? 文/观察者网 周昊
9月25日，在华为全联接2022上，深圳、武汉、西安、成都、北京、上海等21个城市共同点亮了“人工智能算力网络”，通过“算力网络”实现“算力、数据、生态”三汇聚，使AI算力与水、电一样成为城市基础设施的一部分，在大算力与大数据的结合下，进一步通过使能AI算法、模型和工具创新，来达到孵化新型AI应用、推动AI产业发展的目的 。
华为昇腾计算业务总裁许映童在接受观察者网采访时表示，华为希望与各界的合作伙伴一起做大AI产业的蛋糕，并愿意成为最后一个“吃蛋糕”的人 。
从“点”到“网”，人工智能算力需要统筹
在国家《新一代人工智能发展规划》和新基建等政策的推动下，人工智能技术、应用和产业蓬勃发展，人工智能基础设施的重要性日趋凸显 。各地的算力中心建成即满负荷运转成为了常态 。
2022年10月，科技部中信所首次发布《人工智能计算中心发展白皮书》，创新性的提出了以“一中心四平台”为指导思想和建设方案来推进人工智能计算中心建设与落地 。所谓的“一中心四平台”是指以人工智能计算中心为主体，提供公共算力服务平台、应用创新孵化平台、产业聚合发展平台和科研创新人才培养平台 。
随着此次21城人工智能计算中心的相继落地，原先的单点布局也拥有了更多网络协同的能力：各地的人工智能计算中心通过算力网络联接，将能够动态实时感知算力资源，从而实现区域内算力、数据、生态等资源的统筹分配、调度和协同 。
通过算力的汇聚
使不同人工智能计算中心之间高速网络互联，实现算力合理调度，资源弹性分配，提升各个人工智能计算中心的利用率，为大模型训练提供超级算力，还可实现整体能耗的降低；
通过数据的汇聚
将推进AI领域的公共数据开放，基于人工智能计算中心汇聚高质量的开源开放的AI数据集，促进AI算法开发和行业落地；
通过生态的汇聚
使应用接口、互联方案标准化，实现网络内大模型能力开放与应用创新成果共享，强化跨区域科研和产业协作，为所有用户进行AI应用创新提供更多的资源选择和更便捷的合作方式 。
华为认为，人工智能算力网络让各区域共享资源、促进AI技术生态和商业生态发展，加速科学新发现、推动应用新场景、发现产业新方向、孵化发展新理念，为数字经济发展提供源动力 。
人工智能产业对于数字经济的发展具有重要作用，让AI算力成为与水、电并重的基础设施，只是这个行业迈进的一个标志 。华为昇腾在AI产业中能做什么，又能够为整个产业生态带来哪些改变？观察者网于近日就这一话题专访华为昇腾计算业务总裁许映童，以下为文字实录，仅做不改变原意的调整：
一、如何更好的认识昇腾
观察者网：从普通人的角度，我们该如何理解华为昇腾所从事的工作？
许映童：
人工智能技术本身是一个使能技术，普通用户与其接触并不直接 。以木匠来比喻，人工智能技术就是木匠手中的锤子、锯子，而普通用户接触的都是木制成品，人工智能技术就是给了木匠一个更有利、更方便的生产工具 。
我们帮助生产了“模型”，木匠借助“模型”最终生产产品；“模型”应用到手机里，就有了图像分类等能力；应用到自动驾驶领域，普通车辆就有了自动驾驶能力 。昇腾是全场景的人工智能平台，帮助更好的发明、开发和使用人工智能算法和模型，加速人工智能应用开发和部署，这是我们对自己的定位 。
二、从硬件到软件，昇腾如何完成转向？
观察者网：昇腾是硬件出身，现在涉及到软件部分；这种模式和思维的转变中，昇腾团队遇到过哪些问题？
许映童：
华为在2018年的全联接大会上发布了昇腾310推理处理器与异构计算架构CANN，同时发布的还有华为AI全栈全场景的AI整体的理念和架构；2019年昇腾再次发布了昇腾910训练处理器与全场景AI框架昇思MindSpore，包括面向人工智能计算中心的Atlas 900集群 。为了让更多伙伴参加人工智能平台的开发，在2022年3月28日，MindSpore实现了全量开源 。同时，为了解决行业用户人工智能应用开发难的问题，在2022年又陆续推出了昇腾应用使能MindX 。可以看到，昇腾的发展过程，一直是市场和客户需求驱动的 。
从一开始的人工智能芯片及芯片使能软件，到AI框架，到应用使能软件及行业SDK的发布，背后的驱动力量，是因为我们在和伙伴推进人工智能技术进步和产业落地过程中遇到了一系列的问题和挑战：
首先是人工智能应用的开发难 。应用的开发最终是要落地各个行业的使用场景的 。懂人工智能的人不一定懂场景化应用，而过去开发传统应用的人也不懂人工智能，行业的发展就会放缓；
其次，随着人工智能的大规模启用，应用的部署和运维也是一个巨大的挑战，海量人工智能设备的运维管理，模型的升级及安全等，对于大部分中小企业来说都是难以逾越的障碍 。
观察者网：这些问题最终是如何应对的？
