AI原生云:是“现在式”也是“未来时” 原创

人类在计算方法、计算工具等领域的革新,都是应“那时那刻”的场景需求而生的。

为记录捕猎数量、庄稼收成、部落人口,在远古时期,我们的祖先发明了手指计数、结绳记事的计算方法;

为记录更繁琐、更高频的悉数家用、生产活动、商业贸易,在千年之前,我国古代劳动人民发明了算筹、算盘等计算工具;

进入近现代,大规模的工业生产和全球化贸易,陆续催生了电子计算器和后来的计算机,甚至是服务器;

21世纪,互联网时代开启,计算能力不再受限于人体部位、特定工具或者某一个机器,它成为一种商品,像水、电、煤气一样被流通起来——这便是云计算。

当我们跨越古今来审视人类在计算方法、计算工具等领域的革新,很容易就会发现,它们的出现,都是应“那时那刻”的场景需求而生的。那么,面对如今近在咫尺的“人工智能(AI)时代”,智能手机、智能家居,智能穿戴设备、自动驾驶汽车日益普及和成熟,“计算”这件事又在经历什么样的变革?

一切还从场景说起。

产业智能化升级“现在时”

五年前我们所接触的AI,大多要么还在玩人机大战“游戏”,要么还只是一个没有感情的“冰冷机器”,或是要靠关键词唤醒的“假助理”——资本圈热闹非常,技术圈也忙着“买票上车”,但大多企业对此依旧选择观望。AI的场景应用并非没有,只不过大多是在边缘业务的单点试水。

时至今日,“观望者”越来越少,因为人人都成了“参与者”。当你早上醒来,只需要喊一声“小X,小X”,窗帘灯光就会自动打开,音箱中开始播放舒缓的音乐,厨房的早餐刚刚做好;当你坐上驾驶座,车载地图就自动规划好最优路线,你发现等灯的概率变少了,拥堵也缓解了许多;当你在线点外卖、购物,平台似乎开启了“读心术”,常点菜单、关联商品跃然眼前……甚至,有时候觉得手机的“智能助理”似乎也变得更“聪明”了。

其实,这一切都要归功于AI技术的成熟及其应用的规模化发展。它们不仅正在融入于我们工作生活的方方面面,还在走进企业、走进园区、走进城市,赋能千行百业实现智能化升级。

以工厂生产为例,在制造生产企业,有一个非常重要的工种,叫“质检员”。他们的主要工作是对生产出来的产品进行质量检查,如果发现瑕疵或者不合格产品,就打回重造或作废。过去,他们的工作完全依赖于肉眼和经验,不仅辛苦,效率也不高。而通过AI视觉算法,由机器对产品质量进行识别检测,工作人员只要定期进行抽查,这一方面可以大大缓解质检员的工作量,提高效率;另一方面,还可以提高质检的准确率,减少人工失误。

类似的例子还有很多。比如,在去年8月举办的百度世界大会上,百度就介绍了不少AI的最新落地场景——可以用APP召唤的“汽车人”、陪伴中国跳水梦之队日常训练的跳水训练系统、会作诗耍宝的火星数字人,以及在水务、电力、园区等场景的智能化升级案例。

举例来说,在福建泉州,泉州水务集团联合百度智能云、埃睿迪公司打造了泉州水务大脑,实现了智能算法自动监测、计算、加药,比如,可以通过AI用水量预测模型,结合历史用水数据、天气、季节等变化因素,精准预测用水量,实现按需供水。另外,在巡检环节,以前需要工作人员每天在设备机房里面奔走,永远都是一身水一身泥,有了水务大脑以后,只要在中控室就可以完成对占地240多亩、17间厂房的水厂全流程精确管理,管理效率和准确性大大提升,甚至出现了“整个水厂就只有两位工作人员”的现象。

所以,AI早已走出了实验室,场景智能化已经不是“未来式”,计算的智能化变革自然也是“现在时”。越多越多的企业开始围绕AI能力构建自己的业务,伴随着AI一起成长,成为AI原生企业。

事实上,早在2020年百度智能计算峰会上,百度智能云就提出智能金融、自动驾驶、智慧医疗、智能零售、智能制造等领域的行业应用将全面进入AI原生阶段。据此,百度智能云还率先打造出了AI原生云服务架构。

在百度智能云看来,进入人工智能时代,AI原生云将是推动产业智能化升级的核心驱动力,它的价值不再局限于计算本身,还包括融入其中的各类AI能力。最终,云计算的作用将越来越多元化,并且越来越贴合产业智能化升级需求。

AI与云计算加速深度融合

的确,传统的通用型算力架构将很快被“翻篇”,企业“此时此刻”需要的是一个更高效、更稳定的计算平台,是面向智能的计算能力。这不仅意味着更高的计算密度、更大传输能力的网络、更大的存储容量,还需要更好地承载AI应用的开发和部署,提供AI训练推理场景、极致弹性。虽然“云”仍是基础,但在这之上必须还有“附加项”:

