AI云的致勝之道

AI正在深度而全面地影響和改變著我們的生活。越來越多的場景，越來越多的行業(yè)，開始出現(xiàn)AI的身影，人類正與智能社會不期而遇。

據(jù)《衛(wèi)報》7月28日報道，近日，谷歌旗下人工智能公司DeepMind進一步破解了幾乎所有已知的蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)，其AlphaFold算法構(gòu)建的數(shù)據(jù)庫中如今包含了超過2億種已知蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)，為開發(fā)新藥物或新技術(shù)來應對饑荒或污染等全球性挑戰(zhàn)鋪平了道路。

無獨有偶。

特斯拉同樣推出了基于AI的超級計算機Dojo，借助它，特斯拉可以確保宏大自動駕駛理想的達成與實現(xiàn)。據(jù)悉，未來將有1.5PB的數(shù)據(jù)在這里進化與訓練，堪稱「練功房」。有了Dojo，特斯拉將會研發(fā)出更多有關(guān)自動駕駛的技術(shù)，在超級算力的支持下，特斯拉將會在視覺感知的自動駕駛技術(shù)路線上一路狂奔。

透過以上種種跡象，可以看出，AI正在進入到大規(guī)模商用的全新發(fā)展階段。有關(guān)統(tǒng)計顯示，2021年，我國的AI應用市場規(guī)模約2000億元，增速已達30%；同期，全球市場規(guī)模約9477億元，涉及30多個行業(yè)及領域，例如：智慧城市、自動駕駛、元宇宙、工業(yè)視覺、生命科學等。未來十年，人工智能將進入大規(guī)模商業(yè)落地階段。

據(jù)Gartner預測，到2025年，各行業(yè)的AI/ML（機器學習）滲透率將會達到70%以上，AI軟件行業(yè)增長率也將達31%。

AI for Industry、AI for Science、AI for Metaverse的快速發(fā)展，帶來了更多新的發(fā)展機會。同樣地，整個市場對于AI云產(chǎn)品和服務的需求，同樣開始水漲船高。如何滿足如此龐大的云端需求，如何助力AI在更多場景和行業(yè)落地，成為玩家們競爭的焦點。

正是在這種背景下，AI云，被推到了新的潮頭之上。

AI遍地開花，云市場供需矛盾突出

數(shù)據(jù)顯示，到2030 年，中國將在人工智能理論、技術(shù)與應用方面達到世界領先水平，成為世界主要人工智能創(chuàng)新中心，人工智能核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模超過1萬億元，帶動相關(guān)產(chǎn)業(yè)規(guī)模超過10萬億元。

當AI時代悄然來臨，一場全新的生產(chǎn)范式，正在各行各業(yè)上演。借助AI，我們不僅會改變傳統(tǒng)意義上的生產(chǎn)方式，而且傳統(tǒng)意義上的生產(chǎn)關(guān)系，都將發(fā)生一次重構(gòu)與再造。如何借助AI達成新的范式，獲得新的發(fā)展，成為各行各業(yè)布局的焦點。

從AI for Industry角度來看，AI生產(chǎn)分化為AI流水線和AI大模型兩個范式。以工業(yè)化的AI流水線為代表的「黑燈工廠」將會越來越多地出現(xiàn)。可以預見的是，未來隨著人力成本的不斷增高，工業(yè)領域?qū)τ贏I的需求，同樣將會發(fā)生一場幾何級數(shù)的深度變革。

除了AI流水線在各領域的落地和應用不斷增加之外，AI大模型在自動駕駛、金融風控、智能對話等諸多場景的落地和應用，同樣將會遍地開花。由此，市場對于基于AI的云端產(chǎn)品和服務的需求，同樣將會水漲船高。

當AI for Industry開啟一場表層變革的同時，AI對于基礎科學的改造，同樣正在進行。開篇提到的「DeepMind破解幾乎所有的蛋白質(zhì)機構(gòu)」僅僅只是一個代表，除此之外，AI for Science業(yè)已深入到了核反應的等離子體的物理領域、計算機科學的自動編碼領域、數(shù)學的領域、生命與科學領域、流體力學領域、材料學領域等諸多方面。

當如此多的基礎研究開始與AI產(chǎn)生聯(lián)系，如何對科研院所進行深度賦能，如何滿足他們對于算力、數(shù)據(jù)和模型的巨大需求，同樣成為一個全新的風口。

