人工智能公司当然是有“硬科技”的(4)

某种程度上，“商汤模式”并不复杂，其实就是构建产业级生态的方式和逻辑，即以AI算力创新中心为支点，支持中心城市及周边地区企业落地AI服务，从而形成发散式的产业链结构，虽然很多方面还有待验证，但它也为国内AI行业趟出了一个可行的样本。

这很容易让我联想到《云网融合：算力时代的数字信息基础设施》这本书，作者李正茂曾在书中作过一个比较形象的说明：如果说互联网是智能时代1.0，算力网是智能时代2.0，模型网是智能时代3.0，那么从信息的角度来看，电信网解决了数据联网，互联网解决了信息联网，算力网将解决云联网，模型网将解决算法联网，这样才能彻底完成信息的基础设施化。

03小结

有这么一种说法，当电力成为基础设施或者说成为工业时代的主要驱动力的时候，人类才算真正地踏进电汽时代，同理到算力时代，尽管今天的互联网和算力的渗透已经无处不在，但还远远不够，我们必须得承认现在的人工智能，充其量只能说是算力黄金时代到来前的第一枪。

随着深度学习网络模型越来越通用，参数规模越来越大，它对算力的需求，在过去几年也翻了大约50万倍，平均下来每年十几倍的增速，甚至超过了对算法精度增长的需求。另外，行业中也开始出现越来越多的长尾细分需求，虽然这些应用频次较低，但是一旦出现会发生不可逆的影响，产业巨大的商业价值，也就是说，这张“算力地图”上还有很多黄金等待挖掘。

回到一开始的讨论的话题，怎么去理解大算力才是检验人工智能的关键指标，其实这里包含了2层意思：1、大算力当下要解决的，是“场景升级”逻辑，而不是互联网口中的“颠覆”逻辑，所以需要扎根到最底层的场景需求中去，做到“因地制宜”；2、大算力的根本目的是大幅降低人工智能生产要素的成本，同时也是最难的点，就像物流领域的“最后一公里”难题，它是必须要跨过去的一道坎。