人工智能行业的真正角逐，才刚刚开始

在过去的几年里，人工智能行业的发展趋势，已经让人看到了分水岭的出现。不同场景的解决方案差异显著，这使得标准化的门槛逐渐升高。与此尽管机器学习、边缘AI和决策智能等创新技术不断涌现，但在实际应用中仍存在诸多挑战。当前形势下，“拐点在哪”以及“如何破局”成为了众多企业关注的焦点问题。尽管人工智能业态的不确定性在加剧，但数字化趋势已经成为行业共识。从AI明星企业的崛起，到新基建和东数西算的战略实施，可以看出数字化正在成为行业发展的关键驱动力。随着人工智能行业的发展，AI正逐渐成为助力人类突破科技进步的认知障碍和认知边界的重要工具。从微软的智慧工具到特斯拉的聪明车辆，再到扎克伯格所押注的元宇宙概念，人工智能正在掀起行业级的变革浪潮。根据行业测算，算力产业规模已经超过了万亿元大关，其中云计算、IDC服务市场规模不断增长，人工智能核心产业规模也在不断扩大。算力作为数字化信息处理能力的关键指标，已经成为衡量一家AI公司含金量高低的重要标准。随着大算力的确定性逐渐显现，AI行业的云雾正在逐渐拨开。许多国际科技公司都在建设人工智能计算中心，国内的企业和也积极投入新一代人工智能基础设施的建设。但是也存在一些谨慎的声音提醒我们，在谈论算力时，必须明确其带来的实际价值。可以说，国内AI行业和从业者正站在一个新的历史拐点上，一场围绕算力的角逐已经展开。这个黄金时代的算力争夺不仅仅是技术的较量，更是成本控制的考验。随着数字化经济的发展和科技的进步，算力的重要性愈发凸显。如何充分利用算力资源，实现性能和功耗之间的平衡，是当前AI芯片研发面临的关键问题之一。在这个问题上，国内一些AI企业已经开始尝试给出解决方案。以商汤科技为例，其打造的商汤AI大装置旨在实现算力的解耦和优化利用，并通过整合深度学习平台和模型层来实现批量的算法模型生产、部署和迭代升级。在这个大算力时代刚刚开始的背景下，如何理解和参与到这个时代的改变中至关重要。算力作为智能时代的新生产力正在深刻影响着经济增长路径和生产力发展方向。算力的重要性和昂贵性使得对其利用率成为了一项重要议题。在这个过程中需要不断探索和应对挑战克服难题推动行业的进一步发展在这个过程中不断攻克挑战探索出更具实用性和效率的方案共同迈向数字化智能时代的新纪元在人工智能的黄金时代即将到来之际，我们不禁思考其背后的关键驱动力——算力。如果将GPU比作是大巴车，AI的计算任务则相当于旅游团，传统算力分配模式常造成资源浪费。这凸显了人工智能行业一个核心矛盾：技术成本与商业化的不匹配。我们必须深刻认识到，无论是算力还是算法，其初衷都是为了解决实际问题，实现正向商业化。

现在，让我们将目光投向具体的应用场景。在实际应用中，从算力到终端需求的链条相当长，包括算力硬件、算力调度管理软件、能力平台软件以及场景解决方案服务。每个环节都是上下游串联的关键，任何一个环节的缺失都会影响到最终算力的落地应用效果。智能时代对数据深度加工和提炼的要求极高，这无疑是给算力提出的最高挑战。

以商汤科技为例，该公司坚定投入大算力，其新建的人工智能计算中心AIDC是亚洲最大的人工智能计算中心之一，拥有强大的峰值算力。对于商汤来说，了解未来的AI需求空间只是第一步，更重要的是如何为各行业用户和客户创造价值。商汤科技CEO徐立认为，AI大装置的本质是让AI摆脱人力密集的状态，提高生产效率的关键是降低生产要素的成本。他提出一个有趣的“机器猜想”，认为通过更大的数据和更强的算力，可能会带来预期之外的结果。

智慧城市是一个典型的例子，大量的视频处理和分析可以更加自动化地完成，这背后的推动力就是更好的AI基础设施和算力支持。商汤AI算力创新中心在山东落地了诸多产业应用，包括智慧园区、智能遥感等，这些应用让淄博这个城市的“智都”名片逐渐浮出水面。商汤的模式其实是以AI算力创新中心为支点，支持周边企业落地AI服务，形成发散式的产业链结构。

与此《云网融合：算力时代的数字信息基础设施》一书的作者李正茂形象地说明了智能时代的发展：从电信网解决数据联网到算力网解决云联网，再到模型网解决算法联网，才能完成信息的基础设施化。随着深度学习网络模型越来越通用，对算力的需求也在飞速增长，甚至超过了对算法精度增长的需求。行业中的长尾细分需求开始显现，这些应用虽然频次较低，但一旦发生就会产生不可逆的影响并带来巨大的商业价值。

回到我们一开始的讨论，怎么去理解大算力是检验人工智能的关键指标？这有两层含义：大算力现在要解决的是“场景升级”问题，需要深入到最底层的场景需求中去，做到因地制宜；大算力的根本目的是大幅降低人工智能生产要素的成本。这也是人工智能行业面临的最大挑战之一。随着人工智能的黄金时代即将到来，我们必须认识到大算力在其中的关键作用并努力克服挑战以实现其广泛的应用和商业化价值。