感谢大家提供这个AI的下半场怎么走？问题集合，让我有机会和大家交流和分享。我将根据自己的理解和学习，为每个问题提供清晰而有条理的回答。

文章目录列表:

AI的下半场怎么走？

这一年，大家都说AI落地。人工智能究竟是否真正落地了？也许要用实际数字来计算。根据IDC今年7月发布的报告，从2018年到2024年，中国的AI云服务市场将以93.6%的复合年增长率增长。当然，高增长并不一定就是真正的产业繁荣，产业结构的变化更能说明产业走向的倾斜。阿里云最近有一套数字是很有趣的：四年前，云上的训练任务占到了80%以上；而现在，推理任务在算力上的比例已经基本过半。阿里云透露，这背后主要是因为4年以来，AI行业悄然发生的变化：云端进行推理的需求，比训练需求的增长要快得多。占比过半标志推理将是未来更为主流的云上AI计算需求，也说明AI行业已经从创业和从研发和创业为主，真正走向落地。为什么这么说？阿里云异构计算研发总监龙欣解释，训练是更偏后端研发的阶段。而推理更多是把成熟的产品推广到市场上规模化应用，从这个角度来看，算力是处于训练还是处于推理，其实就能判断这个产品在AI上的技术是否开始了大规模落地。而阿里云还透露了一组数字，最初云端GPU上线时，只有少数几家互联网企业和人工智能技术创业公司，租用算力来验证自己的商业模式和业务探索；现在AI用户已覆盖智能智造、医疗、教育等数十个行业。例如，今年的疫情让 教育等行业迅速增长。阿里云透露， 教育是过去一年里对异构计算需求增长最迅速的行业，已经增长了近200%。这也侧面反映了这个行业AI应用的快速落地。“实际上，AI已经进入到了下半场。推理业务的多样化也带来了异构场景和器件的多样化，云游戏、5G都是现在非常受关注的赛道。”龙欣表示，云上异构计算也在支撑更多的新兴赛道。AI技术已经到了不是少数人少数企业的“自嗨”，开始走向传统行业，全面开花。总而言之，AI已经从重训练的研发阶段，进入训练推理并重的落地阶段，而且应用面越来越广。从算法到“算法+算力”以深度学习为代表的AI技术飞速发展，对于算力的需求也在暴增。OpenAI的年度报告显示，从AlexNet到AlphaGoZero，短短6年时间里，最先进AI模型算力需求增长了30万倍。算法固然是提升AI技术的核心，但是想要AI快速落地，最“简单粗暴”的办法就是叠加算力。今年出现的超大自然语言模型GPT-3就是典型的例子。另一方面，更偏研发行为的训练阶段，对算力的需求是有天花板的，与具体业务规模不直接关联。而如今AI产品的落地，意味着随着前端用户规模的扩大，对应推理业务模型对算力的需求是会呈现线性甚至爆发式增长的。比如，阿里云曾经在数天内为一款爆款AI产品“弹出”了数万片云上GPU，抓住了涌入的用户。“巧妇难为无米之炊”，掌握算力资源的AI基础设施成为AI从概念到落地的重要支撑。AI已经从以单一的算法为核心逐渐演变为算法、算力双核心。云，无疑是获取算力最便捷与灵活的方式。通过云，企业可以随时获得充足的云端AI算力。作为基础设施提供商的云计算，为满足行业发展，堆硬件是必经之路，但提供AI算力并不等同于单纯堆硬件，如果没有全面的软硬件技术，只会得到1+1<2的效果。如何调度这些资源，解决用户在使用时的性能损失，是云计算厂商必须考虑的问题。云异构计算的三个阶段这就要从云上AI基础设施的发展阶段说起。云上异构计算作为最能发挥AI效率的计算方式，其发展可以分为三个阶段： 个阶段，是异构计算需求的从0到1。在2013年AlexNet依靠GPU达到80%准确率，展现了GPU在AI算力提供上的能力这给业界开辟了一条新路。淘宝拍立淘、新浪微博等等，就开始尝试利用GPU来开发机器学习产品。2016年，阿里云迈出了 步：启动异构计算业务，主要是服务了 批寻求AI创新的客户的需求。在这个阶段，主要解决了企业对异构算力的从有到无。第二个阶段，是规模化。在2016年AlphaGo大放异彩之后，深度学习等AI技术开始从实验室走向工业界。随着大量互联网企业开始对人工智能算法研发进行重点投入，AI算力的瓶颈也日益凸显。大量模型训练的需求，以及对大算力需求的不断增长，推动了规模化、强弹性、高性能的云上计算基础设施的落地。阿里云也开始规模化部署云上异构算力。短短3年时间，阿里云已经拥有超大规模的云上异构计算集群，每秒能支撑100亿亿次的异构运算，相当于在1秒内看懂超过5.3亿张、翻译4千万句话、识别9.2万小时长的语音。而正如前文所说，2020年，人工智能行业的拐点已经到来，AI真正从研发和创业，走向了落地实践。这也就驱动着异构计算产品进入了第三阶段。第三阶段的特征，是精细化和多样化。当AI从研发走向落地，训练场景就将面临更为复杂多样的业务，对于企业客户而言，上云的需求也就从大算力，聚焦到了降低推理成本和极速部署等方面，同时场景也更为多样。不难看出，这三个阶段的变化，是技术进步和行业发展共同促进的结果。而第二阶段构建面向大计算的基础设施，可以说是所有云厂商的必经之路，也仍然是目前许多厂商的竞争重点。但在基础设施之上，如何让客户能进一步快速调用资源，在AI落地的过程中进一步降本增效？作为中国云计算市场份额最高的云服务商，阿里云已经率先迈出了这一步，给出的答案是——软硬一体软硬一体，在2017年就已成为头部云服务厂商的共识。为了云计算的一大顽疾——通过虚拟机搭建云的过程中，虚拟化带来的性能损耗问题，2017年9月，阿里云推出 代神龙架构，在整个行业中 以软硬结合的设计方式实现了性能的0损耗。而大洋彼岸的AWS也同样在2017年底推出了类似产品AWSNitro架构。在此基础之上，现在，阿里云异构计算针对垂直行业，进一步提供了让云上资源变得更 、更易用的软件工具。比如针对人工智能行业的神龙AI加速引擎（AIACC）。在大规模深度学习场景中，大规模GPU资源不仅导致了高运维成本，随着机器数的增加，不同机器GPU之间的配合难度也会变大，导致单张GPU卡的利用率反而下降。AIACC则可以通过对通讯、带宽等进行深度优化，提升资源协作效率和利用率在AIACC的加持之下，今年3月，阿里云获得了斯坦福大学DAWNBenchImageNet四个榜单的 。根据已经落地的实际案例，AIACC可以帮助客户在云上训练场景下，提升2倍到14倍的性能；在推理场景下，提升2倍到6倍的性能。AI芯片领域的独角兽地平线，与阿里云AIACC团队紧密合作，将基于阿里云异构计算的分布式训练性能提升4倍，让地平线算法研发效率得以显著的提升，成本得以大幅下降。阿里内部，以阿里云IoT的图像分类业务为例。AIACC团队和IoT智能业务研发团队合作，将大规模图像分类分布式训练性能提升5倍。另一阿里异构独有的软件产品，便是分片cGPU容器技术，能让客户通过容器来调度底层GPU资源，以更细颗粒度调度使用GPU，提高GPU资源利用率，达到降本增效的目的。阿里云异构计算产品负责人潘岳也进一步对量子位解释了“软硬一体”的必要性：