许映童：
从2019年开始，华为用一年多的时间安排自己的研发人员与客户一起，在行业实际场景进行应用迁移和部署调试，在实际的业务迁移过程中，我们发现面向不同的客户群，他们的人工智能基础和开发能力差异很大 。面向专业开发者，华为不断完善CANN异构计算架构及MindStudio全流程开发工具；面向科研教学等研究类客户，不断增强开源AI框架昇思MindSpore的大规模自动并行、科学计算等支持能力；面对行业客户，推出昇腾应用使能MindX，帮助客户低代码甚至零代码开发出高质量的行业应用 。
我们初步估算行业里有1%的客户需要熟练应用CANN进行开发，10%的客户能够在AI框架昇思MindSpore下完成开发工作，剩下的90%客户其实并不会过分关注人工智能原理与开发过程，他们需要的是借助人工智能的能力，快速推出满足行业需求的成熟产品 。
就好比买一辆车，专业工程师关注的汽车原理、发动机等核心部件；而对于普通消费者而言，最大的价值在于能够进行代步，解决安全出行的问题 。
华为专注于打造AI基础软硬件平台，在落地具体行业时，华为选择引入具有实力的AI行业优秀伙伴，大家分工明确共同打造面向市场的产品化解决方案 。
观察者网：取得的成效怎么样？
许映童：
华为与合作伙伴共同定义了人工智能的应用市场，在面向最终客户时华为提供平台、伙伴提供算法，然后将成套的方案打包提交给客户 。
现在华为的重点在于做面向特定行业的场景化解决方案，通过行业解决方案的深潜，来锻造基础软硬件平台的竞争力，实现能力的沉淀和经验的贡献，把共性需求沉淀到平台中 。未来华为会主要聚焦于共性平台技术的持续演进，最终让我们的合作伙伴去面向客户进行方案的交付 。
观察者网：华为昇腾强调的“全场景”该如何理解？
许映童：
华为强调的其实是“全栈全场景” 。
首先是全栈，单纯的处理器是无法使用的，还需要OS、数据库、中间件等软件层的支持 。人工智能也是一样，因此华为推出了包含Atlas系列硬件、异构计算架构CANN、AI框架昇思MindSpore、昇腾应用使能MindX和开发平台ModelArts在内的全栈AI基础软硬件平台，面向不同层次的客户需求 。同时华为的全栈又是开放的，我们兼容支持第三方AI框架、应用使能平台等等，支持和吸收一切优秀的人工智能创新成果 。
其次是全场景，作为一个通用的人工智能平台，需要对各个行业的不同应用场景进行支持，需要考虑不同行业的异同，在平台层面进行抽象，要具备良好的泛化能力和兼容性；同时在部署场景下，又要支持端、边和云的不同部署形态，即能够分别部署，保证功能的完整性和独立性，又能够实现端边云的有机协同 。
所以昇腾的基础软硬件平台是拉通端边云整体设计的，使用统一的编程接口，对上层提供一致的编程体验，对下屏蔽了硬件形态、部署位置、代际演进的差异 。人工智能既能运行在终端的手机侧，也能运行在云端，这样对开发者来讲相对比较简单，实现全场景覆盖 。在实际的交付过程汇总，获得了客户的高度肯定和评价 。
三、人工智能算力基础设施化，昇腾做了什么？
观察者网：在这次全联接大会上，昇腾提出要让AI和水电一样成为一个城市的基础设施，昇腾在其中能发挥哪些作用？
许映童：
华为昇腾的定位很清楚，就是聚焦在人工智能基础软硬件平台的打造，我们的核心开发理念是打造极简易用、极致性能的全场景人工智能平台 。
让人工智能成为像水、电一样的基础设施不仅仅是华为的追求，也是包括政府、其他人工智能企业的共同希望 。因为目前人工智能的算力是有限的，但为了应对各种行业场景所构建的计算模型却越来越大，算法越来越复杂，中小企业的创造、发明、训练模型的难度越来越高，周期越来越长 。单个企业建立自己的算力基础设施，一直会面临忙时峰值算力不够用，闲时算力使用率不足的问题 。所以“新基建”的提法，能够用上和水、电一样的普惠AI算力，是人工智能技术本身的特点决定的，也是各界的普遍需求 。
比如“武汉模式”，就是企业和高校提出了AI算力需求，华为提供人工智能计算、存储、网络、云及数字能源基础设施在内的全栈解决方案，政府组建运营公司，华为提供算力和生态运营辅助服务，不仅仅是要建好，更重要是用好 。武汉人工智能计算中心以“一中心四平台”的模式被建立起来，实现了上线即饱和运营 。“武汉模式”得到了很多城市的关注和认可，今年将有20多个城市陆续落地 。
观察者网：目前新增的算力与实际的需求之间，呈现一个怎样的态势？
许映童：
人工智能的算力需求增长迅速，有报告指出，目前每2-3个月人工智能的算力需求就翻一番 。当前人工智能计算中心的建设由各地地方政府所主导，建设规模根据当地算力需求等多方面因素确定，但是由于人工智能产业发展迅猛，应该说新增算力还是无法全部满足实际的需求 。
