华为入局AI就挑战英伟达？徐直军没这么说！

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今天，华为全联接大会例行举办，本次大会主题是“+智能 见未来”，主要围绕华为人工智能技术进展展开。

大会上，华为副董事长、轮值董事长徐直军正式宣布了最新全栈全场景AI解决方案。同时，在会上发布了昇腾910和昇腾310两款面向AI的芯片。

据徐直军介绍，昇腾910是目前单芯片计算密度最大的芯片，它的计算能力远超谷歌和英伟达。昇腾310芯片则主要依托功耗低的性能优势。

制约性能的最大瓶颈是算力 推出全栈全场景AI解决方案

在宣布AI战略和产品发布之前，徐直军首先对华为为什么在此刻正式开启集团层面的AI战略进行了解说。

首先，是社会生产力和生产方式的变革。

在徐直军看来，前两次产业革命提升了生产力，从而形成了大规模工业化的生产方式，工业化给产业带来的红利在信息化革命的早期达到顶峰，同时经由互联网推动，使得极大的物质需求通过工业化的方式得到满足。

但在信息革命后期，直到目前的智能革命，生产力已经不再是主要矛盾，生产方式也随之变革，从工业化转向去工业化。

因此，徐直军认为，未来的社会工作结构将会是菱形，目前三角形结构中的底层很多简单重复性劳动会被AI替代。

他强调说，AI的应用经历了第一阶段的局部探索，到目前第二阶段被日渐广泛应用，未来即将进入的第三个阶段是基于AI的生产力全面发展。

当将目光充分聚焦于AI可以解决的问题，基于数据、算法、算力的底层架构就显得非常重要。

在数据可以大范围获得，算法已经有比较深入研究的当下，真正对行业的考验是算力。

徐直军认为，目前的AI还需要做出10大改变：模型训练从目前的数日、数月，缩短到几分钟，甚至是几秒钟；提升算力，从稀缺昂贵变得充裕和经济；注意在开放数据环境中保护隐私；算法需要数据处理高效、能耗高效；在数据挖掘、获取、标注等机械化领域，让AI变得自动化，或者半自动化；结合制造领域，实现工业级AI；模型的更新未来实现闭环系统，保证企业应用；AI与新兴技术结合，包括云、物联网、边缘计算、区块链等紧密结合；提供平台支持，发展一站式平台，成为所有ICT人员的基础技能；解决AI人才稀缺的问题，实现数据科学家、领域专家、数据科学工程师相互协作。

如何实现以上改变，徐直军提出了5大战略：

·基础研究方面，继续强力投入，包括计算视觉、自然语言处理、决策推理等领域构筑数据高效（更少的数据需求）、能耗高效（更低的算力和能耗）、安全可信、自动自治地机器学习基础能力等方面；

·打造AI的全栈解决方案，面向云、边缘和端等全场景的、独立的以及协同的、全栈解决方案，提供充裕的、经济的算力资源，以及简单易用、高效率、全流程的 AI 平台；

·投资开放生态和人才培养，面向全球，持续与学术界、产业界和行业伙伴广泛合作，打造人工智能开放生态，培养人工智能人才；

·解决方案增强，把 AI 思维和技术引入现有产品和服务，实现更大价值、更强竞争力。

·内部效率提升，应用 AI 优化内部管理，对准海量作业场景，大幅度提升内部运营效率和质量；

据徐直军介绍，华为的全场景，是指包括公有云、私有云、各种边缘计算、物联网行业终端以及消费类终端等部署环境。全栈是技术功能视角，包括芯片、芯片使能、训练和推理框架和应用使能在内的全堆栈方案。

具体包括：

·Ascend： 基于统一、可扩展架构的系列化AI IP和芯片，包括 Max，Mini，Lite，Tiny 和 Nano等五个系列。包括今天发布的华为Ascend 910和Ascend 310。

·CANN：芯片算子库和高度自动化算子开发工具。

·MindSpore：支持端、边、云独立的和协同的统一训练和推理框架。

·应用使能：提供全流程服务（ModelArts），分层API和预集成方案。

两款芯片+深度学习开源框架并驾齐驱

除了发布AI战略，此次华为发布会最大的看点还包括两款全新的AI芯片，以及推出深度学习框架MindSpore。

AScend 910（昇腾 910）

无疑，这款芯片的对标是英伟达去年底发布的“Tesla V100”。

作为史上规模最庞大的GPU，TeslaV100拥有超过210亿个晶体管，以及超越上一代的5120个CUDA单元，充分保证了它的超强算力。

想要超越如此性能并不容易。昇腾910采用 7nm 制程，最大功耗为350W，算力比英伟达 Tesla V100要高出一倍。同时，昇腾910是目前单芯片计算密度最大的芯片。

这款芯片在明年第二季度上市。

Ascend 310（昇腾 310）

与高功耗的910不同，310主打低功耗，但算力相对超高。

310是昇腾迷你系列的第一款产品，功耗仅为8瓦，采用12nm工艺，算力却可达16TFLOPS。

与芯片同时，华为还发布了大规模分布式训练系统Ascend集群，以及三款昇腾IP。

据了解，Ascend集群设计包括1024个Asced 910芯片，算力达到256P，大幅超过英伟达DGX2和谷歌TPU集群，可以帮助开发者更快地训练模型。

三款昇腾IP分别是Ascend Lite、Ascend Tiny、Ascend Nano。同时，华为还将发布基于 Ascend 310的多款AI产品，分别面向不同场景，如Atlas800、MDC600等。

