文|智能相對論
作者|沈浪
人工智能產業(yè)的創(chuàng)新焦點已經發(fā)生了轉移,過去大多談的是應用創(chuàng)新,如今一場面向底層的技術普惠創(chuàng)新正在持續(xù)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(fā)布會,其重點瞄準人工智能計算的底層,從底層架構、硬件產品到軟件平臺的全棧進化來推動技術的普惠創(chuàng)新。
而最近,新華三也聯(lián)合英偉達發(fā)布了人工智能模型訓練平臺“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(fā)者提供端到端集成解決方案。根據介紹,這個平臺可以為開發(fā)者、AI從業(yè)者提供端到端AI應用程序創(chuàng)建、部署和管理的加速計算體驗,通過快速測試和原型驗證,讓用戶體驗“開箱即用”的全棧式環(huán)境,簡化AI工作負載的開發(fā)和部署。
兩個頭部AI大廠聯(lián)合起來,基于底層創(chuàng)新來簡化AI開發(fā)流程,降低AI產業(yè)的門檻。而在市場上,這不是個例,目前越來越多的AI廠商正在前赴后繼地“撲向”基礎層面的底層普惠創(chuàng)新。
AI第一梯隊,都在干什么?
目前,各大AI廠商盡管專精的細分領域不同,但圍繞著底層創(chuàng)新所展開的AI基礎設施建設已經是各個AI大廠擺在臺面上的戰(zhàn)略焦點。這樣的創(chuàng)新與H3C小智AI實驗室類似,從目標上來說更是殊途同歸——不管是端到端的AI項目開發(fā)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(yè)者的門檻,讓AI項目開發(fā)這件事情變得更加簡單且高效,使得更多的人和企業(yè)能參與到AI產業(yè)浪潮中。
在業(yè)內,這普遍被認為是AI工程化的一個產業(yè)型趨勢。而所謂AI工程化,根據國際權威咨詢機構Gartner公司高級研究總監(jiān)呂俊寬提出的觀點,可總結出兩個重要特征:一是用規(guī)?;a的方式來降低產業(yè)使用門檻,讓AI成本可接受;二是AI可以與具體的產業(yè)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(xù)兩年將Al Engineering(AI工程化)列入未來的重要戰(zhàn)略技術趨勢之一??梢哉f,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(fā)布的產品,實際上代表的即是AI產業(yè)接下來發(fā)展的大趨勢。
這一趨勢,不僅改寫了AI產業(yè)的創(chuàng)新邏輯,即越來越多的AI項目依托類似H3C小智AI實驗等底層平臺實現(xiàn)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公司在一份關于2022年戰(zhàn)略技術趨勢的報告中就指出,「如果企業(yè)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(yè)生態(tài)系統(tǒng)中將AI模型工業(yè)化,以便快速、持續(xù)地提供新的業(yè)務價值,而要做到這一點的關鍵就是應用AI工程技術?!?/strong>
也就是說,市場對頭部AI廠商的要求已經不僅僅只是單干,除了應用好AI技術去服務好用戶之外,還需要能從底層生態(tài)上進行創(chuàng)新,帶動整個AI產業(yè)共同發(fā)展。簡單來說,頭部AI廠商在過去要解決自己的AI生產問題,現(xiàn)如今則是要解決別人的AI生產問題,甚至還要在整個行業(yè)內實現(xiàn)規(guī)模化生產的目標。
這便是新華三、英偉達等推動AI創(chuàng)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(chuàng)新正在將技術普惠推向給每一個AI從業(yè)者,使得AI產業(yè)的秩序正在發(fā)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實驗室等平臺的助力下實現(xiàn)AI項目落地。
底層普惠創(chuàng)新,助力AI廠商站上C位
在此,底層創(chuàng)新的產業(yè)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,數據復雜性的指數級增長、數據孤島和基礎設施的部署難度等問題始終困擾著AI產業(yè)項目的落地。
站在市場的角度來說,越是這個時候能解決效率問題的底層創(chuàng)新,越是受到市場的重視。而致力于底層創(chuàng)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(xiàn)自己,展現(xiàn)自家的全方位實力。
一、技術的領先水平在底層創(chuàng)新中愈發(fā)突顯。
越是底層的創(chuàng)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(yè)若想降低產業(yè)的門檻,幫助更多的企業(yè)使用AI技術,那么其本身的技術實力就需要在某一領域達到一個頂峰,能實現(xiàn)技術上的引領。