第一,要有更高性能且异构的算力。事实证明,现有的CPU计算架构很难满足AI需求,如前面介绍,在智能化应用场景,涉及对大量图片、视频等非结构化数据的处理,高性能异构计算资源(包括CPU于GPU)将是“标配”;

第二,计算位置的分布化。智能应用负载不再只发生在企业系统内部,而是跟随用户变得无处不在,为了贴近用户需求提供优质体验,计算就必须“流动”起来,同样变得无处不在;

第三,更好地支持AI应用开发。随着AI应用越来越普适化,其开发、运维、升级的频度也将越来越高,这要求底层的计算平台能够让这些工作变得更容易、更快捷。

以上,便是“AI原生云”的基本特点。最直观的趋势是——AI与云计算将加速深度融合。而如果仔细观察近几年云计算服务商的动态,就会发现几乎所有大厂都在加码云平台的AI属性,强调AI对于云计算的作用。甚至大家好像不约而同地都给“云”加了一个“智能”的前缀。除了百度,还有微软,他们对自己的云产品定位都是智能云,而不是微软云或者百度云。另外,腾讯云也在2017年发布了战略产品“智能云”, 在传统云计算的结构上,构建了“AI 即服务”的服务层;阿里云则在2018年升级为阿里云智能。

可见,AI服务能力将成为云厂商下一阶段竞争的新“标尺”,能否把AI相关技术和功能整合到云产品和服务中,支持AI工作负载,成为企业选择云平台的考量因素之一。根据IDC发布的《2021H1中国AI云服务市场研究报告》显示,2021年上半年中国AI云服务市场规模达到了2.8亿美元(17.83亿人民币)——这也是一个直观的数据佐证。

另外,值得一提的是,在中国AI公有云服务整体市场格局中,百度智能云无论是整体调用量、还是市场份额都“超车”阿里云、腾讯云,连续多年拿下第一,并且拥有最多的AI产品数量。

从这个角度来看,国内云服务市场的现有格局将被“搅动”。虽然阿里云在国内“称霸”多年,但当AI能力这个“维度”被加上之后,大家又会重新站到一个新的起点上,这或许会给一直深耕AI的百度智能云打开一个全新的机会窗口——目前,无论从绝对体量(AI云服务市场规模)还是相对体量(百度智能云的AI公有云市场份额)来看,这个“窗口”都不会太小。

“AI原生云”是市场的选择

百度对AI的重视,这与李彦宏有很大关系。他个人被称为中国的“AI先生”,并曾与库克、马斯克、黄仁勋等“同框”,入选《哈佛商业评论》“全球最受关注的十大AI领军人物”榜单;正因如此,百度公司多年来始终相信AI很快会实现规模化应用,对AI的研发投入也遵循着“上不封顶”的原则。

如今看来,这种“压强式”战略正在显现效果。

在2020年的百度云智峰会上,百度CTO王海峰宣布百度智能云的全新战略是“以云计算为基础,以AI为抓手,聚焦重要赛道。”而刚刚过去的2021年,这一战略又进一步明晰为:“以云为基础的数字化转型,以AI为引擎的智能化升级,云智一体,转型升级一步到位。”显然,“云智一体”将成为百度智能云的一张“王牌”。

“当行业应用都变成AI原生的,那么底层的云基础平台也必须是AI原生的,我们称之为‘AI原生云’。”百度智能云相关负责人如此解释现阶段的云计算“状态”,“它对基础架构的影响是系统性的,从芯片到互联、从网络到存储,所有云服务商都在思考什么样的架构是最适合AI的。”

如果把这种“AI原生云”能力拆解来看,它起码会包括三个层——算力层、存储层和应用层。对于百度智能云而言,算力层有AI异构计算平台百度百舸,底层是自研的昆仑芯片2.0,由AI计算、AI存储、AI容器三大部分组成,具有高性能、高弹性、高速互联等能力;存储层有百度沧海,拥有存算一体、软硬一体、云边一体的技术优势;而在应用层,百度智能云基于容器、微服务等技术,同样构建了非常完善的云原生服务平台。

当然,我们也看到,不只是百度,包括AWS、微软Azure,以及腾讯云、阿里云等在内的云服务大厂,也都在从芯片、服务器、存储、网络以及上层的中间件、应用着手,不断完善“AI原生云”产品和技术布局。

如阿里云总裁张建锋在2021年的云栖大会中所说,新型计算体系结构正在形成。为此,阿里不仅在会上发布了倚天710 Arm芯片,同时还推出了神龙4.0、磐久服务器、龙蜥操作系统以及新一代AI和数据库产品。此外,在去年11月的腾讯数字生态大会上,腾讯也公布了三款自研芯片产品——针对AI计算的紫霄,用于视频处理的沧海以及面向高性能网络的玄灵。

所以说,虽然各大云服务商所擅长的事情不一样,战略定位和品牌打法也各不相同,但是阶段性目标是一致的,即打造面向AI的云基础平台——这是市场需求驱动的结果——企业希望以更低门槛和成本访问AI资源、使用AI功能,而云服务商能通过技术能力叠加,以“AI软件即服务”的形式向企业提供服务,这将大大降低企业自身的算力资源和资金投入,加速AI时代的到来。

云计算未来将向何处?

