AI溢出服务器之外，浪潮的想象空间在哪？

八年之前的『浪潮』，与八年之后的『浪潮』，是不是同一个『浪潮』？

计算产业在变。传统信息化应用如办公系统、ERP、邮件等，所需的计算量随着业务量的增加呈线性增长，而基于大数据、人工智能的新型应用对计算力的需求呈现指数级增长。

中国工程院院士、浪潮集团执行总裁、首席科学家王恩东表示，2020年以GPU为代表的AI加速芯片所交付的算力已经超过了同类CPU，预计到2025年加速芯片所提供的算力可能在整个计算力交付当中超过80%。

浪潮自身也在变化。犹如互联网行业带来的开放计算架构，打开了服务器产业封闭的大门，云计算以及随后的人工智能带来的影响只会更大，浪潮在云计算时代成为中国第一、全球前三的服务器厂商，在人工智能时代，浪潮不想也不会局限于服务器厂商的定位。

浪潮提出，从计算到智算，智慧计算将成为智慧时代的核心动力。其本质就是探究在AI算力越来越重要的未来，如何构建新的IT架构，在这个过程中，浪潮在产业的中间地带构建起另一种形式的生态。

人工智能需要从硬件繁荣走向软件蓬勃

不可否认的是，诸如GPT-3这样的千亿级参数的AI模型，已经逼近当前人工智能的计算天花板，即便用全球最快的超算来运算，也需要两年的时间。

与此同时，深度学习的算力需求仍在以每三到四个月的速度翻一番，市场行情供不应求，那就必然隐藏着尚未满足的市场空间。

中国工程院院士、浪潮集团执行总裁、首席科学家王恩东

王恩东指出，计算产业的技术、产品、产业都在面临着巨大的挑战，具体来说体现在以下三个方面：

• 多元化的挑战：计算场景的复杂、计算架构的多元；
• 巨量化的挑战：由巨量模型、巨量数据、巨量算力、巨量应用所引发对现有计算及体系结构的挑战；

• 生态化的挑战：智算产业正处于群雄并起的阶段，自成体系，生态离散，产业链上下游脱节；

首先，计算的关键任务是支撑业务的发展，不同的业务类型势必要求不同的计算系统，AI应用引入了新的计算类型，从推理到训练任务跨度大，同时数据量也从GB到TB、PB不断提升，数据类型从结构化到半结构化、非结构化更加复杂多样。

不同数值精度的计算类型对计算芯片的指令集、架构等要求也不一样，导致通用CPU没有办法满足多元计算场景的要求，这也是计算芯片种类越来越多的重要原因。

计算芯片群雄并起带来一个新的挑战——软硬件之间的割裂，芯片从设计、制造出来到大规模应用往往隔着一个巨大的生态鸿沟，芯片的指令集或者芯片架构的差异，导致编程库、编程模型、算法框架无法有效的横向拉通，引发开发者学习成本高、用户应用迁移难等问题。

其次，巨量化的挑战表现在模型参数多、训练数据量大。巨量模型依赖海量数据的喂养，需要大规模调用算力和存储，现有AI芯片的架构已经不足以支撑巨量模型的参数存储需求，算力中心对应用的支撑能力也受到严峻考验。

最后是生态化挑战，可能也是人工智能产业最大的问题。据埃森哲调查报告显示，70%以上有技术的研究机构和科技公司缺少需求场景、领域知识和数据，70%以上的行业用户则缺少技术人才、AI平台和实践能力，AI技术链条和产业链条呈现脱节状态。

“计算技术与产业生态离散化，这与多元化的挑战是相呼应的，芯片架构五花八门，指令集不同无法兼容，而面向芯片的编程库等等又跟芯片紧密绑定，灵活性差。小公司只做了一个环节，这就造成生态的纵向不通；大公司则希望构建封闭系统，就造成了生态横向不通。这些都严重制约了AI技术的应用和发展。”王恩东说。

软硬兼施，浪潮是一家AI厂商

与其说浪潮是一家服务器厂商，不如说它是一家AI厂商。

芯片供应商如果想解决开发者或者使用者的问题，往往需要比芯片的研发成本高数十倍的投入。以往大家认为英特尔就是一个芯片公司、硬件公司，但其实在英特尔内部有超过一万人在做芯片的配套支撑、应用适配、软件优化等工作。

