傳華為將推適應端到雲的AI解決方案，AI生態佈局初顯
原標題:傳華為將推適應端到雲的AI解決方案，AI生態佈局初顯
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AI領域在歷經瘋狂吸金、創企噴薄、AI上升至國家戰略後，2017年迎來它的高光時刻。據北京清華大學釋出的《中國人工智慧發展報告2018》顯示，2017年全球人工智慧投融資總規模達395億美元，融資事件1208筆，其中中國的投融資總額達到277.1億美元，融資事件369筆，分別佔全球的70%和31%。
隨著資本與企業蜂擁而至，AI除技術外的另一面也被拿至“放大鏡”下。比如，李彥巨集在今年人工智慧大會上關注了AI平等獲取的問題；馬化騰四問人工智慧，其中一問關於AI能否讓儘可能多的人使用，共享技術紅利，避免技術鴻溝；此前，甚至給人感覺除手機AI晶片外，在AI領域聲量較小的華為，實際上他們雲業務總裁鄭葉來也曾提過普惠AI的概念。
實現AI普惠至少得先跨過開發難關
如果能實現華為說的普惠，或者谷歌說的AI民主化，自然再好不過。想象一下，過去工程勘測全仰仗人力，現在只用拍照即可完成自動評估，大幅提升效率；還有如在保險、財務等領域，車輛定損、發票驗證等皆可由AI處理。未來，重複、機械等工作被機器代理，人類可騰手做更具創造力的事，發揮自我價值。
但真正落地普惠AI並非易事，問題的關節點在於開發者實際部署需求與環境條件不盡匹配。比如開發者希望用谷歌TPU晶片加速神經網路運算，但因為谷歌或許是為了提升它的公有云份額，選擇了晶片搭配谷歌雲售賣的商業模式，對意圖部署私有環境的企業不甚友好。另外，即便谷歌推出了針對邊緣、終端的Edge TPU，但它難提供足夠的算力支撐類智慧城市等專案。而英偉達GPU的問題則是不涉及端側。
因此，在落地實際AI應用時，因為現實條件沒提供良好的工具，跨端AI應用開發的技術、時間和成本門檻被提高，開發者如果需要跨端遷移，還得做多次遷移、重構及調優。
從雲到端統一開發框架＋AI晶片可行否？
前段時間，外媒the information報道，微軟或將在中國的資料中心使用華為AI晶片，華為對此沒有置評。現在是此前該媒體曝光的華為“達芬奇計劃”的後續，據當時報道稱，華為將讓公司所有產品和業務均融入AI技術，且華為正在為雲伺服器研發專用AI加速晶片。
目前有關達芬奇計劃，36氪獲悉了更確切的訊息。華為雲將在10月推出從端到雲的統一AI開發框架，據知情人士稱，華為投入了很大的研發力量，但因為雲端與手機部署環境差距相當大，華為想讓開發者無需做太多遷移的統一框架，直到9月初才基本完成。此外，還有the information曝光的AI伺服器晶片也是達芬奇計劃的一部分。
上述知情者向36氪透露，華為內部已動用大量公司資源測試即將推出的新品，華為輪值董事長徐直軍都親自掛帥。據稱，這是近幾年華為投入規模最大的專案。
事實上，無巨頭不晶片已成為近年中國網際網路巨頭的寫照，如馬雲專門為新成立的半導體公司賜名“平頭哥”，百度7月釋出了雲端AI晶片崑崙，寒武紀5月推出首款雲端智慧晶片Cambricon MLU100。相較而言，華為主要做的是手機AI晶片，去年它釋出了手機AI晶片麒麟970，號稱世界首款手機AI晶片。不過，之前華為還有海思晶片十多年的開發積累。
因此，當華為要將它的業務範圍擴充套件至雲端AI晶片時，它有具備如此行動的基礎，但問題是這也意味著華為需直面挑戰晶片巨頭英偉達。中國是英偉達全球第二大市場，英偉達晶片基本壟斷全球資料中心，阿里、騰訊、百度都是它的使用者。而讓英偉達牢牢把持晶片領域高市佔率的原因，是除了晶片外，還有它主導的軟體框架和工具一起整體構成英偉達生態。
而華為此番即將推出整套AI開發的平臺、軟硬體和工具，實則也是想構建自家生態。且華為結合自身優勢，找到與谷歌和英偉達差異化競爭的關節點和為解決現存AI開發痛點而來，是在下一盤更大的棋：華為有晶片、公有云和私有云、邊緣端硬體和手機，本身就適合孕育全棧智慧架構，何況在模式上，華為採用“谷歌＋英偉達”模式，提供板卡及服務，能多給使用者留可選餘地。
機遇與挑戰並存
事實上，在華為雲此番即將宣佈新品前，距離雲業務部門Cloud BU升格為一級部門也才過一年多的時間。目前，雲業務營收沒單列在華為的財報中，不過華為公司輪值董事長鬍厚崑曾向外透露，2017年華為雲業務使用者數增長了三倍。
在不久前Forrester釋出的中國公有云市場報告中，華為雲已經進入了領導者象限，可見成長之快。但實際上除阿里雲外，其它公有云還未成氣候，華為雲還有趕超的時間視窗。華為雲憑藉“谷歌＋英偉達”模式的玩法，或能幫助它在較短時間內突圍。但同樣華為勢必面料諸多挑戰，例如，如何吸引更多開發者參與自身生態建立的問題就很現實。
華為雲BU總裁鄭葉來2017年底接受第一財經採訪時曾表態說，雲市場的第二場競爭剛剛開始。然而，競爭盡頭AI普惠的願望非一朝一夕可實現，對華為而言，10月的HC大會將是它的新起點。