知来处方能明去处。先回顾过去一年云计算领域的“热词”,除了上述的云原生、AI原生云,边缘计算也是非常大的焦点。如前文所说,它同样是产业智能化升级催生出的计算需求。

以湖北省宜昌市点军区与百度智能云联合打造的“芯基建”项目为例:依托百度昆仑芯片,融合视联网感知平台以及升哲科技物联网终端技术,点军区实现了城市治理、社会关怀、智慧水务、消防安全、环境监测等场景下的物联感知和视觉感知双重融合。比如,在农业农村局管理的关键卡口,可以通过高清摄像头检测建筑材料的运输过程;基于物联网的智能床垫,可以监测老人在夜间的身体状况;针对非法捕捞行为,还能结合AI模型,锁定非法捕捞群体,快速采取措施,实现生态保护。

在每一个场景下,计算的发生过程都不是中心化,而是分布式的。这要求算力部署必须达到云边端的合理分配和统一管理。根据Frostand&Sullivan公司的预测,到2021年底,大约90%的工业企业将在数据生成站点使用边缘计算和数据分析。而此前,百度智能云、阿里云、金山云等就都纷纷成为了该市场的主要服务商。

其中,阿里云的边缘计算主要“阵地”城市,即面向城市服务提供算力基础。在技术布局方面,阿里云边缘计算包含了四层技术战:边缘硬件和芯片、边缘计算平台、边缘计算操作系统、边缘中件间和面向边缘的应用与服务。

而百度智能云对边缘云的布局则更早,从2019年就形成了“云-边-端”三位一体的产品矩阵,发布了边缘计算节点BEC(Baidu Edge Computing)、智能移动边缘IME(Intelligent Mobile Edge)、边缘服务器ECS(Edge Computing Server)产品。凭借多年的技术沉淀,百度智能云在IDC发布的边缘云报告《中国边缘云研究,2021》中占据了领先地位。

那么,如果把时间轴拉到一个更长的尺度,往前有“云原生”,眼下有“AI原生”、边缘计算,云计算的下一个关键元素又会是什么?Gartner公司表示,采用公有云的企业正在向与位置无关的分布式云服务过渡————这与百度智能云定义中的“AI原生云”特点再次相互印证——当算力需求无处不在,计算必然呈现分布化。

具体来说,分布式云服务有多种类型,其中包括内部部署、物联网边缘云、城域社区云、5G移动边缘云和全球网络边缘云。百度智能云相关负责人表示,它更像是混合多云、边缘计算的“再进化”。随着技术的成熟,它将进一步消除集中式分布下的网络和计算延迟的问题。“但是,在我看来,分布式云服务还是一个理念,它还需要时间去发展,需要云服务商在每一个环节去做得更扎实,才能真正解决各行各业的业务问题。”该负责人强调。

随着AI就绪,或许,这将成为云计算市场的下一个“赛点”。

计算的更“高维”挑战正在来袭

事实上,只要场景的变革永无止境,计算的革新显然就不会停歇。

拿如今最火的“元宇宙”来说:首先,当物理世界与数字世界实现一一映射,这意味着“一切皆需要计算”,无论是面前的办公桌,还是远方想念的人;是身上穿的衣服,手中玩的游戏,还是惦念已久的演唱会……在元宇宙世界,所有人、事、物将以数字形态再次呈现。反馈到计算层,不仅计算规模变得“无穷无尽”,计算的“位置”也将更加“无所不在”。

另一方面,由于元宇宙世界的内容极其丰富,很难仅依靠人类自身的力量去构建,因此,AI在元宇宙的“参与感”还会进一步增强。通过既定的规则,它们将自动构建出完整的世界,包括元宇宙资产、艺术品及其它内容(AIGC),可以帮助人类提高内容生产的效率,并且丰富生产内容的多样性。

举例来说,基于AI驱动的虚拟数字人就属于AIGC范畴——小冰框架下具有不同特长的数字人、华为的“云笙”、万科的数字员工“崔筱盼”,还有百度智能云的火星数字人,以及在日前的百度Create大会上全新推出的曦灵数字人平台……显然,面向未来元宇宙中的数字人,已经不再停留在“图片”阶段,他们越来越生动、聪明、自然,这背后,需要依托更强大的AI能力。

所以,元宇宙世界将是更透彻的AI原生世界,在那里,人类与AI的界限或将彻底消失,这对计算力提出了更“高维”的挑战——极致的分布和极致的智能;所以,百度智能云率先提出的AI原生云不仅是眼下企业所需的云,更是面向未来的云。

用美国著名科普大师阿西莫夫的话说,人类最早的计算机是“手指”(源于手指计数)。经过“技术轮回”,或许在未来的元宇宙世界,人类的手指真的能成为计算机——其所到之处,即是算力和智能所及之处。

来源:至顶网软件与服务频道

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2022

01/25

14:00

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