潮的客戶特別是互聯網客戶很可能一定程度上跟浪潮有業務重疊。如何看待這樣的競合關係？沈榮說：“術業有專攻，生態也好，合作也好，每個人幹自己專業的事情可能是效率最高的。靠浪潮一家把智慧計算弄起來是不可能想，這一定是整體配合，你中有我、我中有你的事情。”浪潮服務器產品部副總經理陳彥靈也表示：“我們的目標和互聯網客戶1+1>2，每個人都有自己的所長，浪潮所長是供應鏈整合能力、製造、一些新技術的開發，互聯網企業也有很多專長，對他應用的瞭解，對軟硬件的整合，我們有很強的互補。”

一個人走得更快，一群人走得更遠，浪潮深諳此理。浪潮過去十年一直是跟雲服務商共創摸索出JDM模式，讓更多企業將雲用起來，現在佈局智慧計算則是跟生態夥伴一起，消除AI計算瓶頸，讓AI在更多行業落地，成為各行各業數字化和智能化轉型的計算底座。如果說智慧計算是計算的下一個時代的浪潮，那麼顯而易見，浪潮已經立於浪尖。

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