科技进步的洪流中，我们如何造一条永不沉没的船？

伴随着一万年前晚期智人迅速扩张到全球并占据生态链顶端位置，对于信息的有效占有和处理成为我们有别于其他物种的特质与决定性优势。

然而在不到一个世纪以前,在处理信息这一工作上，我们仍在极度依赖于人工和人力驱动的简单工具，这在一些繁重、高度重复的工作中表现出极低的效率，大概对应于信息产业的前工业时代。

两次世界大战给人类历史留下永恒的伤疤与教训，而战争之余催生的很多技术却极大的服务于我们的生活。战争对于自动化信息处理的需求催生了电子计算机，尤其以冯·诺依曼模型为代表的电子计算机，使人类第一次可以借助机器，处理多种任务，早期庞大的电子管计算机如同瓦特的蒸汽机将人类的信息工业推入蒸汽时代。

我们的设备也在“进化”丨tuchong.com

此后随着计算机的形态一再缩小，性能不断提高，但是人类运用机器的方式并没有变化，如果想要获得信息服务，你必须首先具有一台计算机设备，不论是PC，还是智能手机。

近年来的云计算的发展，则在将这一行业推进到新的电气时代。如同你基本无法在现代纺织厂见到蒸汽机一样，你可能也无法在将来的信息工厂见到很多大型计算机。如同电力一样的算力（计算能力），正在成为一种新的公共服务设施，以一种更高效简洁的方式提供给公众和行业。

最近大热的电影《流浪地球》为科幻题材的文学作品带来了空前的关注度，街头巷尾都在热议刚刚开启的“中国科幻电影元年”。而与此同时，对《流浪地球》小说原作者刘慈欣及其作品的关注和讨论也直线飙升。

刘慈欣曾经在他的惊世名作《三体》中提出了“技术爆炸”的概念。这一概念本意上主要指，智慧生物所拥有的在很长时间内才能实现的科学技术在比原来短得多（有可能远远超出原来的几倍）的时间内以爆炸形式迅速发展的现象。

从人类的发展史上我们就可以一窥“技术爆炸”的端倪：从原始人类的钻木取火到古代火药的发明，经过了数以万年计的时间，但从莱特兄弟在空气动力学刚刚起步的20世纪初期造出第一架飞机，到起飞质量三千吨的土星五号助推旅行者探测器，沿着精密设计的飞行轨道脱离太阳引力，尚不到一百年。

我们正处在“技术爆炸”的时代丨tuchong.com

直到今天，我们仍然生活在这样一个技术爆炸的年代。上世纪90年代国际象棋特级大师卡斯帕罗夫输给超级计算机“深蓝”，震惊了世界。但人们很快就从初始的震惊中恢复过来——国际象棋的规则明确，棋盘空间有限，高效率的搜索算法和强劲的计算能力加在一起，超过人类也是理所当然的事情。很多人认为，棋盘空间庞大、规则复杂的围棋将会是人类棋手捍卫尊严的堡垒，然而仅仅二十年后，中日韩几乎所有顶尖围棋大师被计算机横扫。

Alphago对战李世乭，取得压倒性胜利丨tuchong.com

这台名为AlphaGo的计算机围棋系统，通过连续不断的模仿学习人类顶尖棋手的棋谱，实现了对人类顶尖棋手的超越。就在有人质疑AlphaGo仍然在学习人类经验获得成长的时候，AlphaGo Zero又横空出世，完全从随机下棋开始，抛弃人类知识进行自我进化，只需要3天就以100：0的战绩打败了前辈AlphaGo。

这背后的关键技术，就是人工智能。对围棋这一“人类智慧堡垒”的快速攻克，使得全社会对于人工智能的普适应用给予了极高的期望。

在棋盘之外，基于人工智能的技术已经开始在市场上攻城略地。

大家应该还还记得，最近每逢张学友演唱会，总是能抓到通缉已久的逃犯。这背后的原因是，演唱会场馆和出入口都布置了大量摄像头，基于人工智能的人脸识别系统会尽可能地扫描比对每一个出入的歌迷，当发现疑似逃犯时，就会通知巡警前往确认，于是逃犯往往还在准备挥动荧光棒时就毫无防备地被捕。而这一项任务，是很难通过人力来完成的，因为再有经验、再有眼力的刑警也没办法在数万人的大场馆里逐一筛选通缉名单上的每一位罪犯，而人工智能却能做到。

