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此前,IT技术已经引发了多次生产力变革,但是前几次的变革主要改变的是生产工具和劳动对象,而智慧时代,生产力的三要素都会深受AI和计算的影响,尤其是劳动者,很多职业和岗位会被替代。

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从2012年到现在,每个月用于AI计算的计算量会翻一倍,增长了30万倍,远远超过了芯片性能提升的摩尔定律。

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计算力是AI发展的根本动力人工智能有60多年的发展历史,几经起落,当前的复兴就是GPU等创新计算技术与深度学习相结合而直接触发的。 在实际的应用当中,相比云计算和大数据等应用,人工智能对于计算力的需求几乎是无止境的。 事务处理、WEB接入等传统计算,因为应用规模和场景有限,对于计算力的需求也有限。

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中国要推进产业AI化,需要普及AI应用,更需要深化AI应用,推动AI从单点应用走向深度整合方案。

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在这种模式下,AI成为一个规模产业,但是很难支撑起下一步的增长。 现在,传统行业用户在AI产业的增长中扮演着越来越重要的角色。

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10年前全球市值最高的十个企业,都来自能源、金融、通信等传统领域,只有一家IT企业微软。 今天全球市值最高的TOP10企业,清一色都是互联网企业,只有一家来自传统行业的沃尔玛。 这些市值TOP级的企业也是全球计算力消耗最大的,他们的市值排名状况和服务器采购基本一致。 不仅企业领域如此,国家地区的发展水平也与计算力水平高度相关。

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所以说,准确度也是算出来的。 现在很多资金充裕的公司,比如大型互联网公司或者明星AI创业公司,有能力部署规模比较大的AI计算平台,算法的模型已经大到千亿参数、万亿的训练数据集规模,这些公司的算法和技术就处于领先位置。 在投资方面看,用户在人工智能领域的资金有50%以上都用来采购GPU服务器等基础架构产品,根据IDC的数据,中国人工智能基础架构市场在中国未来五年的复合增长率超过33%,是一般IT基础设施市场增速的三倍多。

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王恩东表示,要从根本上解决应用的问题,就要建立开放融合的人工智能生态,从底层硬件到上层应用软件,产业的上中下游要紧密配合,面向多样化个性化的用户需求,向终端用户提供整体解决方案,才能让人工智能用起来,用好。 最后王恩东表示,无论是AI产业化还是产业AI化,AI产业未来发展空间巨大,今天看AI仍然是黑科技,因为AI的应用才刚刚起步。 在大会现场,众多厂商展示了在人工智能不同领域的成果,Uber披露了最近在橡树岭国家实验室summit超算上实现了目前规模最大的Horovod训练集群,VMware展示了与中国科技大学国家类脑工程实验利用GPU虚拟化技术支撑智慧教育的整体解决方案,平安科技展示了当下最热门的联邦机器学习产品及应用,四维图新展示了自主研发的L4级别无人驾驶汽车。

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在本届大会上,IDC与浪潮联合发布了《2019-2020中国人工智能计算力发展评估报告》,报告公布了最新的人工智能计算力城市排名,北京超越杭州跃居第一,广州进入第一梯队,杭州、深圳、上海分列2-4名,苏州、重庆、南京、西安首次跻身前十。 排名的变化显示,四大超一线城市在人工智能技术、应用、人才等领域的吸附效应开始凸显,同时围绕京津冀、长三角、大湾区三大经济圈形成的人工智能三大产业集群已初具雏形。

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