对于人工智能计算中心的建设，华为认为首先要合理规划，在算力需求集中的地方进行建设，而不是漫天撒网；其次，规划工作要从大处着眼，而部署和建设的工作应该从小处着手，让投资发挥最大效率 。在建设各地的人工智能计算中心的时候，一定要秉承一个最基本的观念，就是不仅要建起来，还要用起来，而且用得好 。为此，政府、技术提供方和应用方要从项目初期就开始通力合作，边建设、边引导应用落地，共同使能本地产业升级 。
四、做大AI产业生态，华为要当最后一个吃蛋糕的人
观察者网：人工智能行业几年前就很火热，但近期也开始降温，华为昇腾能带来哪些不一样？
许映童：
人工智能行业面临的最大问题其实是技术的变现，产业界、学术界、生态企业都在促进人工智能在各个产业的落地，可是从算法到应用有很长的路要走 。
我们希望能够和产业界的伙伴一起做大人工智能产业的蛋糕，真正让传统产业理解、认识到人工智能带来的价值，并一起走完最后一公里 。因此我们与行业客户、软件算法提供商、硬件提供商，系统集成商等伙伴共同推出了昇腾智造、昇腾智城、昇腾智行、昇腾智巡等系列方案 。
人工智能产业当前的主要矛盾并不是企业之间的竞争，而是共同做大蛋糕，目前人工智能总渗透率才4%，大家彼此关系更像是在戈壁草原上同行的拓荒者 。未来，只有行业渗透率达到30%、40%以上，才能够说人工智能成为一个重要的行业，人工智能才能够真正发挥通用目的技术GPT的应有价值 。
届时，华为希望自己是拿最后一块蛋糕的人，人工智能产业的市场只要足够庞大，最后一块蛋糕也足以支撑和激励我们不断推出更好的产品 。
华为也在很多个场合都强调了这一点，希望人工智能技术能真正的应用到千行百业，走进千家万户 。华为愿意与合作伙伴一起攻克人工智能行业面临的众多困境，以求实现一个多赢的局面 。
观察者网：变现的难度大不大？
许映童：
目前行业已经能够实现初步的变现，但是更关键的点还是在于人工智能技术最终能否给产业和客户带来期望甚至超越期望的价值，未来两三年是一个非常关键的时间 。
我们认为2022年是人工智能应用的元年，很多我们熟悉的优秀的人工智能企业都在细分领域取得了不错的成果；但当前行业的进展是更多由AI企业能力外溢，技术牵引而取得的，属于“AI+行业”而非“行业+AI”的形式 。
目前AI的应用更多属于“第一个吃螃蟹”的阶段，以试点的方式为主；一般试点周期都在一年左右，如果取得了满意的效果，再在传统企业内部达成共识并进行推广，这个过程可能又需要一年的周期 。
这是所有新兴产业必须经历的一个过程 。
只有完成两到三年的验证周期后，人工智能会成为产业界的标配，行业的发展才会呈现出“行业+AI”的自主性，即产业方开始向AI行业提出各种需要AI来解决的问题 。现在是用户从AI中选择能力，将信将疑的试用；未来是用户向AI提出需求，定制自己所需要的能力 。
为了加快“试点、推广、原生”的人工智能产业落地循环，目前我们已经与多个头部客户成立了AI联合实验室，他们向昇腾开放了场景和数据，我们也会到现场真正去理解用户的场景和需求，实现快速闭环和迭代，加快人工智能技术在相关的行业场景落地 。
AI行业的研发模式已经改变，我们对未来很有信心 。
观察者网：在X86业务确定出售后，三驾马车就剩下鲲鹏与昇腾 。你们的压力大不大？
许映童：
我负责的业务聚焦在昇腾AI，其他领域的业务情况以公司的正式声明为准 。
数字时代，企业间的竞争就是看谁在数字领域走的更快、更好 。我们的压力并非来自于公司内部，而是时代给予我们的责任 。
因为作为一名从业者，我们清晰的认识到人工智能的潜力和能力远远没有得到整个社会的认识和挖掘 。
从技术角度来看，很多单项能力比如图像识别、语音识别、语音理解等已经超过了人类，但也仅此而已 。对于国家亦或是企业而言，谁能够真正地会用、用好AI行业的能力，那对于整个业态的改变是非常巨大的，比互联网、电力、比所有想象的到的改变都会更大 。
目前，AI行业应用依然停留在单点层面，无法像传统行业那样形成非常连续的产业，也就是说无法形成一个稳定的产值预期；比如今天是智慧城市，接下来是智慧交通等，但再往下的发展路径依然是未知的，从点到面还需要大家共同的努力 。
最近华为全联接2022发布的《智能世界2030》报告是华为和业界专家对未来的憧憬，报告中写到，到2030年AI的整个算力需求与今天相比还会再翻500倍，而人工智能将会与医、食、住、行、城市、企业等深度融合 。我们坚信，一个波澜壮阔的智能世界正在加速到来 。这个憧憬也是我们努力的目标 。我们希望那一天早日到来 。
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