全球AI基礎設施報告：產業AI化加速，新挑戰下的新機遇

近日，國際權威分析機構Forrester正式發布《The Forrester Wave: AI Infrastructure》報告（以下簡稱報告）。作為全球首個關于AI基礎設施的綜合評估報告，該報告對AI基礎設施進行了綜合評估，認為AI基礎設施將在AI發展及產業AI化進程中發揮重要作用。

AI基礎設施戰略價值凸顯，中國企業躋身卓越行列

縱觀人類歷史發展進程，每一次重大科技變革和工業革命之際，都會出現全新的基礎設施。而進入到今天的數字經濟時代，人工智能作為引領社會智能化變革的新型基礎設施，正在對各國科技創新、經濟發展、民生改善等產生重大而深遠的影響，加快發展AI 基礎設施已成全球主要國家的普遍共識。而這通過包括由谷歌、AWS、英偉達、微軟等芯片和云服務等全球AI基礎設施領域大佬參與的首份報告得到了典型的體現。

具體到中國，黨中央、國務院高度重視 AI 基礎設施發展，強調要“加快傳統基礎設施和 、人工智能等新型基礎設施建設”“深入把握新一代人工智能發展的特點，加強人工智能和產業發展融合（產業AI化是典型的體現），為高質量發展提供新動能”。

由此可見，數字經濟時代，作為產業AI化底座的AI基礎設施方面的競爭力是國家和產業的戰略價值。而在這方面，以浪潮信息為代表的中國企業已經躋身卓越的行列。

對此，報告認為，浪潮信息前瞻的戰略布局、領先的技術研發創新能力、優越的全棧AI能力及卓越的全行業解決方案，是入圍此報告卓越者的重要原因。

而此前IDC全球發布的2020H2《全球人工智能市場半年度追蹤報告》數據顯示，2020年浪潮信息AI服務器以16.7%的市場占有率，連續四年位居全球第一，以及包括有數據中心推理、邊緣推理、集群訓練和單機訓練各類AI場景下的MLPerf? 2021年度基準測試，浪潮信息共斬獲44項冠軍，名列MLPerf?2021年度冠軍榜首等的事實，無疑也為上述報告的結論提供了很好的佐證。

那么問題來了，浪潮何以能成為入圍報告中唯一中國AI基礎設施廠商？所謂的AI全棧能力到底何以轉變成為實際價值而助力產業AI化？未來又將如何發展？

發展與選擇背后暗藏挑戰，全棧AI能力成化解關鍵

在我們看來，AI基礎設施中最具基礎設施屬性的應該是算力，同時，站在人工智能未來發展的角度，結合其三要素（數據、算法和算力），無論是數據還是算法，也都離不開算力的支撐，所以算力也是人工智能發展的關鍵要素。

對此，中國信息通信研究院云計算與大數據研究所副所長李潔博士認為，算力基礎設施作為各個行業信息系統運行的算力載體，已經成為社會運行不可或缺的數字底座。當前，全球算力基礎設施產業蓬勃發展。我國于2020年3月明確提出加快新型基礎設施建設，其中以算力基礎設施為代表的信息基礎設施是核心組成部分，其重要性日益凸顯。

但事實是，隨著近年來人工智能場景和數字化業務加速落地，算法和數據巨量化的挑戰日益突出，在給算力帶來指數級增長壓力的同時，還對其能否滿足高并發、高彈性、高精度等不同計算需求提出了挑戰。

基于此，報告給用戶提出了三條基于AI基礎設施的采購人工智能解決方案的建議。

首先基于不同AI工作負載選擇適合的供應商；其次是緊跟芯片創新；最后是管理平臺進行資源納管。而當我們將這些建議綜合起來看，核心就是需要相關廠商在AI基礎設施核心的算力生產、聚合、調度和釋放方面具備全棧AI能力（獨立和耦合的能力）。

那么什么才是真正的全棧AI能力，我們不妨以報告中上榜的唯一中國企業浪潮信息為例來予以說明。

在生產算力方面，其擁有業內最強最全的AI計算產品陣列，包括NF5488業界性能最好的推理訓練服務器、定制化的人工智能芯片/加速卡等；率先推出全球首個AI開放加速計算系統MX1；自研AI大模型計算框架LMS，在NLP智能語言模型訓練突破70億參數規模，相比通用參數模型規模提升20倍以上。

在聚合算力方面，浪潮針對高并發訓練推理集群進行架構優化，構建了高性能的NVMe存儲池，深度優化了軟件棧，性能提升3.5倍以上。在數據中心網絡加速方面，推出N20X智能網絡加速方案，最高可釋放50%的CPU計算資源，IOPS延遲降低30%以上。

在調度算力方面，浪潮信息推出了首款支持多元AI芯片算力的人工智能開發服務平臺AIStation，為AI模型開發訓練與推理部署提供從底層資源到上層業務的全平臺全流程管理支持，幫助企業提升資源使用率與開發效率90%以上，加快AI開發應用創新。

