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或許很少人有人知道，當前全球所有的信息數據中，有90%都產生于近幾年

 隨著互聯(lián)網的誕生與發(fā)展，人類社會不僅是迎來了數據的大爆炸，也迎來了人工智能特征使之改變的時代特征，應用特征，評價特征，價值特征，產品特征。

相關報告顯示，預計2020年，全球平均每個人均攤到的數據量將達到5200GB，這其中的三分之一不僅將成為大數據的一部分，更重要的是也將成為人工智能行為規(guī)范、行事規(guī)則、產品規(guī)矩的一部分。

任何傳統(tǒng)優(yōu)勢可能都不會存在，沒有對新事物的認識，就沒有未來。

另，更巨大的數據量，對算力無疑是更嚴峻的考驗。

必須沖破摩爾定律，AI服務器必須登上歷史舞臺

眾所周知，推動AI發(fā)展的動力有三個：算法、數據、算力。

不久前，Facebook公司人工智能領域的負責人杰爾姆·佩森蒂在一次公開演講中表示出了對于人工智能的擔憂，自2012年以來，創(chuàng)建最先進系統(tǒng)所需的計算量每年增加10倍，AI訓練任務所運用的算力每3.43個月就會翻倍，這一數字大大超越了芯片產業(yè)長期存在的摩爾定律（每18-24個月芯片的性能會翻一倍）。

算法的突破與數據洪流的爆發(fā)成就了人工智能行業(yè)，但現有計算平臺已經不足以完成人工智能對于龐大運算量的需求。

傳統(tǒng)服務器主要以CPU為算力提供者，隨著云計算、大數據、AI、物聯(lián)網等技術應用，數據在近幾年呈指數型增長，以往只依靠CPU進行運算的傳統(tǒng)服務器應付起來愈發(fā)吃力。因此，擁有上千個核心、擅長處理密集型運算的AI服務器必須登上歷史的舞臺。

從硬件架構來看，AI服務器主要指的是采用異構形式的服務器，有CPU＋GPU、CPU＋FPGA、CPU＋TPU等多種形式，其中采用CPU＋GPU結構的AI服務器最為廣泛。因此在業(yè)界，也有許多人將其默認為GPU服務器。

2019年全球人工智能系統(tǒng)支出將達到358億美元，相比2018年增加44％

AI服務器市場的前景可見一斑。

2018年11月12日，在美國達拉斯舉行的全球超算大會SC18上，浪潮發(fā)布AI超級服務器AGX-5，憑借其單機每秒2千萬億次的計算性能，成為當時全球最強大的AI計算主機之一；

2019年4月10日，華為在其智能計算中國行深圳站上，正式推出基于昇騰AI芯片的Atlas人工智能計算平臺——即針對AI全場景的解決方案，以加強該公司智能計算布局；

2019年7月1日，在MWC19（2019世界移動大會）期間，亦有服務于人工智能時代的全新一代自主研發(fā)服務器發(fā)布……

從服務器到平臺，今后的領導者的任務之一，必須包括構建完善產業(yè)生態(tài)

2019年上半年，互聯(lián)網仍然是AI服務器市場最大的主體，同時能源、服務、建筑、通信、公共事業(yè)五個行業(yè)增速超過或接近200%，傳統(tǒng)行業(yè)的AI應用已邁入規(guī)?；渴痣A段，產業(yè)AI化進一步提速。

但是，傳統(tǒng)行業(yè)應用AI的最大挑戰(zhàn)往往不在于算力，而在于缺乏平臺、應用程序開發(fā)，以及模型、算法調整方面的技術能力，產業(yè)AI化的實現需要生態(tài)力量的支撐。

為解決這一難題，不少企業(yè)提供更加全面的一站式解決平臺。

目標包括，連接具備AI技術開發(fā)能力的科技公司及具備實施AI整體解決方案能力的SI、ISV伙伴，通過彼此的連接、共享與協(xié)同，共同為客戶提供端到端的Al模型和方案。

結語

實現人工智能服務器產業(yè)的“質變”的過程，將很有意思。

每個廠商都有機會。