计算力成为生产力，杭州超越北京成为中国AI计算力城市Top1
从2012年至今，ai训练所用的计算量扩大了30万倍；互联网巨头们在服务器采购上也投入巨大，计算力已成为社会的主要生产力。在本届世界互联网大会的人工智能论坛上，中国工程院院士、浪潮集团首席科学家王恩东分享了对未来ai产业发展的趋势洞察，并表示要赢得创新速度，ai算力、算法等投资至关重要。
“三十年河东，三十年河西”这句话用在现在有些“过时”了。
短短十年，传统企业在经济上的霸主地位基本就被互联网企业取代。在人工智能浪潮下，如今的产业变化更是需要以月来划分。
计算力已经成为重要的社会生产力，而ai是计算力最新的应用方式，也是目前计算改变社会经济的最高形式。
根据openai的分析报告，从2012年开始，ai训练所用的计算量呈现指数增长，平均每3.43个月便会翻倍，截止目前计算量扩大了30万倍。到2020年前，ai所需的计算量预计还会继续增长12倍。
11月8日，由工业和信息化部主办，世界知识产权组织联合主办的人工智能论坛在世界互联网大会期间召开。在论坛上，中国工程院院士、浪潮集团首席科学家王恩东分享了对当下ai产业发展的趋势洞察，并表示计算力已经成为当下智慧时代的重要生产力。
计算力成为生产力，杭州超越北京成为中国ai计算力城市top1
过去10年，互联网一直是全球经济最大的亮点。
10年前，全球市值top8排行榜中只有一家互联网企业，传统企业占据主流；而在2018年8月全球市值榜单中，top8的公司分别是苹果、亚马逊、alphabet、微软、伯克希尔·哈撒威、facebook、阿里巴巴和腾讯，只有一家非互联网企业伯克希尔.哈撒威入榜。这些高市值的互联网企业在服务器采购投入上也同样位居前列。
互联网经济的发展不仅体现在互联网产业，也体现在众多传统经济领域中，以传统零售业为例，从2009年到2017年传统零售产业增长了2.4倍，而互联网零售则增长了20倍，在整个零售产业中占比接近20%。产业互联网为传统产业带来了新的增长优势，计算力成为新兴产业发展及传统产业转型升级的“新动能”。
从技术上看，互联网对于经济的改变更多是计算对经济的改变。在本届互联网大会上，浪潮集团王恩东院士强调计算已经成为重要的社会生产力，成为衡量社会和经济发展水平的关键指标之一：
首先，同一领域内，规模越大的公司服务器采购量就越大，例如，市值top7互联网公司也是服务器采购量的全球top7。
其次，国家和地区的gdp规模与服务器出货量之间高度相关，甚至是线性相关，例如gdp与服务器出货量的前四位均为美国、中国、日本和德国。放眼国内，市场容量的地域分布与各省经济总量分布基本是正比例关系，上海、北京、浙江等发达地区每万亿gdp对应的服务器保有量远远高于全国平均水平。
具体到ai计算力方面，今年9月，浪潮与idc联合发布了《2018中国ai计算力发展报告》摘要版，其中对中国ai计算力城市发展水平作出了综合评估，ai计算力排名top5的城市分别是：杭州、北京、深圳、上海、合肥。另有数据显示，杭州、北京、深圳、上海，在城市创新力、独角兽企业量等方面也同样领先。由此可以看出，ai计算力发达的区域和城市，其数字化转型进程也走在前列，数字化转型要从计算力基础设施建设开始。
2020年ai所需计算量增长12倍，传统产业转型ai存在鸿沟
ai是计算力最新的应用方式，也是目前计算改变社会经济的最高形式，观察ai的发展和应用，可以更好的把握计算产业的未来趋势。王恩东在大会上提出了ai产业呈现出三大发展趋势：即创新速度成为ai产业发展核心竞争力，ai产业化加速以及产业ai化。
趋势一：创新速度是ai发展的核心竞争力
当前，ai产业已经度过了产业导入期，ai公司之间的竞争更多是创新速度的竞争。好的计算平台可以加速模型训练速度，ai应用就能够更快速地适应需求的变化进行创新，从而得到更快速的推广，为企业赢得竞争力。
据了解，在ai模型训练过程中，人工参数调整耗时与机器运行耗时大约分别占80%和20%，如果平台性能提高一倍，那么迭代周期就能缩短10%左右。因此，人工智能所需计算量一直处于高速增长状态。
另据openai的分析报告，从2012年开始，ai训练所用的计算量呈现指数增长，平均每3.43个月便会翻倍，截止目前计算量扩大了30万倍。据估计，到2020年前，ai所需的计算量还会继续增长12倍。王恩东认为，要赢得创新速度，ai算力、算法等投资至关重要。
趋势二：ai产业化在加速
ai产业化在加速发展，全球范围内，ai产业市场预估和ai领域投融资规模都很大，其中中国和美国是ai投融资额最大的两个国家。ai芯片、平台在内的ai算力也发展迅速，如nvidia市值在上半年接近两千亿美元，销售额也增长迅速。在国内，浪潮ai服务器占据了57%的市场份额。
目前，中国人工智能论文总量和被引用数量均为全球第一、人工智能领域的融资额全球第一。截止2018年8月，中国人工智能企业为1011家，涵盖了新品、硬件、应用软件等多个产业环节。王恩东表示，虽然中国已经具备相对完整的ai产业体系，但在ai基础层，中国与美国仍有差距，还需继续加强ai算力等方面研究。
趋势三：打破应用瓶颈，推进产业ai化
目前发展和应用ai的主体是各个互联网公司，但是能源、医疗、金融、零售等各个传统产业的ai化将为ai产业提供更为广阔的发展空间，同时ai也将推动包括制造业在内的各个产业的转型升级。
传统产业转型ai存在鸿沟。
当前，传统行业ai转型面临ai人才、技术等问题。传统用户ai人才短缺，同时没有技术能力进行算法开发、模型选择、算法优化、实施部署等具体工作，应用瓶颈普遍存在于各个行业。王恩东认为，传统产业ai化需要构建产业新生态，打破应用瓶颈。
目前，一些技术能力较强、产业影响力大的企业，发挥自己的平台作用，把isv、ai应用开发商整合起来，解决了这个问题。例如百度提出abc三位一体战略，全力推进新兴技术与各行业的深度融合；浪潮则致力于构建深入行业的生态系统，强化产品创新能力，针对关键场景开发ai计算软硬件，提供端到端ai系统方案及开发工具赋能行业应用。
王恩东院士还对ai产业发展提出了两个建议：第一，基础架构是ai发展的基础，发展ai，需要把ai发展的基础建设即计算平台建好；第二，建议地方在吸引投资时，做好ai应用的示范，把传统产业ai化、政府运作ai化，为ai发展提供一个良好的实验平台，使ai发展呈现健康的发展态势。
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首先，同一领域内，规模越大的公司服务器采购量就越大，例如，市值top7互联网公司也是服务器采购量的全球top7。
其次，国家和地区的gdp规模与服务器出货量之间高度相关，甚至是线性相关，例如gdp与服务器出货量的前四位均为美国、中国、日本和德国。放眼国内，市场容量的地域分布与各省经济总量分布基本是正比例关系，上海、北京、浙江等发达地区每万亿gdp对应的服务器保有量远远高于全国平均水平。
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