算力承载AI核心要素 IDC浪潮联合发布中国人工智能计算力发展评估报告

来源:财经网  2019-04-15 16:10
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导语

2018 年以来,互联网和产业界巨头加大了对人工智能市场的投入,人工智能产品和服务层出不穷,行业解决方案和应用场景快速落地。在这样的背景下,IDC和浪潮联合发布2018-2019年中国人工智能计算力发展评估报告,旨在评估中国人工智能发展的现状,探索中国企业破局之道。

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互联网的飞速发展,使得信息对个人生活和行业的渗透无所不在,信息技术引发的第三次工业革命改变了人与人之间沟通的方式,改变了商品交易的方式。未来,随着5G的部署和IoT的发展,万物互联时代将更快到来, 企业和个人、人和物、物和物、互联网和物联网,连接和数据流 将无处不在,数据的增长速度也会越来越快。

如果说2017年是中国人工智能元年,那么2018年则是中国人工智能市场投资和应用加速成长,迅速落地的一年。

2018 年以来,互联网和产业界巨头加大了对人工智能市场的投入,人工智能产品和服务层出不穷,行业解决方案和应用场景快速落地。在这样的背景下,IDC和浪潮联合发布2018-2019年中国人工智能计算力发展评估报告,旨在评估中国人工智能发展的现状,探索中国企业破局之道。

算力是承载AI应用的平台和基础

算力、算法和数据是人工智能发展的三个基本条件,这是业界早已达成的共识。随着互联网技术不断向纵深发展,随之而来的是海量的数据每时每刻都在产生,新的数据正以前所未有的速度和方式存储下来,数据不再是问题,如何处理、分析和使用数据才是问题。

IDC与浪潮联合发布的《2018-2019年中国人工智能计算力发展评估报告》认为,算法经历了数十年的发展,之前更多的存在于学术界和象牙塔中,在深度学习和加速计算出现之后,得到了迅速的发展和优化,也开始广泛的成为互联网和行业研究者关注的热点。

报告显示,2018年中国人工智能市场投资规模约25亿美元,其中约 66%的投资是算力的投资; IDC预测,到2022年,中国市场的人工智能算力投资将超过 50亿美元,占人工智能整体投资市场规模的近50%。

人工智能的发展,从理论到实践都离不开算力、算法和数据这三个核心要素,而算力是其中最核心的要素,带动了人工智能整体的发展和成熟。算力是承载和推动人工智能走向实际应用的基础平台和决定性力量。

浪潮人工智能与高性能产品部总经理刘军也认为算力在人工智能发展中的起到了重要的关键性作用。“AI想要成为第四次工业革命的引领者,离不开算力的提升,浪潮也从很早就开始部署针对AI服务器的研发,从2017年开始,浪潮在中国AI服务器上的市场份额超过50%。”

计算平台既是算法和数据的载体,也是人工智能系统的承载平台,算力直接决定了人工智能系统的效率和人工智能应用实践的成败,无论是训练还是推理,人工智能的投资和实践往往都是从搭建计算平台开始的。

AI将引领第四次工业革命

IDC在报告中认为,人工智能不仅仅只是一项技术,它有可能会改变人类学习的方式,改变人与物之间的关系,带来生产力和生产关系的变革,有望成为引 领第四次工业革命的核心驱动力。

研究人员认为,人工智能的工作负载主要分为训练和推理。IDC在报告中指出:在人工智能发展的早期阶段以能力训练为核心,在进入应用期后将以在线的应用推理为核心,未来对推理的需求将远远超过对训练的需求。

IDC认为,人工智能发展的早期阶段是对人工智能价值的自我发现的过程,核心是寻找人工智能的典型应用场景并通过训练使得人工智能系统获得达到甚至超过人类的能力,在这一阶段更多的计算负载集中在离线的数据中心中的训练场景。

经过三到五年的发展,人工智能将进入大规模应用阶段,应用阶段是将经过训练的应用场景与客户的实际应用相结合,将人工智能的能力赋能产品或行业解决方案,使得人工智能成为普惠的应用技术,在这一阶段计算负载将更多以推理的方式存在,呈现 “云+ 端”部署、分散化、终端化、场景化的特点,对算力的需求也将迅速增长,更加多元化。

浪潮在人工智能产品方面的发展历程和IDC的分析结果也相当吻合。据刘军介绍,浪潮在十年前就开始做GPU上面的生态建设,包括在CUDA上面帮助客户去做应用优化和加速,经过了很多年的耕耘之后,浪潮在AI应用层有了相应的技术积淀。

IDC认为,人工智能的算力分布将呈现“二八法则”,在早期阶段80% 的算力集中在训练场景,在未来的大规模应用阶段80%的算力将集中在推理场景。

从人工智能的发展史可以看出,算法是人工智能早期研究和发展的热点,从人工智能概念提出开始,算法一直在不断地发展和演进。进入新世纪之后,互联网的发展和普及使人类进入数字时代,数据爆炸性增长,各种类型的数据、各种格式的数据、各行各业的数据都以前所未有的速度产生并存储下来,为人工智能的发展提供了丰沃的土壤。