一邊是日漸火熱的AI云需求，一邊卻是青黃不接的AI云供給。

1、入局玩家參差不齊

面對如此巨大的AI云需求，國內(nèi)云市場布局呈現(xiàn)出冷熱不均的發(fā)展狀態(tài)。以阿里、騰訊為代表的平臺型公司在進行云端市場的布局上，更多地關(guān)注的是通用云的打造。從本質(zhì)上來看，這樣一種通用云，更多地是在滿足平臺型公司自我發(fā)展的需求，更多地是橫向上的，并不能夠滿足行業(yè)用戶個性化的需求。

除了阿里、騰訊為代表的平臺型公司之外，以華為、曙光為代表的硬件公司，同樣也加入到了云市場的爭奪戰(zhàn)之中。同阿里、騰訊不同，這些公司更多地是從硬件的角度著手，而不是從軟件角度著手。然而，云產(chǎn)品對于軟件的需求較高，對于硬件的需求，反而并不太高。軟硬結(jié)合的AI云玩家，更加受到市場的青睞。

入局玩家的參差不齊，最終所導致的一個結(jié)果就是，很多對于AI云有個性化需求的用戶無法獲得較為貼合自身需求的AI云產(chǎn)品和服務，最終，非但無法實現(xiàn)AI更好地商用，甚至還有可能錯失AI落地的新紅利。

2、AI云落地矛盾突出

通過以上分析，我們可以看出，只有具備了深厚的AI背景和積淀，才能在AI云市場上有所作為。從需求側(cè)來看，AI需求的場景化、碎片化個性化較強，模型難以復用；訓練模型的邊際成本較高，需求端的資金壓力較大。從供給側(cè)來看，數(shù)據(jù)量級不斷增大，數(shù)據(jù)安全的挑戰(zhàn)較多；算法模型的開發(fā)周期不斷被壓縮；AI算力的缺口較大……

AI云在落地上所面臨的一系列的困難和挑戰(zhàn)，告訴我們，只有在AI垂直領域持續(xù)精耕，并且具備較強的AI開發(fā)能力和超強大的算力能力作為支撐，才能真正在AI云市場上有所作為。否則的話，面對龐大的AI云市場紅利，只能望洋興嘆。

縱觀當下的AI云市場，能夠具備這些條件的玩家，可以說少之又少。以商湯為例，憑借著其在智慧城市、智慧交通、智慧商業(yè)和智慧生活等方面的布局，它業(yè)已成為AI領域的頭部企業(yè)。

除了商湯在AI領域的長期精耕之外，它還具備了強大的算力、數(shù)據(jù)和模型基礎，商湯科技人工智能計算中心（AIDC），其設計算力為每秒4910 Petaflops（1 Petaflops為每秒千萬億次浮點運算），于2022年1月24日啟動運營，會成為亞洲最大的人工智能計算中心之一，其建筑面積13萬平方米、項目總投資約56億元、一期機柜數(shù)量5000個。AIDC的成功落成，將進一步提升商湯的AI-as-a-Service服務以及商湯在中國人工智能行業(yè)的領先地位。

得益于在AI領域的長期實踐，商湯開始了通過「標準化」的方式促進行業(yè)繁榮和百花齊放。通過底層的算力、數(shù)據(jù)、算法模型到上層的解決方案，商湯建構(gòu)了一套「標準化結(jié)構(gòu)」；通過發(fā)布超過49000個商用AI模型，商湯打造了可靈活配置，應用于不同場景的「標準化模型」；最后，商湯通過「生產(chǎn)標準化」實現(xiàn)協(xié)同和分工合作，將AI應用規(guī)?；涞?。

有了如此多的沉淀之后，可以說，商湯進入到AI云市場，是順理成章的，水到渠成的。

可見，在AI云市場處于一片混沌的大背景下，以商湯為代表的垂直領域的玩家們，無疑將會成為這一領域的有力競爭者。同樣地，商湯們在AI云上的探索和實踐，同樣具有非常明顯的借鑒意義，甚至可以為我們找到AI云市場的致勝之道。

大幕開啟，AI云的決勝之道

AI商業(yè)化的巨大需求以及AI云市場突出的供需矛盾，讓AI云市場成為一個蘊含著巨大發(fā)展?jié)撃艿男滤{海?？梢灶A見的是，隨著越來越多的玩家開始加入，特別是AI在各個行業(yè)及場景的應用逐步鋪開，AI云市場必然將會發(fā)生一場激烈而又持久的競爭。

