人工智能產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新焦點(diǎn)已經(jīng)發(fā)生了轉(zhuǎn)移，過去大多談的是應(yīng)用創(chuàng)新，如今一場面向底層的技術(shù)普惠創(chuàng)新正在持續(xù)推進(jìn)，成為新華三等頭部AI廠商相互角力的關(guān)鍵。

日前，新華三剛剛召開一場主題為“進(jìn)化·智能·算賦新生”的智慧計(jì)算新品發(fā)布會，其重點(diǎn)瞄準(zhǔn)人工智能計(jì)算的底層，從底層架構(gòu)、硬件產(chǎn)品到軟件平臺的全棧進(jìn)化來推動技術(shù)的普惠創(chuàng)新。

而最近，新華三也聯(lián)合英偉達(dá)發(fā)布了人工智能模型訓(xùn)練平臺“H3C小智AI實(shí)驗(yàn)室”，重點(diǎn)解決人工智能模型的訓(xùn)練問題，為AI開發(fā)者提供端到端集成解決方案。根據(jù)介紹，這個(gè)平臺可以為開發(fā)者、AI從業(yè)者提供端到端AI應(yīng)用程序創(chuàng)建、部署和管理的加速計(jì)算體驗(yàn)，通過快速測試和原型驗(yàn)證，讓用戶體驗(yàn)“開箱即用”的全棧式環(huán)境，簡化AI工作負(fù)載的開發(fā)和部署。

(資料圖)

兩個(gè)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(chǎn)業(yè)的門檻。而在市場上，這不是個(gè)例，目前越來越多的AI廠商正在前赴后繼地“撲向”基礎(chǔ)層面的底層普惠創(chuàng)新。

AI第一梯隊(duì)，

都在干什么？

目前，各大AI廠商盡管專精的細(xì)分領(lǐng)域不同，但圍繞著底層創(chuàng)新所展開的AI基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)已經(jīng)是各個(gè)AI大廠擺在臺面上的戰(zhàn)略焦點(diǎn)。這樣的創(chuàng)新與H3C小智AI實(shí)驗(yàn)室類似，從目標(biāo)上來說更是殊途同歸——不管是端到端的AI項(xiàng)目開發(fā)解決方案，還是更高效的AI模型部署、訓(xùn)練以及驗(yàn)證，實(shí)際上都旨在強(qiáng)調(diào)如何去降低AI從業(yè)者的門檻，讓AI項(xiàng)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(chǎn)業(yè)浪潮中。

在業(yè)內(nèi)，這普遍被認(rèn)為是AI工程化的一個(gè)產(chǎn)業(yè)型趨勢。而所謂AI工程化，根據(jù)國際權(quán)威咨詢機(jī)構(gòu)Gartner公司高級研究總監(jiān)呂俊寬提出的觀點(diǎn)，可總結(jié)出兩個(gè)重要特征：一是用規(guī)模化生產(chǎn)的方式來降低產(chǎn)業(yè)使用門檻，讓AI成本可接受；二是AI可以與具體的產(chǎn)業(yè)場景相融合，達(dá)成可靠、可見、可信的良性收益。

與此同時(shí)，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(shù)趨勢之一?？梢哉f，包含新華三在內(nèi)的這些頭部AI大廠所在做的一系列動作以及發(fā)布的產(chǎn)品，實(shí)際上代表的即是AI產(chǎn)業(yè)接下來發(fā)展的大趨勢。

這一趨勢，不僅改寫了AI產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新邏輯，即越來越多的AI項(xiàng)目依托類似H3C小智AI實(shí)驗(yàn)等底層平臺實(shí)現(xiàn)了更有效的落地，還從根本上轉(zhuǎn)變了頭部AI廠商的競爭邏輯。

Gartner公司在一份關(guān)于2022年戰(zhàn)略技術(shù)趨勢的報(bào)告中就指出，「如果企業(yè)讓人工智能提供變革性的價(jià)值，就不能只是單點(diǎn)地應(yīng)用AI技術(shù)，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(wù)價(jià)值，而要做到這一點(diǎn)的關(guān)鍵就是應(yīng)用AI工程技術(shù)?！?/strong>

也就是說，市場對頭部AI廠商的要求已經(jīng)不僅僅只是單干，除了應(yīng)用好AI技術(shù)去服務(wù)好用戶之外，還需要能從底層生態(tài)上進(jìn)行創(chuàng)新，帶動整個(gè)AI產(chǎn)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(chǎn)問題，現(xiàn)如今則是要解決別人的AI生產(chǎn)問題，甚至還要在整個(gè)行業(yè)內(nèi)實(shí)現(xiàn)規(guī)?；a(chǎn)的目標(biāo)。