在人工智能的三个基本要素中,算力的提升直接提高了数据的数量和质量,提高了算法的效率和演进节奏,成为推动 人工智能系统整体发展并快速应用的核心要素和主要驱动力。 目前在算法和数据已经进入应用阶段之时,算力的重要性就显现的尤为重要,以一批互联网公司为代表的前沿公司,正在针对算力进行快速部署。

《2018-2019年中国人工智能计算力发展评估报告》显示:2018年,中国人工智能市场投资规模约25亿美元,其中约66%的投资是算力的投资; IDC预测,到2022年,中国市场的人工智能算力投资将超过50亿美元,占人工智能整体投资市场规模的近50%。

伴随算力的提升,尤其是GPU等技术应用于人工智能之后,极大提升了算法的效率和演进的节奏,使产业界看到了人工 智能实际应用的可能,推动算法的研究走出实验室,更多的与产业和行业相结合,衍生出丰富的与行业应用和场景相关 的算法分支,从而形成了算力、算法和数据的良性互动,促进了人工智能生态的快速发展和繁荣。

在人工智能的应用层面,中国与世界处在同一个起点,在某些领域甚至已经走在了前面。

国内AI实践从提升算力开始

在过去数十年,中国因“人口红利”受益良多,劳动力的扩张大大促进了经济增长。但老龄化正使中国逐渐失去这一推动力。相关统计数据显示,中国的劳动年龄人口最早将在 2024 年达到峰值,并在之后的 50 年中减少五分之一。这一人口结构变化趋势意味着在当前生产力水平的基础上,中国将缺乏足够的劳动力以维持其经济增长。 拉动经济增长唯一可行的方式就是大幅推动生产力增长 。

随着万物互联时代的临近,数据正在成为各个企业的核心价值之一。越来越多的企业发现,对于数据的分析利用程度越高,企业运营就会越高效,并最终转化为生产效率的提升,同时业务空间也会得到进一步的拓展,传统企业的数字化转变已经是一个不可逆转的过程。

IDC观察到在过去的两年中,人工智能的应用迅速成熟并以人工智能解决方案的形式落地,在很多行业得到了应用。人工智能的行业应用情况与算力投资的行业分布保持了高度的一致。

基于IDC的已有研究和最终客户调研,下图列出了主要行业的人工智能应用成熟度。

从中我们可以看到,人工智能应用度最高的八个行业同时也是人工智能算力投资最高的行业,行业排名的次序也大致相同。目前综合来看,互联网、政府、服务和金融行业是中国人工智能算力发展的领先行业。

互联网是新技术开拓和应用的先行者,全球互联网市场范围 内,中国是唯一能与美国在市场规模和技术能力上相提并论的国家,人工智能市场同样如此,在人工智能技术上中国与美国基本保持同步,在某些应用上甚至超过美国。

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

BAT是首先大规模进行人工智能投资并将人工智能应用于自身业务的互联网公司,从上图中我们可以看到,在中国的人工智能算力投资行业发布中,互联网公司的投资占比65%。其各自的人工智能策略也各具特点,在语音交互、自动驾驶、图像识别、人工智能云服务等方面在全球处于领先地位。

传统行业AI转型的挑战

传统行业AI转型的挑战

虽然互联网公司在人工智能的探索上已经处于领先位置,但刘军认为,如果将整个AI市场看成是一座金字塔,那么互联网公司无疑在塔尖的位置上,但互联网公司仅仅是完成了AI产业革命的10%而已,真正的90%的革命是在传统企业的AI化,目前在互联网公司和传统企业中间有一道鸿沟,需要整个产业共同努力去填平它。只有当人工智能技术在中国真正普遍的应用于传统行业,而不仅仅属于科技巨头时,其经济潜力才会充分彰显。

在中国市场,目前最成熟的人工智能应用是生物识别类应用,人脸识别、图像识别、语音识别、自然语言处理等生物识别 技术在视频监控、平安城市、智慧城市、自动化客服、内容鉴定、智能推荐和精准营销等典型应用场景得到了广泛的应用, 为互联网、政府、金融、制造等行业客户提供更优的行业解决方案;

未来人工智能在产品智能化和行业智能化方面还有无限的潜力和广阔的应用空间,但也需要在算力、算法和数据方面得到更好的支持。在产品智能化和行业智能化的演进过程中,都需要算力、算法和数据的协同发展,但其侧重点也略有不 同,在产品智能化方面更多的是需要算力和算法的提升,在行业智能化方面更多的需要行业数据的开放和共享。

大华研究院殷俊院长谈到“人工智能正在驱动产业升级,未来人工智能将成为所有产品和解决方案的标配,大华在安防领域已经深刻感知到这个趋势。

《2018-2019年中国人工智能计算力发展评估报告》针对人工智能发展的行动建议指出,人工智能从概念诞生到现在的兴起已经走过了 六十多年,过去的发展历程再次告诉我们:理论和算法固 然重要,但没有算力的支撑和数据的积累,人工智能就只能是空中楼阁;算力是人工智能走向应用的基础平台和必由之路,只有拥有了算力才能结合算法和数据帮助客户打造人工智能的能力平台,探索更多应用的可能。

编辑:靖程
人工智能 中国 浪潮 要素 评估
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