新智元報道
編輯：木青
【新智元導讀】從2012年至今，AI訓練所用的計算量擴大了30萬倍；互聯網巨頭們在服務器採購上也投入巨大，計算力已成爲社會的主要生產力。在本屆世界互聯網大會的人工智能論壇上，中國工程院院士、浪潮集團首席科學家王恩東分享了對未來AI產業發展的趨勢洞察，並表示要贏得創新速度，AI算力、算法等投資至關重要。
“三十年河東，三十年河西”這句話用在現在有些“過時”了。
短短十年，傳統企業在經濟上的霸主地位基本就被互聯網企業取代。在人工智能浪潮下，如今的產業變化更是需要以月來劃分。
計算力已經成爲重要的社會生產力，而AI是計算力最新的應用方式，也是目前計算改變社會經濟的最高形式。
根據OpenAI的分析報告，從2012年開始，AI訓練所用的計算量呈現指數增長，平均每3.43個月便會翻倍，截止目前計算量擴大了30萬倍。到2020年前，AI所需的計算量預計還會繼續增長12倍。
11月8日，由工業和信息化部主辦，世界知識產權組織聯合主辦的人工智能論壇在世界互聯網大會期間召開。在論壇上，中國工程院院士、浪潮集團首席科學家王恩東分享了對當下AI產業發展的趨勢洞察，並表示計算力已經成爲當下智慧時代的重要生產力。
計算力成爲生產力，杭州超越北京成爲中國AI計算力城市Top1
過去10年，互聯網一直是全球經濟最大的亮點。
10年前，全球市值TOP8排行榜中只有一家互聯網企業，傳統企業佔據主流；而在2018年8月全球市值榜單中，TOP8的公司分別是蘋果、亞馬遜、Alphabet、微軟、伯克希爾·哈撒威、Facebook、阿里巴巴和騰訊，只有一家非互聯網企業伯克希爾.哈撒威入榜。這些高市值的互聯網企業在服務器採購投入上也同樣位居前列。
互聯網經濟的發展不僅體現在互聯網產業，也體現在衆多傳統經濟領域中，以傳統零售業爲例，從2009年到2017年傳統零售產業增長了2.4倍，而互聯網零售則增長了20倍，在整個零售產業中佔比接近20%。產業互聯網爲傳統產業帶來了新的增長優勢，計算力成爲新興產業發展及傳統產業轉型升級的“新動能”。
從技術上看，互聯網對於經濟的改變更多是計算對經濟的改變。在本屆互聯網大會上，浪潮集團王恩東院士強調計算已經成爲重要的社會生產力，成爲衡量社會和經濟發展水平的關鍵指標之一：
首先，同一領域內，規模越大的公司服務器採購量就越大，例如，市值TOP7互聯網公司也是服務器採購量的全球TOP7。
其次，國家和地區的GDP規模與服務器出貨量之間高度相關，甚至是線性相關，例如GDP與服務器出貨量的前四位均爲美國、中國、日本和德國。放眼國內，市場容量的地域分佈與各省經濟總量分佈基本是正比例關係，上海、北京、浙江等發達地區每萬億GDP對應的服務器保有量遠遠高於全國平均水平。
具體到AI計算力方面，今年9月，浪潮與IDC聯合發佈了《2018中國AI計算力發展報告》摘要版，其中對中國AI計算力城市發展水平作出了綜合評估，AI計算力排名TOP5的城市分別是：杭州、北京、深圳、上海、合肥。另有數據顯示，杭州、北京、深圳、上海，在城市創新力、獨角獸企業量等方面也同樣領先。由此可以看出，AI計算力發達的區域和城市，其數字化轉型進程也走在前列，數字化轉型要從計算力基礎設施建設開始。
2020年AI所需計算量增長12倍，傳統產業轉型AI存在鴻溝
AI是計算力最新的應用方式，也是目前計算改變社會經濟的最高形式，觀察AI的發展和應用，可以更好的把握計算產業的未來趨勢。王恩東在大會上提出了AI產業呈現出三大發展趨勢：即創新速度成爲AI產業發展核心競爭力，AI產業化加速以及產業AI化。
趨勢一：創新速度是AI發展的核心競爭力
當前，AI產業已經度過了產業導入期，AI公司之間的競爭更多是創新速度的競爭。好的計算平臺可以加速模型訓練速度，AI應用就能夠更快速地適應需求的變化進行創新，從而得到更快速的推廣，爲企業贏得競爭力。
據瞭解，在AI模型訓練過程中，人工參數調整耗時與機器運行耗時大約分別佔80%和20%，如果平臺性能提高一倍，那麼迭代週期就能縮短10%左右。因此，人工智能所需計算量一直處於高速增長狀態。
另據OpenAI的分析報告，從2012年開始，AI訓練所用的計算量呈現指數增長，平均每3.43個月便會翻倍，截止目前計算量擴大了30萬倍。據估計，到2020年前，AI所需的計算量還會繼續增長12倍。王恩東認爲，要贏得創新速度，AI算力、算法等投資至關重要。
趨勢二：AI產業化在加速
AI產業化在加速發展，全球範圍內，AI產業市場預估和AI領域投融資規模都很大，其中中國和美國是AI投融資額最大的兩個國家。AI芯片、平臺在內的AI算力也發展迅速，如NVIDIA市值在上半年接近兩千億美元，銷售額也增長迅速。在國內，浪潮AI服務器佔據了57%的市場份額。
目前，中國人工智能論文總量和被引用數量均爲全球第一、人工智能領域的融資額全球第一。截止2018年8月，中國人工智能企業爲1011家，涵蓋了新品、硬件、應用軟件等多個產業環節。王恩東表示，雖然中國已經具備相對完整的AI產業體系，但在AI基礎層，中國與美國仍有差距，還需繼續加強AI算力等方面研究。
趨勢三：打破應用瓶頸，推進產業AI化
目前發展和應用AI的主體是各個互聯網公司，但是能源、醫療、金融、零售等各個傳統產業的AI化將爲AI產業提供更爲廣闊的發展空間，同時AI也將推動包括製造業在內的各個產業的轉型升級。
傳統產業轉型AI存在鴻溝。
當前，傳統行業AI轉型面臨AI人才、技術等問題。傳統用戶AI人才短缺，同時沒有技術能力進行算法開發、模型選擇、算法優化、實施部署等具體工作，應用瓶頸普遍存在於各個行業。王恩東認爲，傳統產業AI化需要構建產業新生態，打破應用瓶頸。
目前，一些技術能力較強、產業影響力大的企業，發揮自己的平臺作用，把ISV、AI應用開發商整合起來，解決了這個問題。例如百度提出ABC三位一體戰略，全力推進新興技術與各行業的深度融合；浪潮則致力於構建深入行業的生態系統，強化產品創新能力，針對關鍵場景開發AI計算軟硬件，提供端到端AI系統方案及開發工具賦能行業應用。
王恩東院士還對AI產業發展提出了兩個建議：第一，基礎架構是AI發展的基礎，發展AI，需要把AI發展的基礎建設即計算平臺建好；第二，建議地方在吸引投資時，做好AI應用的示範，把傳統產業AI化、政府運作AI化，爲AI發展提供一個良好的實驗平臺，使AI發展呈現健康的發展態勢。