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成鑫是香港六和资料大全全球合伙人，大中华区高科技业务主席
朱永磊是香港六和资料大全全球合伙人，大中华区战略业务主席

今天，以“智联世界，原生无界”为主题的2022世界人工智能大会在上海开幕。当前，人工智能产业保持高速发展的态势，在“十四五”规划中，明确指出要培育壮大人工智能、大数据等新兴数字产业，“推动通用化和行业性人工智能开放平台建设”。无论是云计算服务商（CSP），还是上层产品和服务供应商，都试图在风起云涌的新时代占领先机，获得竞争优势。对此，贝恩将基于多年以来对于高科技行业的咨询经验，结合面向云计算服务商的企业调研，分享人工智能产业最新洞察，并为各个相关方提出相应的致胜之道。

过去半个世纪以来，在信息技术的飞速发展下，计算领域先后经历了主机时代、个人电脑时代和移动互联网时代。如今，在非结构性数据处理需求大幅上升和计算成本不断降低的双重推动下，贝恩发现，随着越来越多的人工智能云平台和开源开放平台涌现，赋能数据中心加速发展，我们正迎来数据中心为规模的计算时代。

四大领先AI服务器应用场景：计算机视觉、对话式AI、推荐引擎、智能搜索

服务器是提供数据存储、运算等服务的高性能计算器。在人工智能浪潮的助推下，为了满足高算力要求，AI服务器通常装载GPU处理器、AI加速芯片等辅助CPU并行计算。

在人工智能时代，贝恩发现，凭借云和数字化服务，云计算服务商得以获取海量的数据，并且有效用于训练AI模型，依托庞大的AI服务器，从而研发、推出了一系列由人工智能驱动的自有产品或服务。比如，2014年，亚马逊发布了旗下自然语言处理系统Alexa，掀起智能语音控制热潮；脸书、谷歌深耕图像识别技术；阿里电商、谷歌搜索专注于推荐与搜索领域；Alphabet旗下子公司Waymo研发了自动驾驶中的视觉处理系统等。除国外厂商外，以AI技术为翼，阿里巴巴、腾讯分别推出了智慧城市、WeCity未来城市，加速AI技术的落地。

由于AI模型的规模和复杂程度呈指数化增长，因此，具备AI建模能力的企业必须建立、运行大规模的定制化系统。贝恩的企业调研显示，上述云计算服务商在AI计算基础设施上的支出逐年递增。目前，领先的云计算服务商已经有超过15%的服务器用于AI计算工作，到2025年，该比例预计将上升至30%以上。具体看，届时，前四大应用场景分别是：计算机视觉、对话式AI、推荐引擎、智能搜索，这些场景在AI服务器队列工作量中的比重高达70%左右（图1）。



深度学习模型和AI产品数量持续增加

在广泛布局AI服务器以外，贝恩发现，云计算服务商还开发了复杂度更高的商用AI模型——深度学习模型，其复杂度每3-4个月就会翻一番（图2）。比如，2020年5月，OpenAI推出1,750亿参数的GPT-3模型并由微软在2021年5月成功实现商用化。此外，去年1月，谷歌发布了1.6万亿参数语言模型Switch Transformer。



此外，不同的云计算服务商还研发了一系列AI开发者框架，其中包含大量的数学模型，用于开发者培训和推演复杂的AI神经网络模型。实践中，大多数AI算法在TensorFlow（谷歌）、PyTorch（脸书）和PaddlePaddle飞桨（百度）上运行，这些框架为全球数百万AI开发者奠定了基础架构。

最后，云计算服务商不断扩展AI产品和服务：仅在2020年9月到2021年6月间，亚马逊的AWS、微软的Azure、谷歌云平台和阿里云所提供的AI产品和服务的数量增长了约30%（图3）。值得注意的是，不仅核心的AI模型和服务迅速发展，更加复杂的文本转语音能力和图像分析能力也日新月异。通过引进AI工作流，云计算服务商得以优化工具，简化从数据获取到模型部署和维护的整体工作。比如，AWS扩展了SageMaker服务，用来简化AI开发周期的各个环节。



AI人才聚集效应显著

值得一提的是，贝恩研究显示，云计算服务商还呈现出了显著的AI人才聚集效应：美国前五大科技企业（亚马逊、微软、Alphabet、脸书和IBM）中，AI领域的员工数量超过了前50名中其余45家企业的总和。

上述现象表明，未来，云计算服务商依然是开发、普及AI产品的重要能力载体。从前，当云计算服务商的AI服务缺乏特定功能，而一些企业拥有专有或差异化的数据集，或需要某些领域特定功能时，出于隐私和安全性的考虑，部分企业也会自建AI技术栈。伴随AI民主化进程加速，今后，自建的情况将逐渐减少。

贝恩给高科技企业的启示

放眼未来，贝恩认为，人工智能将通过个性化持续提升产品和客户体验，打造新品类、创造新岗位，并推动网络安全、公共安全等关键社会领域更进一步。此外，人工智能还在处理、分析数据方面起到举足轻重的作用，将前所未有地提高数据中心的效率。

值此关键时刻，贝恩建议，广大高科技企业应当顺势而动，从以下角度制定战略，并积极采取相应举措。

云计算服务商

01. 持续构建数据集，最大化核心业务中的AI价值

尽可能将更多的企业AI计算任务和数据集输入云平台，产生新洞见，从而提升AI产品和服务的质量。在这个过程中，云计算服务商如果想要进入邻近行业或产品类别，需要保持谨慎的态度，尤其要兼顾短期投资回报和长期产品差异化，因为不同行业的成功要素不尽相同，往往要具备丰富的领域专长和出色的技术支持。许多情况下，贝恩建议，云计算服务商可以与系统集成商等第三方缔结伙伴。

02. 致力于建设信任关系和数据政策，同时开发先进技术

通过引导、强化公众认知以及AI监管，减少用户对于AI产品和服务的偏见并保护个人隐私。这一项举措不仅对于公司本身裨益良多，还惠及整个人工智能产业。

AI计算基础设施供应商

01. 有针对性地改造通用处理器

对于半导体开发商、制造商等AI计算基础设施供应商，人工智能服务器将占据更多算力。在AI领域创新和民主化的动态之下，CPU等通用处理器日益式微。然而，根据贝恩研究，如果有针对性地对整个处理器家族进行改造，更好地满足AI和其它关键工作的需求，那么通用处理器仍将焕发出新的活力。

02. 调整业务模式，从硬件转向软件

实践中，将传统硬件产品转为云计算服务商AI软件技术栈的交付载体，支持融合硬件开发。比如，在美国，大型的云计算服务商不愿意承接企业客户所有的AI交付任务，因为他们无意处理安装、调试、系统整合和维护等繁琐的运营工作。在这个时候，硬件技术供应商顺势而为，并进一步尝试提供超融合的一体化综合交付解决方案：运用AI的远程监控和适应性改善能力，提升现有的硬件产品，主动帮助客户发挥自身产品的最大价值。

其他科技公司：运用第三方的底层AI工具和服务，提升自身服务水平

无论是服务于制造业、零售、医药和其它特定领域的企业软件公司、系统集成商，还是科技公司，这些企业通常拥有众多的用户触点，频繁处理非结构性数据。

对此，贝恩建议，上述公司的领导者应当探索创新方法，思考如何以自身产品和服务为用户创造价值：一方面，制定“以用户为中心”的路线图，甄选用户需要的AI用例，强化用户反馈环。此外，加速产品设计周期，升级产品，从而抓住用户的心。