痛点存在于方方面面如何才能策动AI技术的“第三驾马车”

驱动AI发展的技术可谓三驾马车——数据，算法，算力目前，就前两节车厢而言，中国已经超过美国处于世界领先地位但如果要撬动计算力的第三驾马车，用中国国际金融有限公司研究与执行总经理彭虎的话来说，可谓是方方面面的痛点和场景这也是本届世界人工智能大会的行业应用论坛和核心议题之一

第三节车厢不平衡。

从数据生产量和发表的算法论文数量来看，中国已经超过美国跃居世界第一策动AI的前两节车厢已经一骑绝尘可是，在业内人士看来，驱动AI发展的第三辆马车计算力却有些不温不火

根据《中国计算白皮书》和中国信通院的数据，2021年第四季度，英特尔占据了CPU计算芯片全球84%的市场份额和FPGA计算芯片全球71%的市场份额，而英伟达占据了GPU计算芯片全球95.7%的市场份额。

业界普遍认为，AI算力发展存在一些痛点，如标准规范不统一，软件调度能力弱，算力分布不均等，分布在场景落地过程的各个环节

随缘科技创始人，首席运营官张亚林告诉记者，标准和规范的不统一，会导致设备大规模部署时，模块无法以标准的方式部署和运行"这可能会导致设备的可维护性，集成，操作和维护方面的问题."张亚林表示，由于上述问题，硬件调配的时间成本相应增加，数据中心的建设周期通常延长6—9个月甚至更长，直接阻碍了计算能力的可用性和大规模集群应用的部署

彭虎表示，资金面看成本面大幅上涨，受经济动能影响他认为，互联网经济带来的技术红利的传承迭代是有限的，计算能力的发展总会遇到一个瓶颈——芯片过去几年，中国的芯片发展确实遇到了受制于人的情况

根据海关总署公布的数据，2021年，我国进口芯片数量达到6354.8亿片，成本为4326亿美元目前中国进口芯片成本已经超过石油，成为进口最多的跑马场

行业生态垄断制约算力发展已经成为业界共识腾讯云副总裁徐华斌表示，计算能力的垄断制约了AI的发展，导致整个生态的封闭昂贵的进口价格导致很多东西无法切换到AI的维度

生态也是目前行业面临的最大挑战随缘科技创始人，董事长兼CEO赵立东告诉记者，生态垄断的形成是基于紧密耦合，非开源的软硬件架构

要打破生态垄断，结构必须创新，而且是原始创新只有这样，技术发展的方向和节奏才能牢牢掌握在自己手中，才足以构筑起企业长期发展所依赖的技术护城河只有这样，才能真正拥抱开放的生态，才能让行业健康长久的发展

AI计算能力:边缘计算备受期待。

计算能力需求的潮汐效应导致计算能力分布的不平衡，东数西数是一个大规模的计算能力再平衡过程在这个过程中，AI计算能力被寄予厚望

目前产业链的重心还是在云端，但就目前的场景来看，如果计算能力进一步向云端集中，达到半导体支持的极限和代工资源的可利用性是迟早的事伴随着计算芯片性价比的提高，功耗的降低，整个行业的提升，智能边缘计算的趋势正在显现

彭虎告诉记者，从结构上看，CPU算力占国内通用算力市场的80%，智能算力和AI算力约占17%—18%，超级算力约占2%未来对智能计算能力的需求将进一步发展在计算力平衡的过程中，计算力基数是一个不可缺少的基本出发点在边缘计算的智能调度中，人工智能技术被业界看好

英特尔高级总工程师张宇告诉记者，他很认同一个观点，那就是东西从东方算到西方的内涵绝不是在西方建计算中心，数据从东方算到西方这么简单的字面意思他说东部靠近数据的地方也要建立一些边缘计算能力工业互联网，自动驾驶等低时延应用场景需要设施提供边缘计算能力支持

然后，我们需要一个智能管理平台来调度计算能力，并将这些计算分配给最合适的计算节点，这些节点可能在边缘，也可能在远端

浪潮AIHPC产品线副总经理王乐妍表示，未来计算能力将成为普遍服务，面临的场景将相当多样化面对如此丰富的应用场景，计算能力分配将是未来最大的挑战

人工智能计算能力的发展:在技术中而不在技术中。

彭虎举了个例子，比如自驾在去年的上海车展上，基本上每个车厂都表示实现了自动驾驶，但今年到目前为止发布的新车中，支持自动驾驶的车型不超过4款这感冒是什么原因

他说，一方面可能是因为消费者发现产品的经济性没有达到预期，所以汽车制造商不敢投资另一方面，消费者的预期本身就是一个需要引导和培养的过程而技术似乎并没有促进后者AI算力发展的关键在于技术，而不在于技术

根据IDC，浪潮信息，清华大学全球产业研究院联合编制的《2021—2022年全球计算力指数测评报告》，2021年，中国企业在人工智能服务器上的支出规模同比增长44.5%，首次超越美国跃居全球第一IDC预测，2025年全球企业对人工智能软件，硬件和服务的总投资将超过2045亿美元

未来该领域所需资本支出对应的GDP增加值有望达到36%目前的问题和挑战在于如何看待资本支出这是一个非常重要的问题资金利用效率很重要，钱要用在刀刃上彭虎告诉记者，计算能力的流动性也是目前需要考虑和探索的

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