提高智能生活效率，选择合适的输入法
06-18
围绕AI算力的政治博弈不断上演。
然而，事情也在悄然发生变化。
我们发现，“美国禁运一旦启动，中国就会打破”的紧张情绪减弱了很多。
不久前，美国商务部发布提案，禁止中国企业使用美国云计算资源训练AI模型。
这相当于为AI芯片禁运打了一个“补丁”。
吉娜和雷蒙多在接受美国总统商务部长采访时提到，美国云数据中心也大量使用AI芯片，美国对芯片实施出口管制，也必须考虑关闭这条路。
这次，中国人工智能产业和公众的情绪相对稳定。
一方面表现在语言上。
AI产业界内对此提案的讨论很少。
倒不是遮遮掩掩，而是一种“早有预料”的从容。
相反，对于国产算力替代、通用算力训练AI等话题的关注度不断提升。
另一方面体现在行动上。
各个AI公司和大型模型公司并不急于“上美国云”，也不急于研究任何对冲解决方案。
要知道，之前NVIDIA的H、A芯片被禁运的时候，业界各方反应都很快。
NVIDIA立即推出定制版本，国内各大厂商纷纷抢购，气氛紧张。
AI算力也存在局限性。
为什么美国的云基础设施不再让我们“流汗”？从人工智能禁令“哑火”的背后，我们可以读到很多东西。
01. AI新禁令影响有多大？ 让我从结论开始：没那么大。
有些人可能会担心。
AI算力供需本已紧张。
芯片不允许出售，云也不允许使用。
如果你还说没关系，那你是不是太自负了？ 我知道你很着急，但先别担心。
*，美国云厂商在国内公有云市场的份额非常小，而且还在不断缩小。
美国总统商务部长表示，需要对中国人工智能企业进行身份审查的美国基础设施即服务（IaaS）提供商主要包括亚马逊AWS、微软Azure、英伟达计算云等。
微软Azure和英伟达的中国市场份额计算云太小了，没有名字。
IDC近期发布的报告显示，今年第三季度，在中国公有云（IaaS+PaaS）市场中，占据主导地位的美国云服务商是AWS，市场份额仅为8.2%。
而且与今年第三季度的8.5%相比，这一比例有所下降。
因此，受禁令影响的中国用户数量并不大。
其次，美国云厂商的中国用户使用量并不大。
目前使用AWS、Azure等美国云数据中心的中国用户主要满足外企中资机构、海外中资企业以及混合部署的需求。
艾瑞咨询在《年中国基础云服务行业数据报告》首次新增“海外业务”，亚马逊AWS的市场排名立即从第五名提升至前三名，表明其国内业务的“海外”比例极高。
在华外资企业和走出去的中国企业都是一个尚未成为主流的边缘市场。
对于部署混合多云的中国政企客户来说，为了分散风险，他们“不把鸡蛋放在同一个篮子里”。
美国厂商的云本身就是“备胎”，当然不会把太多的核心业务放在上面。
。
（艾瑞咨询：中国基础云服务行业数据报告）第三，美国云的AI粘性有限，中国主流的AI大模型和应用都在国内云上。
可能有人会担心，微软Azure云支持OpenAI这么大的模型以及各种AI套件，肯定会吸引一些国内用户通过云接入来使用其AI能力吧？ 一方面，OpenAI的大模型并未向中国大陆开放，IaaS层面的计算资源差异不大，这大大降低了海外云的吸引力。
此外，要让AI模型运行“更快、更划算”，不仅需要万卡集群的硬实力，还需要软硬件协同优化、异构硬件兼容、开发工具链、社区生态，甚至商业资源共同开发。
在各方面的支持下，国内云厂商无疑更具本土化优势，成为中国人工智能产学研机构的首选。
政企客户和关系国计民生的关键行业自主可控已成为共识，纷纷选择成为国内云厂商的客户。
百度云智能大会的一组数据显示，千帆大模型平台月活跃企业数已达近万家。
中国拥有底层技术的大型AI模型公司从一开始就将大型模型部署在国内云上。
今年7月，科大讯飞Spark携手华为Ascend AI，构建基于自主创新软硬件的国产大规模模型架构，打造国内新型通用智能基地。
最新升级的科大讯飞Spark认知大模型V3.5也强调它是“国产计算原生模型”。
因此，美国云服务商在中国大陆的市场份额较小，业务量较小，AI粘性不够强。
因此，它们对中国人工智能的影响有限，导致了此次禁令的“哑火”。
02.不是N卡不能用，而是国产算力更划算。
会出现20世纪熊猫EDA那样的情况吗？美国禁了之后感到孤独，干脆放手去抢市场。
国内用户会流向海外云平台吗？ 它很有可能不会发生。
因为国产算力不仅是安全、自主、可控的“卖点”，性价比优势对中国AI产业也极具吸引力，是英伟达AI芯片难以替代的。
坦白说，我们的芯片制造工艺确实无法生产出最强大的芯片，性能也并不比N卡好。
为什么国产算力还能性价比高？ 高性价比的背后，是国内云厂商从三个角度做出的努力：一是打造自己的多元化国产算力平台。
除了英伟达的高端GPU之外，国产AI芯片、通用CPU算力、超算中心算力也能处理特殊的AI任务，而且性价比更高。