类似地，英伟达通过长期大规模地投入CUDA软件，才打造了GPU在HPC和AI方面的领先地位。硬件厂商解决问题之道在于软件，这启示我们，要解决人工智能产业的难题，需要跳出原有的视角。

浪潮提出，智慧计算创新体系架构是面向应用的硬件重构+软件定义，即在硬件层将计算、存储、网络等资源分类进行资源整合，同类资源形成资源池，同类资源中不同设备间可任意重组。

同时，在软件层面利用主动业务资源需求智能感知技术，进行自适应硬件资源重构，实现硬件资源的动态组合和智能分配，满足各类应用的需求，即包含“硬件重构+软件定义”的融合架构3.0。

浪潮新推出了AI视频加速器、AI服务器NF5488、边缘计算微服务器EIS800系列产品、全可编程智能网卡，并且联合寒武纪发布AI服务器“扬子江”。此外，浪潮的产品能力从AI服务器蔓延到数据中心级别，浪潮将其称之为智算中心。

围绕智算中心的算力、数据、互联以及平台，浪潮可以提供包含AI算力、通用算力、关键算力以及边缘侧的算力，在数据存储领域，涵盖集中、分布式数据存储以及大数据分析平台；在互联层面，拥有开放网络系统以及实现加速数据流动和调度的智能网卡；在平台层面，浪潮拥有具备软件定义特征的元脑OS，在实现智算中心的智能化管控和运维的基础上，提供算力的汇聚、调度、释放。

如果英特尔和英伟达都不是纯硬件公司，那么浪潮也不应该是一家纯硬件公司。如同芯片是英特尔和英伟达在人工智能时代的基础，服务器等硬件产品也不是浪潮的全部，如何最大程度上让AI用得起、用得好，是浪潮着眼未来的机会，也是浪潮智慧计算战略关注所在。

在“微笑曲线"的中间地带建立生态

宏碁集团创办人施振荣提出了微笑曲线(Smiling Curve)理论：微笑嘴型的一条曲线两端朝上，在产业链中，附加值更多体现在两端，设计和销售，处于中间环节的制造附加值最低。

在“微笑曲线”提出的1992年，以及之后的十余年，产业的确如此，但是人工智能这一个革命性技术正在重构产业，小公司的生态横向不同，大公司的生态纵向不通，微笑曲线的中间地带能不能建立一个新型生态，从而匹配人工智能的时代需求，浪潮正在证明这种可能性。

浪潮信息总裁彭震

浪潮信息总裁彭震表示，“面对智算时代，我们需要形成一个强大的生态群组，未来有大量的计算、大量的新技术、大量的客户侧的变化需要我们去满足，浪潮也希望与合作伙伴一起围绕元脑生态，形成强有力的生态合作伙伴体系，来满足客户在整个智慧化转型服务需求。”

在智算领域，很难有一个合作伙伴能够解决所有问题，传统IT很多标准和技术是由若干个大厂商定义，智算时代靠的是开放标准、开放技术，元脑生态实际上是浪潮在未来生态的一种模式。

浪潮元脑生态

元脑生态是浪潮面向智算时代的生态战略，其代表是一体化智算产业聚合平台AIStore，左手伙伴包括算法、芯片等公司，右手伙伴包括交付、服务等公司，同时还有功能众多的咨询服务，为的就是构建起AI方案“嵌入”能力以及塑造AIStore聚合能力，实现生态伙伴间的业务聚合、资源聚合，乃至最终的战略聚合。

浪潮元脑生态已经发展到2.0阶段，1.0阶段更注重解决方案层面，实现产品技术化和技术市场化，2.0阶段主要聚焦服务需求，例如数据的运维、后期的管理等，瞄准全功能平台目标。

“面向智算中心建设，客户面临着一个极其复杂的全新的架构体系，运维、管理、架构等需求远远超过自身能力，从某种角度上讲，挑战越大，机遇越大，智算带来的技术挑战恰巧是合作伙伴带来的增值空间，这是非常重要的。”彭震表示。

人工智能的产业变革给了浪潮当下的时代机遇，元脑生态的存在能够解决企业客户的现实需求，而这往往是上游和下游厂商不能做或者不愿意做的事情，尤其对于中长尾客户的大量需求，浪潮的元脑生态不失为一条更现实可行的道路。

彭震言之凿凿地说到，“未来拥抱智慧计算则得以发展，拒绝智慧计算必然消亡。”