一場大幕即將開啟，那么，AI云市場的致勝之道在哪呢？

1、從成本上看

盡管AI在各個行業(yè)，各個場景當中的落地和應用正在逐漸鋪開，但是，在AI商用的過程當中，依然還是有很高的門檻的。無論是AI在單一場景的商用，抑或是AI在多場景當中的商用，行業(yè)用戶所面臨的一個最為直接的原因就是成本過高。

假設一個創(chuàng)業(yè)者在A輪拿到了1000萬融資，傳統(tǒng)方式需要先采購幾臺GPU服務器，再雇算法工程師、系統(tǒng)工程師、運維，可能幾百萬就花出去了。對于大型的企業(yè)來講，可能不算什么。但對創(chuàng)業(yè)公司來說，這樣的成本還是非常的高，所以，成本過高在一定程度上阻礙了很多的創(chuàng)新型企業(yè)的 AI應用的想法和實踐。

在未來的AI云戰(zhàn)場，同樣將會面臨同樣的問題。如何解決AI商用過程當中成本過高的問題，成為決定玩家們在AI云市場份額大小的關(guān)鍵要素。從本質(zhì)上來看，只有那些真正可以用強大的云計算能力，加上AI的開發(fā)能力，部署給行業(yè)用戶，才能極大地節(jié)省成本，才能在AI云市場當中，占據(jù)新的市場份額。

以SenseCore商湯大裝置AI云為例，它是一款基于商湯AI大裝置的一套開箱即用的工業(yè)級AI工具鏈，無需前期投入，即可實現(xiàn)人工智能基礎設施的全面數(shù)字化管理。未來的AI云市場上，只有像商湯這樣普惠的，低成本的產(chǎn)品和服務，才能真正可以滿足未來AI落地的需要。

總結(jié)來看，欲要在未來的AI云市場上獲勝，如何盡可能地多地節(jié)省企業(yè)用戶的成本，如何實現(xiàn)真正意義上的普惠，如何盡可能多地保證AI的商用，才是關(guān)鍵所在。

2、從彈性上看

當AI在不同行業(yè)和場景的應用開始逐步展開和落地，對于云產(chǎn)品和服務的需求，同樣將會呈現(xiàn)出千差萬別的差異。如何滿足不同類型的用戶，對于玩家們云產(chǎn)品和服務的彈性，有了更高的要求。很顯然，對于那些具備較強的彈性，可以滿足用戶的潮汐需求的玩家們來講，無疑具備較強的競爭力。

實現(xiàn)AI與云的深度融合、海量豐富的應用場景、強大的算力，直接關(guān)系到AI云產(chǎn)品和服務的彈性。以現(xiàn)在的AI for Science的各種訓練為例，動輒需要幾百張卡，上千塊甚至幾千塊的 GPU卡，而模型訓練的一個周期一般會持續(xù)數(shù)天到數(shù)周，甚至更長的時間。

另外，AI在制藥、自動駕駛等領域的落地和應用，通常會以項目制的方式來交給客戶來完成，遇到重大的項目節(jié)點的時候，通常需要很強大的算力支撐，才能完成和實現(xiàn)。對于這些AI商用的場景來講，它需要的是，AI云產(chǎn)品和服務的提供者，可以快速地擴容和縮容，并且去應對項目對于波峰和波谷的算力需求。

可見，AI在不同場景和行業(yè)的落地和應用對AI云的產(chǎn)品和服務的提供者，提出了很強的彈性需求。從某種意義上來講，只有具備較強的彈性，以應對AI訓練和推理的潮汐性特征，直接關(guān)系到服務行業(yè)用戶的體驗和需求滿足的情況。

同樣以商湯為例，它的SenseCore商湯大裝置AI云具備卓越的可擴展性，可在1~1萬張GPU卡之間無縫擴張，有效應對未來工業(yè)AI流水線以及 AI大模型的訓練、驗證、推理需求，通過創(chuàng)新普惠，打造AI云基礎設施新范式。

此外，商湯智算中心能夠提供強大的算力基礎，它的計算和處理能力堪稱“巨無霸”，其算力為4910 Petaflops。借助如此強大的彈性算力，商湯智算中心可完成100萬億參數(shù)模型的完整訓練，使得AI大裝置像流水線工廠，實現(xiàn)不同場景的算法模型的底層抽象，以模塊化平臺套件打造通用型服務平臺，以低邊際成本實現(xiàn)對新場景的規(guī)模化覆蓋。

對于其他的AI云服務的玩家們來講，如何像商湯一樣打造強大的彈性算力，以應對不同場景，不同行業(yè)的AI商用的彈性需求，直接關(guān)系到它們是否可以在未來的AI云市場競爭中獲勝。

