科技進步的洪流中，我們如何造一條永不沉沒的船？

計算的進化之路

伴隨著一萬年前晚期智人迅速擴張到全球並佔據生態鏈頂端位置，對於信息的有效佔有和處理成為我們有別於其他物種的特質與決定性優勢。

然而在不到一個世紀以前,在處理信息這一工作上，我們仍在極度依賴於人工和人力驅動的簡單工具，這在一些繁重、高度重複的工作中表現出極低的效率，大概對應於信息產業的前工業時代。

兩次世界大戰給人類歷史留下永恆的傷疤與教訓，而戰爭之餘催生的很多技術卻極大的服務於我們的生活。戰爭對於自動化信息處理的需求催生了電子計算機，尤其以馮·諾依曼模型為代表的電子計算機，使人類第一次可以藉助機器，處理多種任務，早期龐大的電子管計算機如同瓦特的蒸汽機將人類的信息工業推入蒸汽時代。

我們的設備也在「進化」丨tuchong.com

此後隨著計算機的形態一再縮小，性能不斷提高，但是人類運用機器的方式並沒有變化，如果想要獲得信息服務，你必須首先具有一台計算機設備，不論是PC，還是智能手機。

近年來的雲計算的發展，則在將這一行業推進到新的電氣時代。如同你基本無法在現代紡織廠見到蒸汽機一樣，你可能也無法在將來的信息工廠見到很多大型計算機。如同電力一樣的算力（計算能力），正在成為一種新的公共服務設施，以一種更高效簡潔的方式提供給公眾和行業。

從技術爆炸到人工智慧

最近大熱的電影《流浪地球》為科幻題材的文學作品帶來了空前的關注度，街頭巷尾都在熱議剛剛開啟的「中國科幻電影元年」。而與此同時，對《流浪地球》小說原作者劉慈欣及其作品的關注和討論也直線飆升。

劉慈欣曾經在他的驚世名作《三體》中提出了「技術爆炸」的概念。這一概念本意上主要指，智慧生物所擁有的在很長時間內才能實現的科學技術在比原來短得多（有可能遠遠超出原來的幾倍）的時間內以爆炸形式迅速發展的現象。

從人類的發展史上我們就可以一窺「技術爆炸」的端倪：從原始人類的鑽木取火到古代火藥的發明，經過了數以萬年計的時間，但從萊特兄弟在空氣動力學剛剛起步的20世紀初期造出第一架飛機，到起飛質量三千噸的土星五號助推旅行者探測器，沿著精密設計的飛行軌道脫離太陽引力，尚不到一百年。

我們正處在「技術爆炸」的時代丨tuchong.com

直到今天，我們仍然生活在這樣一個技術爆炸的年代。上世紀90年代國際象棋特級大師卡斯帕羅夫輸給超級計算機「深藍」，震驚了世界。但人們很快就從初始的震驚中恢復過來——國際象棋的規則明確，棋盤空間有限，高效率的搜索演算法和強勁的計算能力加在一起，超過人類也是理所當然的事情。很多人認為，棋盤空間龐大、規則複雜的圍棋將會是人類棋手捍衛尊嚴的堡壘，然而僅僅二十年後，中日韓幾乎所有頂尖圍棋大師被計算機橫掃。

Alphago對戰李世乭，取得壓倒性勝利丨tuchong.com

這台名為AlphaGo的計算機圍棋系統，通過連續不斷的模仿學習人類頂尖棋手的棋譜，實現了對人類頂尖棋手的超越。就在有人質疑AlphaGo仍然在學習人類經驗獲得成長的時候，AlphaGo Zero又橫空出世，完全從隨機下棋開始，拋棄人類知識進行自我進化，只需要3天就以100：0的戰績打敗了前輩AlphaGo。

這背後的關鍵技術，就是人工智慧。對圍棋這一「人類智慧堡壘」的快速攻克，使得全社會對於人工智慧的普適應用給予了極高的期望。

AI的背後是什麼

在棋盤之外，基於人工智慧的技術已經開始在市場上攻城略地。

大家應該還還記得，最近每逢張學友演唱會，總是能抓到通緝已久的逃犯。這背後的原因是，演唱會場館和出入口都布置了大量攝像頭，基於人工智慧的人臉識別系統會儘可能地掃描比對每一個出入的歌迷，當發現疑似逃犯時，就會通知巡警前往確認，於是逃犯往往還在準備揮動熒光棒時就毫無防備地被捕。而這一項任務，是很難通過人力來完成的，因為再有經驗、再有眼力的刑警也沒辦法在數萬人的大場館裡逐一篩選通緝名單上的每一位罪犯，而人工智慧卻能做到。