目前，云厂商正在加强与国产硬件的兼容性，积极构建国产算力体系。
具体来说，华为的AI芯片制造技术已经开始取得突破。
Ascend系列出货稳定，部分性能甚至超越了Nvidia的中国版。
海光、华为、飞腾等自主设计研发的CPU/DCU芯片，可保证自主可控性，易于大规模量产。
已经建成的超级计算中心也可以为人工智能提供算力服务。
多元化、异构的国内算力体系可以缓解人工智能和云计算高端GPU的短缺。
我记得中科院的一位科学家告诉我：当智能计算和超级计算没有分界线的时候，中国的人工智能可能真的会崛起。
国内算力从硬件到云端、再到AI云服务的转变，正在加速这一天的到来。
二是算力网络综合调度。
OpenAI 使用“集中式”计算能力（即 Wanka 集群）来训练 ChatGPT 等。
如果中国没有那么多先进卡怎么办？利用“分布式”算力互联各地区的算力网络，也可以为AI企业提供算力服务。
比如北京、上海、广州、武汉等地都有万元卡的算力中心。
通过专用网络将他们联合起来，用1万元或2万元的卡就可以搭建一个算力平台，用1万元的卡代替一张。
用于超大规模数据训练的卡集群。
“分布式”算力需要连接分布在全国各地的智能计算中心、云计算中心、超级计算中心。
早在2020年，国家多个部门就启动了建立东西部算力网络和数据存储计算一体化节点的计划，可以有效调节我国算力供需。
通过统一算力调度平台，可以调度数据源周围的闲置算力资源，更高效地满足AI行业各行各业的巨大需求。
三是通过技术创新提取算力。
当然，国内的计算能力确实很难达到*GPU的性能。
因此，尽可能挤出国产算力，让它准确适应AI训练、推理等任务的需求，将会带来更高的资源利用率和更显着的成本效益。
提升计算效率、发挥每张卡的价值，需要一系列创新技术的支撑、软硬件的联合优化、计算产业与AI产业的协同。
云厂商联合基础设施供应商、AI产学研各方积极开展技术创新，提高算力训练效率。
例如，百度智能云千帆平台采用分布式并行训练策略和微秒级互联能力，为万卡训练集群实现了95%的加速比，意味着机器性能达到了95%。
综上所述，国内云厂商确实在努力让中国的AI发展不受芯片供应的限制。
今天面对再次“禁令”，中国AI可以坦然地说：不是N卡不能用，而是国产算力更划算。
03、以战备战，以不打仗，中国AI的未来通道。
现在，关于AI算力，或许我们可以暂时抛开紧张情绪，对相关禁令松一口气。
必须强调的是，自主性和可控性并不是要全面替代。
完全脱离海外人工智能软硬件供应链既不现实，也不经济。
有一句话叫把枪放到谈判桌上。
当我们拥有独立的AI基础设施和自己的AI软硬件开发生态系统时，我们就不用担心“如果美国禁运了，就没有算力了”。
对方将没有筹码“博弈”，操作的结果将是孤独的。
自然也就没有必要再继续挣扎了。
这样才能避免“哑火”，维持算力供给相对平衡稳定的外部环境。
所以，备战就是避免打仗。
当然，禁令浪潮也表明，围绕人工智能这一关键领域的博弈只会愈演愈烈。
昨天我们禁止芯片，今天我们禁止云服务，我们不知道明天会禁止什么，但禁令一定会来“尽管晚了”。
在这种情况下，我们必须做好更多的准备，才能在竞争中获得话语权。
云计算是中国人工智能的战略支柱。
国内云厂商想要抓住“洪水泛滥的财富”，还有很多工作要做：1、国内计算基础设施和综合计算网络的有效应用。
例如，AI芯片的种类很多，有不同的类别和版本。
兼容性非常困难。
如果AI公司想要使用最合适的芯片，就会有更高的转换成本。
云平台与国产芯片的兼容性更强，可以降低企业AI训练的难度。
再比如，算力网络互联后，如何识别、如何调度、异构算力如何计费、通信协议如何解决、如何提高资源分配效率……这些问题都需要解决不断解决的问题，也对国内云厂商构成了重大挑战。
机会。
2、提供全栈AI能力和完整的迁移服务。
大型AI模型的技术复杂性也带来了采用、部署等方面的挑战。
云厂商可以通过更友好、更全面的AI能力和迁移能力来支持行业客户和开发者，建立自己的AI生态系统，并获得收益。
业务增长。
3、增强海外业务和服务能力。
如前所述，禁令范围可能是部分在华外国企业和出海的中国企业在AWS上的业务。
这也提醒我们，中国的云服务商不能固步自封，必须积极走出去，为中国企业在海外搭建可信可靠的渠道，支持其海外业务的持续发展。
目前，拥有全球经验和业务布局的华为云加快了在欧洲、中东等市场的步伐，为中国企业出海、外国企业进入中国提供了“更好的选择”。
不听林中打树叶的声音，何不尖叫着慢慢走。
这些技术、产品和解决方案汇聚成中国人工智能发展的云通道。
让我们看到禁令并冷静应对。
因为人工智能基础设施，中国已经做好了准备。
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