從AI應(yīng)用的五大要素看，AI產(chǎn)業(yè)存在哪些機(jī)會(huì)？（算力&算法）

AI應(yīng)用人工智能算法

愛(ài)思考的DQ | 2022-01-04 19:18

【數(shù)據(jù)猿導(dǎo)讀】 10月初發(fā)布的《人工智能應(yīng)用落地關(guān)鍵成功要素》中，提到人工智能應(yīng)用包括應(yīng)用場(chǎng)景、模型、數(shù)據(jù)、算法和算力五大要素，并分析了針對(duì)地方政府、大企業(yè)大機(jī)構(gòu)、傳統(tǒng)企業(yè)及AI技術(shù)企業(yè)等不同類型的組織人工智能應(yīng)用落地的關(guān)鍵要素。

從AI應(yīng)用的五大要素看，AI產(chǎn)業(yè)存在哪些機(jī)會(huì)？（算力&算法）

10月初發(fā)布的《人工智能應(yīng)用落地關(guān)鍵成功要素》中，提到人工智能應(yīng)用包括應(yīng)用場(chǎng)景、模型、數(shù)據(jù)、算法和算力五大要素，并分析了針對(duì)地方政府、大企業(yè)大機(jī)構(gòu)、傳統(tǒng)企業(yè)及AI技術(shù)企業(yè)等不同類型的組織人工智能應(yīng)用落地的關(guān)鍵要素。從人工智能應(yīng)用的五大要素出發(fā)，不僅可以分析針對(duì)不同組織的人工智能應(yīng)用落地的關(guān)鍵要素，而且可以進(jìn)一步分析人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展中存在的核心機(jī)會(huì)和投資機(jī)會(huì)。本文將從人工智能應(yīng)用的五大要素及相互關(guān)系，探討人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展的核心機(jī)會(huì)及投資空間等。

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AI應(yīng)用的五大要素關(guān)系

每個(gè)要素都對(duì)應(yīng)一些具體的產(chǎn)業(yè)機(jī)會(huì)，幾個(gè)要素之間相互作用和組合，同樣也會(huì)產(chǎn)生相應(yīng)的產(chǎn)業(yè)機(jī)會(huì)。下面先討論每個(gè)單獨(dú)要素對(duì)應(yīng)的產(chǎn)業(yè)機(jī)會(huì)，然后再討論多個(gè)要素的作用和組合形成的產(chǎn)業(yè)機(jī)會(huì)。

一、算力領(lǐng)域產(chǎn)業(yè)機(jī)會(huì)

算力是所有人工智能應(yīng)用都需要使用的基礎(chǔ)設(shè)施，特別在模型訓(xùn)練階段，對(duì)算力的需求量往往更大，后續(xù)推理服務(wù)階段，許多應(yīng)用仍然需要足夠的算力支持。圍繞人工智能的算力需求，誕生了大量的產(chǎn)業(yè)機(jī)會(huì)。

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算力領(lǐng)域產(chǎn)業(yè)機(jī)會(huì)

AI芯片

算力的最小單元既是芯片，隨著人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，智能化應(yīng)用在各行業(yè)的滲透不斷深入，算力的總體需求仍然增長(zhǎng)非常迅猛，不論是針對(duì)數(shù)據(jù)中心的高算力AI芯片，還是針對(duì)各類場(chǎng)景的邊緣智能終端的低功耗AI芯片等，都有很大的潛力。同時(shí)疊加芯片領(lǐng)域的國(guó)產(chǎn)替代需求，我國(guó)AI芯片的黃金時(shí)代剛剛開(kāi)啟。目前國(guó)內(nèi)參與AI芯片領(lǐng)域的創(chuàng)業(yè)企業(yè)，如雨后春筍般的涌現(xiàn)，一級(jí)和二級(jí)資本市場(chǎng)都對(duì)AI芯片領(lǐng)域的大勢(shì)追捧。

量子計(jì)算

隨著芯片的工藝制程由7nm向5nm，甚至向3nm等發(fā)展，不僅對(duì)芯片設(shè)計(jì)及工藝等要求越來(lái)越高，而且單顆芯片的算力也日漸逼近極限，單靠設(shè)計(jì)和工藝提升等繼續(xù)提高芯片算力的難度不斷加大，而人工智能對(duì)算力的需求和要求提出了更高的標(biāo)準(zhǔn)。量子計(jì)算將是突破算力瓶頸關(guān)鍵技術(shù)方向之一，通用量子計(jì)算應(yīng)用落地還有很長(zhǎng)的路要走，但針對(duì)AI等特定領(lǐng)域的專用量子計(jì)算很有可能未來(lái)1-2年內(nèi)就能落地，屆時(shí)經(jīng)典計(jì)算機(jī)很難處理或計(jì)算時(shí)長(zhǎng)很漫長(zhǎng)的問(wèn)題，借助量子計(jì)算或許能實(shí)現(xiàn)新的突破。