H3C小智AI實驗室之所以能為AI開發(fā)者提供加速計算體驗,就在于其所依托的新華三智能算力中樞,實現(xiàn)了傳統(tǒng)HPC高性能計算與AI計算深度融合,并同步實現(xiàn)HPC批量作業(yè)和AI容器作業(yè)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(fā)布此類平臺的廠商,新華三還基于與英偉達的合作,同步對接了NVIDIA AI Enterprise,從而可以幫助AI從業(yè)者在容器和虛擬機中運行深度學習工作流,并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(yè)提供算力、模型訓練等先進服務的能力。在底層創(chuàng)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(yè)客戶所看到。
二、底層創(chuàng)新比以往更加關注行業(yè)場景的現(xiàn)實問題。
目前,AI技術離產業(yè)越來越近,特別是底層的創(chuàng)新,所需要解決的行業(yè)問題也愈發(fā)現(xiàn)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(yè)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,用戶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,并在這個過程中感受NVIDIA AI Enterprise提供的專業(yè)框架、模型、應用程序與開發(fā)工具以及智能算力中樞強大的資源調度和管理能力。
可以說,這類明確以解決現(xiàn)實問題為導向的底層創(chuàng)新受到市場更高的重視。在當前,行業(yè)內外都在期待AI項目可以盡可能去解決行業(yè)場景所面臨的現(xiàn)實問題,越是能解決問題的基礎平臺或AI底座,越是吸引更多的企業(yè)關注和嘗試。
三、越是基于底層的創(chuàng)新,越是能發(fā)揮AI廠商的整體實力。
從基礎平臺的角度來說,源于底層的創(chuàng)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(yōu)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于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(chuàng)新中進一步展露出來。
很多時候,單點技術應用所呈現(xiàn)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(chuàng)新才能讓外界意識到一個廠商的完整布局和技術能力。越來越多的廠商在底層創(chuàng)新的過程中逐步意識到了這一點,從而持續(xù)加碼底層創(chuàng)新。
總的來說,底層創(chuàng)新是AI產業(yè)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(yè)的價值同樣如此,產業(yè)受益于底層創(chuàng)新獲得整體性進步,而AI廠商也得益于底層創(chuàng)新所展露強大實力,站在市場的第一梯隊,備受矚目。
AI產業(yè),正在被重新定義
這對于整個AI產業(yè)來說是一場顛覆性的變革。
一方面,AI創(chuàng)新的范式與AI應用的流程在H3C小智AI實驗室等平臺的支持下,都將迎來變革,不再是“重復性地造輪子”,而是直接可以使用底層平臺所提供的算力資源、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,服務好用戶就行,還要能從商業(yè)生態(tài)系統(tǒng)中推進AI工程化,帶動AI產業(yè)實現(xiàn)規(guī)?;a,其中的緯度已經不僅僅隸屬于一次服務升級,同時也是一場時代矚目的生產力變革。
以AI廠商自身的進化來說,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臺的“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(tài)所需的算力需求。在算力服務平臺層面,智能兩中樞也能夠為數據中心提供全生命周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,助力用戶快速實現(xiàn)各類創(chuàng)新業(yè)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(chuàng)新的企業(yè))也就有能力去實現(xiàn)品牌的進階,不僅只是某一行業(yè)的服務者,其更是整體產業(yè)的創(chuàng)新驅動者以及商業(yè)生態(tài)的引領者。以新華三來說,硬件服務已經很難再定義這一家企業(yè)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(chuàng)新鏈接到了應用創(chuàng)新,方方面面都在影響著接下來AI產業(yè)甚至是整個數字化產業(yè)的未來。
由此,AI領域才真正迎來產業(yè)層面上的競爭,只有能推動底層創(chuàng)新的AI廠商才有實力站在第一梯隊,才能在未來的產業(yè)發(fā)展和技術迭代中面對更殘酷也更輝煌的時代競爭。
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