華為高管詳解AI戰略與投資邊界：沒有「暴力」，哪來成果

隨著華為昇騰910的對外正式商用以及AI計算框架MindSpore的開源，華為在人工智慧領域上的戰略執行進入了新的階段。

8月23日，華為公司輪值董事長徐直軍在發布會上表示，昇騰910、MindSpore的推出，標誌著華為已完成全棧全場景AI解決方案的構建。面向未來，針對不同的場景，包括邊緣計算、自動駕駛車載計算、訓練等場景，華為將持續投資，推出更多的AI處理器。

「516事件對華為整個AI戰略推進以及對AI相關產品的研發與商用沒有任何影響。儘管外部環境發生了很多變化，但是整個AI戰略以及AI產品的研發和商用穩步有序的開展和推進，也達到了預期的結果，按期完成了計劃。」在會後的一場小型媒體溝通會上，徐直軍對第一財經記者表示，昇騰910今年9月就能在中國上市，明年一季度在全球上市。

但他同時強調，昇騰系列晶元不以獨立的晶元推向市場，而是以板卡、伺服器和雲服務的方式推向市場。「不僅如此，我們還希望與AI晶元開發企業探討合作，把他們的晶元應用於各種各樣多樣化的邊緣計算場景。AI晶元不會獨立作為一個業務面向市場。」徐直軍說。

為什麼要投人工智慧？

近年來，全球範圍內的AI初創公司不斷湧出，互聯網科技巨頭時不時也發出「all in AI」的言論，華為也在去年10月正式對外宣布了AI戰略，期望以架構設計者以及生態主導者的雙重身份帶動自身和行業發展。

「其實我們的邏輯很簡單，我們所有技術都是同源的，一個是通信，一個是計算，一切都基於通信和計算來研發的。」徐直軍對記者表示，所有的業務是在面向不同的客戶群做不同的產品，至於不同階段增加或減少了什麼，是面向客戶需求和面向未來的發展，一個自然的結果。「比如說，我們做智能網聯汽車的增量部件，從汽車業來看是一件很新鮮的事情，對我們來說做的還是現在的東西，只是應用於汽車而已。」徐直軍說。

他以華為雲EI為例，表示面向客戶的時候，華為需要提供所有跟AI相關的服務，但如果說去買市場上的板卡，再來提供雲服務，不虧就不錯了。據悉，華為雲EI是2017年9月華為面向企業、政府發布的人工智慧服務平台。

此前，谷歌雲推出了用於邊緣計算的Edge TPU，作為Cloud TPU的補充，用戶可以在雲上構建和訓練ML模型，然後通過Edge TPU硬體加速器在Cloud IoT Edge設備上運行這些模型，這在某種程度上降低了開發者的成本。但如果能出現一套框架，讓手機、公有雲、私有雲、邊緣計算等不同平台的AI應用一次調校就能部署，將會比Edge TPU更有效率。

「全場景覆蓋是華為的不二選擇，目前華為是全球唯一一家可以提供全場景AI解決方案的廠商。」徐直軍說。

華為表示，昇騰910商用以後，華為雲AI將為客戶提供充裕經濟的算力。通過MindSpore可以讓科學家更高效地完成AI運算元開發（比如自動微分功能），縮短開發周期，減少開發工作量。同時MindSpore可以發揮出昇騰晶元最大計算潛能。這樣軟硬體協同更好地利用晶元算力，致力解決AI應用過程中面臨的「貴」和「難」的問題，降低AI計算的門檻，實現普惠AI。截至2019年6月底，華為雲EI可提供59種服務、159項功能。

強者之戰

晶元在AI市場的地位不言而喻。

底層晶元是人工智慧硬體產業鏈最基礎部分，AI晶元將在人工智慧各個行業領域得到廣泛應用。從應用角度出發，人工智慧晶元可分為神經網路的訓練層(Training）、雲端推斷（Inferencing）層、設備端推斷層。根據Gartner估計，AI晶元在2017年的市場規模為48億美元，2020年預計達到146億，其中雲端應用可望達到105億。

目前AI伺服器晶元領域的核心玩家包括了英偉達、英特爾、谷歌、微軟等，AI手機和物聯網晶元的玩家也越來越多。根據華為提供的數據，除了大公司，目前全球AI領域的 startup公司已經達到了1100多家。

除了激烈的市場競爭，對於華為而言的另一個挑戰在於華為目前依然處於「戰時」，美國商務部雖然表示將對華為這家科技巨頭的臨時採購許可證延長90天，但同時決定將會把46家華為附屬公司加入實體名單。

在採訪中，徐直軍說，華為晶元成功的原因也許是因為華為不缺錢，決策簡單，「去年財報發布，有些聲音說華為沒騰訊、阿里賺得多，但任總（任正非）批評我們還是掙得多了，說明戰略投入不夠，還要寫檢討。」

他粗略估計，華為在人工智慧領域的投入為15億美元。同時，他對記者表示，「90天延期對華為沒有影響，華為已經習慣在實體清單下生活，華為公司和員工準備好長期在這一狀態下生存，對未來昇騰產品的推出不會有任何影響和延期。」

在他看來，華為擁有ARM V8永久授權，可以定義一部分指令集，能夠對客戶提供產品和服務，而昇騰910里有ARM核，但它的主體是基於達芬奇核，ARM核可以不放進去，也可以放進去。「如果不把ARM核放進去，它就是一個完全的AI處理器。放了兩個ARM核，就可以作為SoC，我們把它做成910，跟CPU合在一起，是為了給客戶節省成本。」

徐直軍對記者表示，現在AI相關的論文，數量增長最快的是谷歌，新增論文的佔比聽說已經達到30%。因為他們有TPU，可以提供最強的AI計算能力。而且在AI方面一些大的突破也來自谷歌。

「作為一個訓練晶元，昇騰910對標的只有兩家，其中一家是谷歌。谷歌只對外提供雲服務，不提供板卡。未來在大規模的訓練晶元上，現在主要是我們三家。」徐直軍說。

「AI本身是『暴力』計算，沒有『暴力』，哪來成果。」徐直軍表示，希望全球所有的大學、研究機構能夠基於昇騰310、昇騰910系列的板卡、伺服器、雲服務做研究開發。

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