算力虛擬化

隨著單顆芯片算力的不斷增加，并且新一代產(chǎn)品上市之后，以往的產(chǎn)品也相應(yīng)的停產(chǎn)退出市場(chǎng)，然而一些小模型或者推理服務(wù)，并不需要特別大的算力，因此，衍生出了虛擬化的方式對(duì)算力進(jìn)行切分的技術(shù)和需求，在單一算力單元上同時(shí)執(zhí)行多個(gè)任務(wù)，提高算力的使用率和效率，降低綜合算力成本。CPU的虛擬化技術(shù)相對(duì)成熟，在云計(jì)算領(lǐng)域已經(jīng)廣泛應(yīng)用。GPU的虛擬化技術(shù)持續(xù)發(fā)展中，英偉達(dá)自己提供了一套虛擬化的方案，其他一些大企業(yè)也開(kāi)發(fā)了GPU虛擬化的方案，另外還有幾個(gè)初創(chuàng)公司也涉足該領(lǐng)域。

云計(jì)算

云計(jì)算成為許多領(lǐng)域獲取算力的主要途徑，得益于云計(jì)算服務(wù)的連續(xù)性、計(jì)價(jià)方式的靈活性、資源的可擴(kuò)展性以及運(yùn)維服務(wù)的便捷性等，云計(jì)算成了許多中小型企業(yè)的首選，當(dāng)然許多大型企業(yè)也在把一些業(yè)務(wù)逐漸往云上遷移。隨著數(shù)字經(jīng)濟(jì)的不斷發(fā)展，智能化應(yīng)用的日益豐富，云計(jì)算的需求也會(huì)越來(lái)越大。不過(guò)云計(jì)算也越來(lái)越成為巨頭的生意，巨額的重資產(chǎn)投資也不是一般中小企業(yè)能夠承擔(dān)。

數(shù)據(jù)中心

數(shù)據(jù)中心是規(guī)?；懔Φ妮d體，隨著算力需求的不斷增加，數(shù)據(jù)中心的需求也將繼續(xù)加大。首先，云計(jì)算需求的增加，也促使云廠商和運(yùn)營(yíng)商等自建或租用更多的數(shù)據(jù)中心；其次是頭部的互聯(lián)網(wǎng)公司或其他領(lǐng)域的大型集團(tuán)公司，也往往選擇自建或租用獨(dú)立的數(shù)據(jù)中心；另外，許多中小型技術(shù)企業(yè)，出于成本考慮或者出于數(shù)據(jù)安全等考慮，更愿意在數(shù)據(jù)中心進(jìn)行服務(wù)器托管。

二、算法領(lǐng)域產(chǎn)業(yè)機(jī)會(huì)

算法是解決人工智能應(yīng)用問(wèn)題的關(guān)鍵，是連接模型、數(shù)據(jù)與算力的樞紐。不論視覺(jué)、語(yǔ)音和NLP或其他相關(guān)領(lǐng)域，都需要選擇合適的算法來(lái)求解。算法領(lǐng)域?qū)τ谌斯ぶ悄芏苑浅Ｖ匾?，但由于算法領(lǐng)域的商業(yè)模式閉環(huán)并不清晰，目前以巨頭為主。

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算法領(lǐng)域產(chǎn)業(yè)機(jī)會(huì)

AI算法框架

AI算法框架已經(jīng)是AI應(yīng)用開(kāi)發(fā)并不可少關(guān)鍵組件，是AI領(lǐng)域關(guān)鍵性基礎(chǔ)軟件，AI算法框架不僅整合了基礎(chǔ)的AI算法，而且對(duì)底層系統(tǒng)和硬件通信等進(jìn)行統(tǒng)一管理，把AI應(yīng)用的開(kāi)發(fā)的難度極大降低，對(duì)AI應(yīng)用開(kāi)發(fā)的普及起到積極而重要推動(dòng)作用。目前AI算法框架基本都是開(kāi)源產(chǎn)品，背后以巨頭企業(yè)和高校支撐為主，如TensorFlow背后是Google，PyTorch背后是Meta（原FaceBook），國(guó)內(nèi)華為和百度都有自己的開(kāi)源AI框架，清華大學(xué)也開(kāi)源的計(jì)圖AI框架，另外有個(gè)別創(chuàng)業(yè)企業(yè)也在從事AI框架領(lǐng)域工作，如一流科技開(kāi)源的OneFlow框架。

本文先把算力和算法領(lǐng)域的產(chǎn)業(yè)機(jī)會(huì)整理發(fā)出來(lái)，后續(xù)數(shù)據(jù)、模型和應(yīng)用等機(jī)會(huì)整理好之后陸續(xù)發(fā)布，敬請(qǐng)期待（未完待續(xù)）

來(lái)源：數(shù)據(jù)猿

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