歌神：我也很無奈啊……丨tuchong.com

另一方面，當大家打開手機觀看網紅直播、或者拍攝旅遊景點照片的時候，人工智慧演算法也開始介入圖像效果的後處理。當你在搜索引擎里敲下一個關鍵字，試圖搜索你想要的信息的時候，背後也有大量的人工智慧演算法參與。有影響力的網站會記錄用戶的瀏覽、搜索歷史，基於這些數據去使用人工智慧演算法來預測用戶感興趣的內容，並主動推送，提高用戶對自家服務的黏性。

人工智慧的實現不僅需要強有力的智能演算法，也需要超越以往的硬體和其他基礎設施。AlphaGo對戰李世石時使用了1920顆中央處理器（CPU）和280顆擅長大規模並行計算的通用圖形處理晶元（GPGPU）。據悉，AlphaGo下一盤棋的成本是3000美元，主要成本構成是電費和散熱開銷。

在棋盤之外，谷歌的數據中心裡目前已有10%的業務基於人工智慧來運行，按照谷歌內部的估計，如果未來每個人每天用三分鐘語音搜索，谷歌數據中心的中央處理器（CPU）數量需要翻倍。業界認為谷歌的數據中心規模應當在幾百萬台伺服器（亦即幾百萬顆中央處理器晶元）的規模，每顆CPU的平均功耗大致一百瓦左右，將這個規模的基礎設施翻倍，成本是難以接受的，而且這還只是面向語音搜索而已。

也正因為這樣的原因，谷歌研製了日後吸引業界關注的張量處理器（TPU），將能效提高了十到一百倍，並成功支撐了AlphaGo Zero的自我進化。

谷歌並不是唯一一個這麼做的公司。業界逐漸意識到，人工智慧的崛起也需要極為強大的計算晶元來支撐，於是眾多業界巨頭紛紛跟進，目前Amazon，Facebook都已開始了自己的人工智慧專用晶元計劃。

圍繞晶元的競爭日益激烈丨tuchong.com

歷史上，英特爾生產的中央處理器晶元壟斷了超過90%的市場，並承擔了我們常見計算任務中的絕大部分。但由於人工智慧應用需要極強的並行運算能力，業界逐漸認識到英特爾的中央處理器晶元無法滿足需要，於是多種以並行計算能力著稱的新型晶元開始切入人工智慧領域，從英特爾的手中爭奪市場。

其中風頭最勁的，當屬英偉達主推的通用圖形處理器晶元（GPGPU）。 大家可能會疑惑，為什麼圖形處理器會跟人工智慧扯上關係呢？其實圖形處理器進入人工智慧市場有著非常巧合的原因——

圖形處理器以往面對的主要市場是電腦遊戲，但是遊戲中的很多操作在底層實現上都基於矩陣運算（例如遊戲人稱視角的改變實際上是矩陣變換），而人工神經網路的實現也大量基於矩陣結構進行，因此圖形處理器被發現同樣適合進行人工智慧應用的加速。基於通用圖形處理器晶元的人工智慧應用相對於傳統晶元，通常可以獲得幾倍到十倍的算力和能效比提高。

接著是可編程門陣列晶元（FPGA）。可編程門陣列晶元歷來就擅長進行超大規模並行計算，但是能效比和算力密度通常不佳。可編程門陣列晶元的最大優勢在於「可編程」三字，這種晶元可以像幹細胞一樣迅速適配不同的人工智慧業務，因此受到包括微軟在內的一些巨頭青睞。

最後問世的是專用集成電路（ASIC）。這一種晶元的優缺點都同樣突出，優點是它的算力功耗比、算力面積比、絕對算力等指標都顯著超越其他三種技術方案，但同時也需要最大的研發投入、最長的設計周期，以及相對來說最差的業務適應性。