這便是新華三、英偉達(dá)等推動AI創(chuàng)新的廠商正在做的事情，也是H3C小智AI實(shí)驗(yàn)室等AI基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的意義——底層創(chuàng)新正在將技術(shù)普惠推向給每一個(gè)AI從業(yè)者，使得AI產(chǎn)業(yè)的秩序正在發(fā)生變革，哪怕是沒有太多經(jīng)驗(yàn)或技術(shù)能力的廠商都能在H3C小智AI實(shí)驗(yàn)室等平臺的助力下實(shí)現(xiàn)AI項(xiàng)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(chǎn)業(yè)價(jià)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(jù)Gartner的報(bào)告，幾乎一半的人工智能項(xiàng)目甚至從未投入生產(chǎn)，數(shù)據(jù)復(fù)雜性的指數(shù)級增長、數(shù)據(jù)孤島和基礎(chǔ)設(shè)施的部署難度等問題始終困擾著AI產(chǎn)業(yè)項(xiàng)目的落地。

站在市場的角度來說，越是這個(gè)時(shí)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(gè)過程中也具備了更多的機(jī)會在市場上表現(xiàn)自己，展現(xiàn)自家的全方位實(shí)力。

一、技術(shù)的領(lǐng)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(lǐng)先的技術(shù)能力去驅(qū)動。其中的道理不難理解，一個(gè)AI企業(yè)若想降低產(chǎn)業(yè)的門檻，幫助更多的企業(yè)使用AI技術(shù)，那么其本身的技術(shù)實(shí)力就需要在某一領(lǐng)域達(dá)到一個(gè)頂峰，能實(shí)現(xiàn)技術(shù)上的引領(lǐng)。

H3C小智AI實(shí)驗(yàn)室之所以能為AI開發(fā)者提供加速計(jì)算體驗(yàn)，就在于其所依托的新華三智能算力中樞，實(shí)現(xiàn)了傳統(tǒng)HPC高性能計(jì)算與AI計(jì)算深度融合，并同步實(shí)現(xiàn)HPC批量作業(yè)和AI容器作業(yè)的調(diào)度編排，使得計(jì)算效率大幅提升。

同時(shí)，作為國內(nèi)首家與英偉達(dá)合作發(fā)布此類平臺的廠商，新華三還基于與英偉達(dá)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(jī)中運(yùn)行深度學(xué)習(xí)工作流，并且擁有與本地工作站相同的性能。

強(qiáng)大且領(lǐng)先的技術(shù)融合使得H3C小智AI實(shí)驗(yàn)室具備了為其他企業(yè)提供算力、模型訓(xùn)練等先進(jìn)服務(wù)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(dǎo)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(guān)注行業(yè)場景的現(xiàn)實(shí)問題。

目前，AI技術(shù)離產(chǎn)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(shí)。像是H3C小智AI實(shí)驗(yàn)室所提供的10項(xiàng)測試模型，如訓(xùn)練和部署AI圖像分類模型、訓(xùn)練和部署問答機(jī)器人等等，基本上都是目前業(yè)內(nèi)關(guān)注最多的幾個(gè)重點(diǎn)應(yīng)用場景。

其中，在訓(xùn)練和部署AI圖像分類模型實(shí)驗(yàn)中，用戶就可以完整地體驗(yàn)到一個(gè)圖片分類功能訓(xùn)練-部署-推理的全過程，并在這個(gè)過程中感受NVIDIA AI Enterprise提供的專業(yè)框架、模型、應(yīng)用程序與開發(fā)工具以及智能算力中樞強(qiáng)大的資源調(diào)度和管理能力。

可以說，這類明確以解決現(xiàn)實(shí)問題為導(dǎo)向的底層創(chuàng)新受到市場更高的重視。在當(dāng)前，行業(yè)內(nèi)外都在期待AI項(xiàng)目可以盡可能去解決行業(yè)場景所面臨的現(xiàn)實(shí)問題，越是能解決問題的基礎(chǔ)平臺或AI底座，越是吸引更多的企業(yè)關(guān)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(shí)力。

從基礎(chǔ)平臺的角度來說，源于底層的創(chuàng)新，越需要更全面的技術(shù)能力和廠商實(shí)力的支持。由此，在這個(gè)過程中，AI廠商的整體實(shí)力越容易被外界所看到。