基于昇腾 310/910，华为还将提供相应的加速卡和服务器，以支持公有云、私有云服务。

MindSpore

除了硬件，华为在深度学习开源框架上也勇敢的走出了一步。

目前市场上的深度学习框架已有TensorFlow、Caffe、CNTK等国际科技巨头的布局。在国内也有百度PaddlePaddle。

但与其它家只集中于某个生态领域不同，华为不仅想要将软硬件统一，从算法到应用，训练到部署，云端到终端，华为有全产业生态布局的野心。

据了解，MindSpore可覆盖终端设备到云服务器的所有场景，其容量只有不到2m大小，运行时占用内存不到50m。华为表示，MindSpore 同时也支持目前所有主流深度学习框架中的模型。

现有格局，靠华为AI战略改变？

中兴事件之后，人们对国产芯寄予了越来越高的期望。担此重任的，除了BAT等互联网巨头，也包括在信息产业中长成的电子企业，这其中最为瞩目的就是华为。

与硅谷的传统科技企业相比，华为的芯片可以称之为异军突起。

对于为什么进入芯片领域，徐直军早前曾透露说：“华为自己做芯片仅仅定位来承载自己的硬件架构，实现产品的差异化、竞争力和降低成本。”

为实现这一目的，华为从2004开始研发手机芯片，到2009年第一颗K3、2012年K3V2的失败，再到2014年海思麒麟手机芯片开始跻身业界主流，前后经历了十年。

真正开始得到人们认可的是麒麟970，在2018中移动芯片排行榜上，麒麟970的跑分位列第二，与第一骁龙845非常接近。

在970的基础上，麒麟980采用了7nm制作工艺、双NPU。

此次的“双芯+深度学习框架”战略，能否让华为在AI芯片的江湖地位更进一步？甚至如业界所愿超过英伟达？

进阶可能，超越老大还是不要做短期想象了。 

首先，在应用产品线上，华为的局限还很明显。

除了此次华为用于对标的Tesla V100，英伟达在AI芯片上的探索还有

“Titan V”PC GPU，这款发布于去年底的产品，拥有110万亿次浮点运算性能，和用于数据中心的英伟达Tesla V100 GPU一样，Titan V也更加清晰地面向AI。

在自动驾驶领域，“DRIVE”系列也于今年年初开始流片。搭载两颗Xavier芯片和Volta架构GPU，最终形成“DRIVE PX Pegasus”自动驾驶平台。超高配置让其拥有了高达320 TOPS的深度学习处理能力。

今年年中，英伟达再次对外界发布了全新AI芯片“Jetson Xavier” 。黄仁勋对这款芯片寄托的期望是：一台小电脑，将成为未来机器人的大脑。清晰的将其定位在机器人领域。   

事实上，在AI芯片的终端产业赋能上，不仅仅是英伟达，传统芯企英特尔、AMD在AI产品的应用定位上都很清晰。

相较而言，华为的产品线还不够丰富，在应用端有缺失。

其次，从已开发市场来看，在需要大量计算的AI算法中，英伟达的AI芯片几乎具有垄断地位，国际科技巨头和BAT的数据中心都使用它的芯片。这部分市场对于华为来说，想要抢占并不容易，甚至华为自身其实也在使用。

此外，站在华为竞争对手榜单上的还有国际互联网和电子巨头，谷歌TPU不排除2019年会对外出售，三星尽管在AI芯片领域布局较慢，表现也不出众，但财大气粗和在半导体行业江湖一哥的积淀，也不容小觑。

回到国内，BAT也都是实力担当，在数据集、算法和应用场景上更具优势。

所以，华为所面临的局面是“前有豺狼后有虎”，需要稳扎稳打，步步为营。

另一方面，抛开微观市场，宏观来看，发布会上徐直军坦言：“AI赋能万物是我们的愿景，但以目前情况来看，只有约4%的企业已经投资或部署了AI技术，5%的高等教育机构使用了AI，而从人才来看，行业的供需百分比仅为1%。”

这三个数据透露出两个信息：B端市场对AI技术的应用极少；从事AI的从业者供求悬殊。

经济学有这样一个市场原理：当一个行业市场进入者的数量和它的产出远低于需求饱和极限，就是完全竞争市场。在这个市场中，参与者可以随意进出，对于均衡价格没有影响，企业之间也不是基于市场份额的竞争，而是谁最先发动革命性技术变革的竞争。

目前AI还谈不上市场格局竞争，无论是华为、英伟达、英特尔，谷歌，还是BAT，大家都是完全竞争市场的参与者，都具有进行技术质变的实力，但如果只是一些数量上的改观，并不会撼动先发者的优势。

这样说来，华为自身或许根本不是描述的那样想赶英超美，好大喜功。只不过向业界表态要入局AI，我产品性能还不错，希望大家认可。仅此而已。

所以，还是冷静下？等AI芯片产业江湖真正搞大了再讨论谁来担任盟主？

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