歌神：我也很无奈啊……丨tuchong.com

另一方面，当大家打开手机观看网红直播、或者拍摄旅游景点照片的时候，人工智能算法也开始介入图像效果的后处理。当你在搜索引擎里敲下一个关键字，试图搜索你想要的信息的时候，背后也有大量的人工智能算法参与。有影响力的网站会记录用户的浏览、搜索历史，基于这些数据去使用人工智能算法来预测用户感兴趣的内容，并主动推送，提高用户对自家服务的黏性。

人工智能的实现不仅需要强有力的智能算法，也需要超越以往的硬件和其他基础设施。AlphaGo对战李世石时使用了1920颗中央处理器（CPU）和280颗擅长大规模并行计算的通用图形处理芯片（GPGPU）。据悉，AlphaGo下一盘棋的成本是3000美元，主要成本构成是电费和散热开销。

在棋盘之外，谷歌的数据中心里目前已有10%的业务基于人工智能来运行，按照谷歌内部的估计，如果未来每个人每天用三分钟语音搜索，谷歌数据中心的中央处理器（CPU）数量需要翻倍。业界认为谷歌的数据中心规模应当在几百万台服务器（亦即几百万颗中央处理器芯片）的规模，每颗CPU的平均功耗大致一百瓦左右，将这个规模的基础设施翻倍，成本是难以接受的，而且这还只是面向语音搜索而已。

也正因为这样的原因，谷歌研制了日后吸引业界关注的张量处理器（TPU），将能效提高了十到一百倍，并成功支撑了AlphaGo Zero的自我进化。

谷歌并不是唯一一个这么做的公司。业界逐渐意识到，人工智能的崛起也需要极为强大的计算芯片来支撑，于是众多业界巨头纷纷跟进，目前Amazon，Facebook都已开始了自己的人工智能专用芯片计划。

围绕芯片的竞争日益激烈丨tuchong.com

历史上，英特尔生产的中央处理器芯片垄断了超过90%的市场，并承担了我们常见计算任务中的绝大部分。但由于人工智能应用需要极强的并行运算能力，业界逐渐认识到英特尔的中央处理器芯片无法满足需要，于是多种以并行计算能力著称的新型芯片开始切入人工智能领域，从英特尔的手中争夺市场。

其中风头最劲的，当属英伟达主推的通用图形处理器芯片（GPGPU）。 大家可能会疑惑，为什么图形处理器会跟人工智能扯上关系呢？其实图形处理器进入人工智能市场有着非常巧合的原因——

图形处理器以往面对的主要市场是电脑游戏，但是游戏中的很多操作在底层实现上都基于矩阵运算（例如游戏人称视角的改变实际上是矩阵变换），而人工神经网络的实现也大量基于矩阵结构进行，因此图形处理器被发现同样适合进行人工智能应用的加速。基于通用图形处理器芯片的人工智能应用相对于传统芯片，通常可以获得几倍到十倍的算力和能效比提高。

接着是可编程门阵列芯片（FPGA）。可编程门阵列芯片历来就擅长进行超大规模并行计算，但是能效比和算力密度通常不佳。可编程门阵列芯片的最大优势在于“可编程”三字，这种芯片可以像干细胞一样迅速适配不同的人工智能业务，因此受到包括微软在内的一些巨头青睐。

最后问世的是专用集成电路（ASIC）。这一种芯片的优缺点都同样突出，优点是它的算力功耗比、算力面积比、绝对算力等指标都显著超越其他三种技术方案，但同时也需要最大的研发投入、最长的设计周期，以及相对来说最差的业务适应性。