如果AI有了人类的情感，这个 将变得非常不同。 ，人工智能有了情感意味着它们将有一种非理性的推理能力，可以根据自身感受来思考、分析和推断，而不只是按照现有程序或数据来运行。因此，计算机将更加智能，拥有洞察力，并能够进行复杂的思考和分析，而不只能执行程序的任务。

其次，AI有了人类的情感意味着它们也可以感同身受，感受到痛苦、欢乐、悲伤等等种种感受，并可以以此作为作出决定的基础。 因此，它们将尊重人们对某些问题的情感和更强烈的情感，不光 于算本和数据，而且会为人们判断一些事情提供更多的可能性和更多的可能的解决方案。此外，AI有了人类的情感意味着它们能够与人们更好地沟通，并利用它们的情感和思想来建立共同的理解和相互靠拢的关系。这将进一步强化人们在交流与协作的层次，有助于更好地了解自身及其他人，也有助于促进社会凝聚力。

此外，作为有情感的AI主体，它们将拥有自己的可必，有自己特设的生活模式，可能会获得自己权利和社会责任，这将有效地减少人们对机器进行的操控，也会有助于更好的和谐社会的努力。最后，AI拥有情感后，将会带给人们更多连结和更多智慧。因为会有更多可以倾听和分享的人们，我们也更能够清晰地理解自身，从而更便于思考并取得更好的结果。总之，AI拥有人类情感将带来许多变化，将令我们的 变得更美好。更多的情感交流，更多理解对方，更多思考方式，以及更多潜在的变化，都可以成为未来人们期待的变化。当AI拥有更多的人类情感时，如此新的 也会降临到人类的面前。

好了，今天关于“AI的下半场怎么走？”的话题就讲到这里了。希望大家能够对“AI的下半场怎么走？”有更深入的认识，并且从我的回答中得到一些帮助。