目前各種晶元背後都有巨頭公司和大客戶在支撐。例如，英特爾收購了著名FPGA廠商Altera，並將自己的至強（Xeon）伺服器晶元與Altera的FPGA晶元融合，這一方案已經應用在微軟的Bing搜索引擎上；圖形處理器晶元的主要廠商英偉達，也早早地捕捉到了戰機，開始在這一領域連續發力，最新的圖形處理器晶元無論在算力還是在能效比上都開始逼近甚至超越一些專用集成電路的方案，英偉達的CUDA開發生態環境也吸引了大量的人工智慧應用開發者專註於此；著名FPGA廠商賽靈思（Xilinx）也開始著重宣傳自己的晶元在人工智慧領域的應用，專用集成電路（ASIC）賽道上也來了Amazon，Facebook等兩位超重量級選手。

雖然說科技無國界，但尤為可惜的是，上述企業全部來自西方發達國家，不能不說是一種遺憾。尤其是在中美貿易關係微妙的當下，像人工智慧這樣的技術，如果不能掌控在自己手中，無疑將成為阿喀琉斯之踵。

有一種計算叫智能計算

所幸最近終於有一家國內企業開始發力。

2017年9月，業界在一個星期時間裡見證了兩場超重量級發布會：華為的Mate 10 Pro和蘋果iPhone X。

Mate 10 Pro的發布會頗有深意地定在iPhone X發布會前一周，其晶元麒麟970是全世界第一個具備手機端人工智慧硬體加速能力的——華為從來不是一個甘心於第二的廠商。

麒麟970的問世丨華為

Mate10和麒麟970問世之後，有關華為人工智慧戰略「達芬奇計劃」的傳聞開始見諸報端。業界開始傳聞華為正在開發ARM伺服器晶元以圖打破英特爾的強勢壟斷，又有人說華為想做的是一顆專門針對人工智慧業務的專用晶元，以對付英偉達在這一市場的先發優勢，還有人認為，華為只是一家通信公司，它只想插手智能網路相關領域的應用。

但華為一直對此保持緘默。

直到2018年華為全聯接大會前後，答案才終於揭曉：華為做了上述所有事情，而且還不止於此。在這場業界震撼的會議上，華為公布了兩款面向人工智慧的晶元。自此，華為智能晶元家族布局完全成型——

世界上第一款7nm工藝的ARM伺服器處理器晶元鯤鵬920，專註於智能管理的Hi1710，將直接對抗英偉達的人工智慧專用訓練/推理晶元昇騰系列，具備存儲智能控制的Hi1812，以及出自華為老本行——智能融合網路的Hi1822。

這五顆晶元將分別負責算力、管理、AI、存儲、傳輸等五個層面，在人工智慧戰場上形成一道互相連接的「智能計算」戰壕。

面對AlphaGo的東家谷歌親自下場設計的TPU，老牌晶元壟斷廠商英特爾，以及在人工智慧領域的後起之秀英偉達，還有從互聯網戰線上殺了一個回馬槍的Facebook和Amazon，華為的切入能不能竟全功還很難預料。有人可能會認為，華為雖大，但同時對抗這麼多家西方頂級巨頭，恐怕也難有勝算。

但從另一個角度上來說，已經在五大領域都擁有自研晶元的華為已然打通了任督二脈，是業界為數不多同時具備人工智慧全棧式能力的企業，這使得華為的人工智慧業務可以實現全場景支撐，讓華為在人工智慧賽道上有著獨特的競爭力和寬厚的護城河。

以這雲端、終端、邊緣端的五大晶元為根基，可以構建起完整、自主化、且互相連接的「雲邊協同」生態系統，甚至進一步支撐華為雲在公有雲、私有雲、混合雲等領域的國際化競爭中取得更優異的成績。可以說，以強大的智能計算能力為基礎，「華為雲」可以綻放得更加絢麗多彩。

蒸汽時代的科技進展使得人類從簡單重複的體力勞動中解脫出來，而人工智慧的目標是進一步把人類從腦力勞動中解放，進一步實現生產力的飛躍。但人工智慧的普適應用，卻是在商業競爭中推進的。對於廣大消費者而言，華為的加入只會拉低技術普及的門檻，讓每個人都從中受益，同時也讓中美之間微妙的貿易關係多保存一張能打的牌，何樂而不為。

人工智慧的應用仍然處在爆髮式增長階段，今日在技術/市場上的領跑者亦有可能變成明日的跟跑者，眼下就斷言未來的霸主花落誰家為時過早，但作為一個高新技術行業，未來的勝出者一定是能夠持續、密集進行技術研發投入的企業。各家公司的布局還將如何演化，我們拭目以待。

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