以H3C小智AI實(shí)驗(yàn)室為例，其提供的軟硬一體的人工智能模型訓(xùn)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(fù)載的硬件基礎(chǔ)架構(gòu)，還使其軟件能力進(jìn)一步被市場所認(rèn)知，比如智能算力中樞對計(jì)算資源的調(diào)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(nèi)生智能的強(qiáng)大硬件算力+智能算力中樞進(jìn)行智能算力調(diào)度的綜合價(jià)值，使得這一品牌的整體實(shí)力在這場底層創(chuàng)新中進(jìn)一步展露出來。

很多時(shí)候，單點(diǎn)技術(shù)應(yīng)用所呈現(xiàn)的往往也只是一個(gè)廠商單方面的技術(shù)能力，而只有深入底層的創(chuàng)新才能讓外界意識到一個(gè)廠商的完整布局和技術(shù)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(diǎn)，從而持續(xù)加碼底層創(chuàng)新。

總的來說，底層創(chuàng)新是AI產(chǎn)業(yè)的一次賽點(diǎn)，其所需要的工作量是巨大的，而反饋給市場和產(chǎn)業(yè)的價(jià)值同樣如此，產(chǎn)業(yè)受益于底層創(chuàng)新獲得整體性進(jìn)步，而AI廠商也得益于底層創(chuàng)新所展露強(qiáng)大實(shí)力，站在市場的第一梯隊(duì)，備受矚目。

AI產(chǎn)業(yè)，

正在被重新定義

這對于整個(gè)AI產(chǎn)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(yīng)用的流程在H3C小智AI實(shí)驗(yàn)室等平臺的支持下，都將迎來變革，不再是“重復(fù)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(jìn)行模型訓(xùn)練、應(yīng)用調(diào)教，使得AI生產(chǎn)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(diǎn)應(yīng)用，服務(wù)好用戶就行，還要能從商業(yè)生態(tài)系統(tǒng)中推進(jìn)AI工程化，帶動AI產(chǎn)業(yè)實(shí)現(xiàn)規(guī)?；a(chǎn)，其中的緯度已經(jīng)不僅僅隸屬于一次服務(wù)升級，同時(shí)也是一場時(shí)代矚目的生產(chǎn)力變革。

以AI廠商自身的進(jìn)化來說，同樣如此。在智慧計(jì)算方面，目前新華三就打造了一套以數(shù)算雙核驅(qū)動為核心，從算力基礎(chǔ)設(shè)施到算力服務(wù)平臺的“一體·兩中樞”智慧計(jì)算體系。其中，在算力基礎(chǔ)設(shè)施層面，多元計(jì)算體系可覆蓋通用計(jì)算、異構(gòu)計(jì)算、高性能計(jì)算、高可用計(jì)算、邊緣計(jì)算和彈性計(jì)算等所有計(jì)算場景，全面滿足當(dāng)前大部分?jǐn)?shù)字形態(tài)所需的算力需求。在算力服務(wù)平臺層面，智能兩中樞也能夠?yàn)閿?shù)據(jù)中心提供全生命周期的智能管理和全流程的算力智能調(diào)度，讓算力服務(wù)更加便捷、彈性、智能，助力用戶快速實(shí)現(xiàn)各類創(chuàng)新業(yè)務(wù)的應(yīng)用部署等等。

在這一基礎(chǔ)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(shí)現(xiàn)品牌的進(jìn)階，不僅只是某一行業(yè)的服務(wù)者，其更是整體產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新驅(qū)動者以及商業(yè)生態(tài)的引領(lǐng)者。以新華三來說，硬件服務(wù)已經(jīng)很難再定義這一家企業(yè)的未來了，作為數(shù)字化解決方案的領(lǐng)導(dǎo)者，品牌的價(jià)值已經(jīng)從硬件領(lǐng)域拓展到了軟件領(lǐng)域，從底層創(chuàng)新鏈接到了應(yīng)用創(chuàng)新，方方面面都在影響著接下來AI產(chǎn)業(yè)甚至是整個(gè)數(shù)字化產(chǎn)業(yè)的未來。

由此，AI領(lǐng)域才真正迎來產(chǎn)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(shí)力站在第一梯隊(duì)，才能在未來的產(chǎn)業(yè)發(fā)展和技術(shù)迭代中面對更殘酷也更輝煌的時(shí)代競爭。

責(zé)任編輯：李楠