3、從開放性來看

無論是對于通用云市場來講，還是對于垂直云市場而言，開放性的強弱，直接關(guān)系到玩家們可以在云市場上占據(jù)怎樣的份額，處于怎樣的地位。這一點，在AI云市場上，同樣表現(xiàn)得較為突出。按照筆者的理解，這里的「開放」，并不僅僅只是包括上下游用戶的開放，而且還包含了硬件和軟件的開放，它是一種更加徹底和全面的開放。只有真正實現(xiàn)了真正意義上開放的玩家，才能在未來的AI云市場上取勝。

之所以會「開放性」會如此重要，主要是因為AI對于人們的生產(chǎn)和生活的影響開始深入和全面所導致的?，F(xiàn)在，我們看到了AI for Industry、AI for Science在傳統(tǒng)行業(yè)的內(nèi)在運行邏輯上的深度改造；我們看到了AI for Metaverse在完善和豐富內(nèi)容創(chuàng)作上的應用；我們看到了AI for Auto對于傳統(tǒng)駕駛模式的深度改變……當如此多的落地和應用逐漸鋪開，僅僅只是將AI云的產(chǎn)品和服務，停留在有限的幾個場景；僅僅只是將AI云的產(chǎn)品好服務，封閉在幾個有限的行業(yè)，很顯然是遠遠不夠的。

如何建構(gòu)一個開放的生態(tài)，讓不同的用戶，不同的場景，不同的軟硬件結(jié)合在一起，才是保證能夠在AI云市場上有所作為的關(guān)鍵所在。

以SenseCore商湯大裝置AI云為例，它的產(chǎn)品架構(gòu)，包含了AI原生基礎設施層（AI IaaS）、深度學習平臺層（AI的PaaS）、算法模型層和行業(yè)解決方案等諸多方面。可以說，這個產(chǎn)品本身，就是一個強大的生態(tài)，就是一個開放性的系統(tǒng)。

在AI原生基礎設施層，AI云提供了一系列針對性的AI IaaS的產(chǎn)品，比如，AI原生的算力池，AI優(yōu)化的存儲池，AI的智能網(wǎng)絡，去提供更高性能的彈性伸縮的AI系統(tǒng)。在深度學習平臺層，AI云會提供全套的AI數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)標注的服務及AI Studio的人工智能開發(fā)平臺，會涵蓋可視化建模和編碼建模，模型管理、模型訓練、模型部署等全棧的AI工具；在算法模型層，AI云會提供OpenMMLab人工智能算法開源體系， OpenGVLab通用視覺開源平臺，OpenDILab開源決策智能平臺三大核心平臺。

值得一提的是，AI云還會提供AI芯片、AI PaaS軟件和AI SaaS軟件，實現(xiàn)AI軟硬件的深度融合。另外，AI云還會將商湯內(nèi)部大量的算法專家和學科專家開放出來，打造一個真正意義上的涵蓋了不同類型的用戶，不同類型的設施，不同類型的角色的開放的生態(tài)系統(tǒng)。

商湯在這一方面的探索，同樣是值得其他的玩家們借鑒的?？梢灶A見的是，隨著AI商用的不斷落地開花，對于AI基礎設施的打造，需要的就是一個不斷開放的生態(tài)。只有在這樣一個生態(tài)之下，AI云才能真正滿足不同用戶，不同場景的需要，才能建構(gòu)一個完整、可持續(xù)的AI云生態(tài)，才能贏得最后的勝利。

結(jié)語

當下，AI正在深度而全面地影響著我們的生產(chǎn)和生活。無論是在基礎科學領域，還是在工業(yè)制造領域，抑或是在其他領域，無不如此。面對AI行業(yè)如此迅猛的發(fā)展，以AI云為代表的基礎設施的打造，開始釋放出越來越多的新紅利?？梢哉f，AI云市場的大戰(zhàn)業(yè)已啟幕。對于每一個有志于在AI云市場上有所作為的玩家來講，站在成本、彈性和開放性的角度來尋找取勝之道，或許才是關(guān)鍵所在。

商湯，作為一家長期精耕AI領域，具備了諸多AI優(yōu)勢的玩家，其在AI云上的探索，無疑具有很多借鑒意義的。從某種意義上來講，商湯在AI云的探索和實踐，特別是SenseCore商湯大裝置AI云的發(fā)布，為未來AI云的發(fā)展指明了方向，業(yè)已成為AI云市場藍海里的「航標」。

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