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AI成为兵家必争的“基础能源”,什么才是当下被需要的“好AI”?

调研数据显示,目前中国的AI企业中,有近8成集中在应用层,其中AI行业解决方案占比高达40.7%,教育、医疗、金融、制造等是AI落地的热门行业。

调研数据显示,目前中国的AI企业中,有近8成集中在应用层,其中AI行业解决方案占比高达40.7%,教育、医疗、金融、制造等是AI落地的热门行业。

AI成为兵家必争的“基础能源”,什么才是当下被需要的“好AI”?

这从数字层面刻画了一个从业者感受已久的事实:AI+行业,正在成为一个不可抵挡的行业大势,这也是AI避免泡沫风险、走向落地的一个大方向。

而AI与行业的结合也,成为各大企业焦点产品的标配,比如华为面向智慧园区、电力、交通和制造等行业的Atlas人工智能计算解决方案,腾讯云重点支持数字政府、智慧城市、医疗、教育、交通和工业等领域的“一云三平台”新基建布局等。

这背后,是AI的角色正从“阳春白雪”的黑科技变成能普惠千行百业的“基础能源”。

1、兵家必争的“基础能源”

为什么说AI正在成为“基础能源”?

一个直观的表现是,“AI+”的企业数量正在翻倍增长。

据企查查数据,2018年、2019年和2020年上半年的新增AI企业数量分别达到1.9万家、3.2万家和5.6万家,增速则分别是135%和70.1%和177.5%。

暴增的不是“黑科技”公司,而是“AI+”公司——他们的重点是在各行各业做应用、服务和搞商业。这也与上文提到的“中国AI企业80%集中在应用层”的结论不谋而合。

就像当年的“互联网+”一样,AI正在变成赋能要素,初步显示出类似水、电、煤这样的基础能源特质。

AI成为兵家必争的“基础能源”,什么才是当下被需要的“好AI”?

政策上,AI也备受国家重视和看好。2017年3月,AI首次被写进政府工作报告;2020年,AI更是进一步成为了“新基建”的7大板块之一。

最后,从信息技术产业演进的逻辑来看,计算机和互联网之所以带来了经济飞跃,是因为它加速了一种核心生产资料——信息和知识——的积累。

而AI的本质就是帮助人类不断沉淀和产生新知识,以完成特定任务;随着物联网、宽带通信、无线通信的兴起,在工业4.0时代,要实现巨量数据处理和万物互联,都离不开AI。

这也难怪AI成为了兵家必争之地。

2、什么才是“好AI”?

现阶段大的行业逻辑是AI的前途很光明,但道路尚有曲折,目前应该团结一切可以团结的力量,一起铆足劲做大蛋糕。

与仍在井喷的新增AI企业数量不太相称的事实是,目前AI技术的渗透率并不高,目前AI技术在所有行业的渗透率不足4%。

整体渗透率低的一个重要原因是AI的使用门槛还是相对高,无法直接赋能行业。这也涉及到一个非常值得行业思考的大问题:什么才是当下被需要的“好AI”?

一个明显的转变是,随着“全民AI”的热潮消退,真正密切关心AI发展的更多是从业者和需求方;相应的,对“好AI”的评价标准早已不再仅是算法、技术本身,不是论文数量。人们对AI的期待正在从“好酷”变成“好用”。

AI成为兵家必争的“基础能源”,什么才是当下被需要的“好AI”?

好用包含好几个层面:

一是用得好,也就是开放易用。

这是AI门槛降低、赋能千行百业的基础。

因此,近年来各巨头都在此下功夫。越来越多的公司都在推出AI API和针对各行业的SDK等,把底层技术封装,让技术略弱的合作伙伴也能享受“AI”的红利。比如芯动科技在国内首发的HBM、HMC、INNOLINK等通用性上层AI芯片技术,一步到位交钥匙集成,对AI芯片设计企业和应用端企业而言简单易用。

二是用得起,不仅要有超强算力,还要有更优能效。

在创新爆炸的工业4.0时代,需要巨量的算力,这对企业来说无疑是一项大开支。因此在满足同等算力的情况下,谁能给伙伴省钱,谁就能获得更多订单。比如芯动科技在GDDR6、DDR5、HBM等高算力领域提供的产品技术,不仅算力、性能水平达到国际领先水平,甚至某些领域与英伟达同步首发,而且比国外企业提供更多适应国内企业需求的定制化服务,性价比更高。

三是用得放心,极致安全。

这也就是“安全性”,反映到AI能力上,一方面就是要从芯片到系统,层层可信,另一方面也要做到自主可控。比如芯动科技为AI芯片设计端和系统应用端提供的一系列解决方案,基于年10万片FinFET晶圆授权量产、累计数10亿高端SoC芯片量产、200多次流片交付记录,其技术和方案的安全可靠性得到充分保障。与此同时,芯动遍布国内各大城市的研发团队和本土14年技术积累,所有IP和产品确保自主可控,做到了不被“卡脖子”,让国内企业用起来安心放心。

用得好、用得起、用得放心,只有这三点的不断演进,才能让AI更靠近工业4.0时代的“基础能源”。

这三点还有一个共同的前提:从客户出发、从行业需求出发。

因为与上一代基础能源电力不同,当前的弱AI还不能直接解决各行业的问题,“懂行”就变得尤为重要,在AI+行业的当前实践中,不仅要有AI技术,还要知道客户所在行业的流程、商业模式和安全性要求……

而真当AI开始变得像水、电一样平凡时,也是它返璞归真的时刻。这可能也是新技术最酷的一点:事了拂衣去,深藏身与名。

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