目前各种芯片背后都有巨头公司和大客户在支撑。例如，英特尔收购了著名FPGA厂商Altera，并将自己的至强（Xeon）服务器芯片与Altera的FPGA芯片融合，这一方案已经应用在微软的Bing搜索引擎上；图形处理器芯片的主要厂商英伟达，也早早地捕捉到了战机，开始在这一领域连续发力，最新的图形处理器芯片无论在算力还是在能效比上都开始逼近甚至超越一些专用集成电路的方案，英伟达的CUDA开发生态环境也吸引了大量的人工智能应用开发者专注于此；著名FPGA厂商赛灵思（Xilinx）也开始着重宣传自己的芯片在人工智能领域的应用，专用集成电路（ASIC）赛道上也来了Amazon，Facebook等两位超重量级选手。

虽然说科技无国界，但尤为可惜的是，上述企业全部来自西方发达国家，不能不说是一种遗憾。尤其是在中美贸易关系微妙的当下，像人工智能这样的技术，如果不能掌控在自己手中，无疑将成为阿喀琉斯之踵。

所幸最近终于有一家国内企业开始发力。

2017年9月，业界在一个星期时间里见证了两场超重量级发布会：华为的Mate 10 Pro和苹果iPhone X。

Mate 10 Pro的发布会颇有深意地定在iPhone X发布会前一周，其芯片麒麟970是全世界第一个具备手机端人工智能硬件加速能力的——华为从来不是一个甘心于第二的厂商。

麒麟970的问世丨华为

Mate10和麒麟970问世之后，有关华为人工智能战略“达芬奇计划”的传闻开始见诸报端。业界开始传闻华为正在开发ARM服务器芯片以图打破英特尔的强势垄断，又有人说华为想做的是一颗专门针对人工智能业务的专用芯片，以对付英伟达在这一市场的先发优势，还有人认为，华为只是一家通信公司，它只想插手智能网络相关领域的应用。

但华为一直对此保持缄默。

直到2018年华为全联接大会前后，答案才终于揭晓：华为做了上述所有事情，而且还不止于此。在这场业界震撼的会议上，华为公布了两款面向人工智能的芯片。自此，华为智能芯片家族布局完全成型——

世界上第一款7nm工艺的ARM服务器处理器芯片鲲鹏920，专注于智能管理的Hi1710，将直接对抗英伟达的人工智能专用训练/推理芯片昇腾系列，具备存储智能控制的Hi1812，以及出自华为老本行——智能融合网络的Hi1822。

这五颗芯片将分别负责算力、管理、AI、存储、传输等五个层面，在人工智能战场上形成一道互相连接的“智能计算”战壕。

面对AlphaGo的东家谷歌亲自下场设计的TPU，老牌芯片垄断厂商英特尔，以及在人工智能领域的后起之秀英伟达，还有从互联网战线上杀了一个回马枪的Facebook和Amazon，华为的切入能不能竟全功还很难预料。有人可能会认为，华为虽大，但同时对抗这么多家西方顶级巨头，恐怕也难有胜算。

但从另一个角度上来说，已经在五大领域都拥有自研芯片的华为已然打通了任督二脉，是业界为数不多同时具备人工智能全栈式能力的企业，这使得华为的人工智能业务可以实现全场景支撑，让华为在人工智能赛道上有着独特的竞争力和宽厚的护城河。

以这云端、终端、边缘端的五大芯片为根基，可以构建起完整、自主化、且互相连接的“云边协同”生态系统，甚至进一步支撑华为云在公有云、私有云、混合云等领域的国际化竞争中取得更优异的成绩。可以说，以强大的智能计算能力为基础，“华为云”可以绽放得更加绚丽多彩。

蒸汽时代的科技进展使得人类从简单重复的体力劳动中解脱出来，而人工智能的目标是进一步把人类从脑力劳动中解放，进一步实现生产力的飞跃。但人工智能的普适应用，却是在商业竞争中推进的。对于广大消费者而言，华为的加入只会拉低技术普及的门槛，让每个人都从中受益，同时也让中美之间微妙的贸易关系多保存一张能打的牌，何乐而不为。

人工智能的应用仍然处在爆发式增长阶段，今日在技术/市场上的领跑者亦有可能变成明日的跟跑者，眼下就断言未来的霸主花落谁家为时过早，但作为一个高新技术行业，未来的胜出者一定是能够持续、密集进行技术研发投入的企业。各家公司的布局还将如何演化，我们拭目以待。