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行业互联网【芯观点】群雄逐鹿，华为在AI赛道能否跑赢？


集微网报道（文/木棉） ， 华为的每一次跨越行业之举 ， 都会让新同行们感到心慌 。
除了传统的通信和手机业务外 ， 2018年华为宣布入局AI ， 外界对这个“新入局者”的到来既有恐慌也有质疑 。 两年后 ， 随着华为AI业务的逐步落地 ， 华为用实力把竞争者的恐慌变成了更加恐慌 ， 同时也削减了观望者的质疑 。
在AI突飞猛进的背后 ， 是华为云的强力支持 。 9月底 ， 华为全联接2020大会上 ， 华为云业务总裁郑叶来透露 ， 当前华为云Marketplace年交易额超过10亿 ， 订单数量超过10万 ， 有30家伙伴的销售额已经超过1000万；多样性计算合作伙伴超过1000家 ， 完成兼容性认证的解决方案超过3000 。 在此支持之下 ， 华为AI的发展并不差 ， 甚至可以用出色来形容 。
落子AI
时间回到两年前 ， 2018年全联接大会上 ， 华为首次公开对外发布了AI战略以及全栈全场景AI解决方案 。 彼时 ， 据华为轮值董事长徐直军介绍 ， 华为的AI战略包括五大方面 。
1、投资AI基础研究 ， 在计算视觉、自然语言处理、决策推理等领域构筑数据高效（更少的数据需求）、能耗高效（更低的算力和能耗） ， 安全可信、自动自治的机器学习基础能力；
2、打造面向云、边缘和端等全场景的、独立的以及协同的、全栈解决方案 ， 提供充裕的、经济的算力资源 ， 简单易用、高效率、全流程的AI平台；
3、投资开放生态和人才培养 ， 面向全球 ， 持续与学术界、产业界和行业伙伴广泛合作；
4、把AI思维和技术引入现有产品和服务 ， 实现更大价值、更强竞争力；
5、应用AI优化内部管理 ， 对准海量作业场景 ， 大幅度提升内部运营效率和质量 。
至于全栈全场景的AI解决方案 ， 华为是这样定义的：“全栈”指的是技术功能视角 ， 包括芯片、芯片使能、训练和推理框架和应用使能在内的全堆栈方案；“全场景”指的是包括公有云、私有云、各种边缘计算、物联网行业终端以及消费类终端等全场景的部署环境 。
行业互联网【芯观点】群雄逐鹿，华为在AI赛道能否跑赢？
本文插图
提出做全栈和全场景AI解决方案的 ， 华为是业界首家 。 这也意味着在AI时代 ， 华为决定要“通吃”AI产业链 。
但是 ， 与“All in AI”的企业不同 ， 华为并不是要转型做AI ， 而只是把AI当做一个重要的技术 。 徐直军曾如此描述华为的AI战略：“如同公元前的轮子和铁、19世纪的铁路和电力、以及20世纪的汽车、电脑、互联网一样 ， 华为认同AI是一组技术集合 ， 是一种新的通用目的技术 。 ”
在华为看来 ， 人工智能的定位是通用的技术 ， 它可以应用到所有地方 。 因此 ， AI对华为的价值在于：一是开创新机会 ， 比如基于AI加速模块 ， 加速卡 ， AI服务器 ， AI-MDC（Mobile-DC）等 ， 包括AI云服务也能因此更快发展；二是用AI增强现有业务 。 所有产品、解决方案和服务的竞争力 ， 使得华为在市场竞争中保持领先 ， 更好面向未来 。 这一点上华为手机已经享受到了价值；三是用于内部改进管理 ， 提升效率 ， 这样更好来提升组织能力和竞争力 ， 更好面对未来挑战 。
这样就解释了AI为何在华为的企业战略上占据如此重要的地位 。
底色：达芬奇架构
华为不打没有把握的仗 ， 在AI领域同样如此 。
虽然其AI解决方案在2018年才推出 ， 但实际上 ， 从2014年起 ， 华为就启动了AI处理器统一架构的技术论证 ， 历时两年完成了架构设计 ， 取名“达芬奇” 。 2017年初 ， 华为图灵团队创建达芬奇架构AI处理器 ， 这是华为试水AI的第一步也是关键一步 。
达芬奇架构 ， 是华为自研的面向AI计算特征的全新计算架构 ， 具备高算力、高能效、灵活可裁剪的特性 ， 是实现万物智能的重要基础 。 具体来说 ， 达芬奇架构采用3D Cube针对矩阵运算做加速 ， 大幅提升单位功耗下的AI算力 ， 每个AI Core可以在一个时钟周期内实现4096个MAC操作 ， 相比传统的CPU和GPU实现数量级的提升 。


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