在釋放算力方面，浪潮信息推出的自動機器學習平臺AutoML Suite，開啟AI全自動建模新方式，可實現自動建模、自動模型壓縮、自動超參調整，降低了AI應用門檻，加速產業化應用。

圖靈獎得主David Patterson提出未來十年是計算架構的“新黃金十年”，他指出未來10年將看到比過去50年有更多的架構優化和提升?；诖?，未來，傳統芯片制造商、系統廠商等將更多通過軟件優化、架構整合、軟硬件協同創新來提升計算整體性能，為大數據、人工智能等新應用提供算力支撐，賦能全社會數字化轉型。而上述浪潮信息全棧AI能力無疑是對此技術趨勢最好的詮釋和實踐。

加快產業化AI，“熱帶雨林式”生態贏未來

不可否認，全棧AI作為AI基礎設施的核心能力，確實在用戶選擇和助其產業AI化中起到了重要作用。但能否在未來加快產業化AI，AI基礎設施廠商對于產業登高望遠的洞見和舉措就變得至關重要。

根據2020年Gartner對商業和IT領導者的調查報告，75%的受訪者表示，他們將在疫情后陸續啟動或繼續開展AI工作，但只有21%的公司已經在生產中使用了AI。換言之，盡管原則上很支持AI，但很少有機構能夠將AI付諸實踐。

另據據埃森哲等咨詢機構的調查報告顯示，在產業AI化的過程中，70%以上有技術的研究機構和科技公司缺少需求場景、領域知識和數據，70%以上的行業用戶則缺少技術人才、AI平臺和實踐能力。

從上述調查分析，我們看到產業AI化在未來仍具廣闊發展空間的同時，鴻溝猶存。

而作為一線系統廠商的浪潮，其在實踐中對于這一鴻溝的洞察更為具象。例如其在為合作伙伴們提供AI化轉型服務中發現，一些新興的算法公司積累了大量的AI算法框架、模型和數據，但卻缺乏很好的落地方向和契機。相反，一些傳統公司有著豐富的產業落地經驗和渠道，但是它們對AI技術把控較弱，需要優質的技術去實現產業AI化轉型。

由此浪潮認為，要想進一步加快產業化AI，最終需要依托豐富的應用生態來填平并跨越行業用戶、AI技術、算法、算力之間存在巨大鴻溝。

而正是基于產業和市場實踐中的洞察，浪潮信息于2019年提出了元腦生態，由具備AI功能開發能力的左手伙伴和具備行業AI整體方案交付能力的右手伙伴共同組成，聚合了最強AI算力平臺、最優質的算法模型開發能力和最優質的集成、部署和服務能力，來共同支撐和加速行業智能的構建，讓各個行業具備可感知、自學習、可進化的能力，最終幫助用戶完成業務智能轉型升級。

需要說明的是，元腦生態不是盆景式的生態，不由生態中的任一方來定義和打造生態，是一種熱帶雨林式的生態，所有參與者享受生態所賦予的陽光雨露，大家共同成長。基于這種理念，該生態目前已經達到了4000家的規模，與左手伙伴聯合打造的解決方案突破200個，行業落地案例也突破了100個。

此外，浪潮信息還以我們前述全棧AI能力為基石，研發和推出了2457億參數的超大規模人工智能模型“源，其擁有業界5000GB最大高質量中文數據集，通過算法和算力的協同優化，可提升GPU性能發揮和計算效率；具有出色的零樣本學習和小樣本學習等模型泛化應用能力，可為實際場景中的快速應用帶來可能。目前，“源已經正式開源開放，讓行業用戶甚至是中小用戶也能使用巨量模型尋求深度創新，促進業務可持續健康發展，加快產業AI化進程。

不知業內從上述看到了什么？我們看到的是，以浪潮信息為代表的中國AI基礎設施廠商已經從產業AI化更高的維度去制定自身的發展戰略和實踐，而這讓未來無論從產業競爭，還是賦能加快產業AI化的角度，都更令人期待。

總結：未來十年既是全球發展數字經濟、邁入智能社會的轉型期，更是黃金發展期。著力發展AI基礎設施，將為我國人工智能產業發展壯大、數字經濟蓬勃發展提供強大牽引力。從推動人工智能產業發展看，AI基礎設施將推動人工智能與 、云計算、大數據等領域深度耦合，有效推動技術資源向創新領域集聚，加快轉變發展方式、拓展發展空間、增強發展動力，助力實現智能產業化與產業智能化協同并進。從推進國家戰略轉型看，發展AI基礎設施，將促進社會資源的高效利用，為我國構建“國內國際雙循環”的新發展格局提供重要支撐，為全球經濟可持續發展注入強大動能。

而作為入選報告的唯一中國廠商的浪潮信息所展現的全棧AI能力，到面向未來的“熱帶雨林式”生態的打造，無疑為中國AI基礎設施的建設及借此加速產業AI化的發展樹立了可資借鑒的標桿。