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华夏基石e洞察|绝地求生的华为：万字长文详解华为智能深潜策略( 五 )


第三 ， ModelArts具备很好的易用性 ， 开发者只需要关注上层的业务模型 ， 不用管下层的分布式处理API ， 根据实际业务定义输入数据、模型和相应的优化器 ， 实现了训练脚本与运行环境的分离 ， 以及业务代码和训练引擎的分离 。
第四 ， 模型从搭建到部署是一场软硬件能力的综合比拼 ， 而非仅仅取决于开发平台 ， 还涉及底层的硬件能力、计算引擎 ， 以及分布式计算框架和算法优化等 ， 所以只有具备全栈人工智能能力 ， 才有可能帮助开发者迅速构建模型并在短时间内完成部署 。 这就是华为始终强调“全栈AI”的原因 。
综合来看 ， ModelArts寄希望于将人工智能开发者变成艺术家 ， 可以任由开发者尽情挥洒想象力和创造力 ， 不必面对底层那些枯燥的代码 ， 让人工智能技术变得能用、易用、好用 。 当然 ， 装修完毕之后 ， 一座大厦想要正常运转 ， 还缺不了水、电、气等的保障 。 这就是 ， 云 。
5、云服务
如果说5G是智能经济引擎 ， 那么云计算就是智能经济起飞的跑道 。 所以 ， 5G+AI+云 ， 三者缺一不可 。
国内对云计算的重要性属于后知后觉 。 早在2006年亚马逊全力以赴做云计算的时候 ， 国内科技公司还在掂量云计算到底能不能成为一项真正赚钱的业务 。 好在2014年亚马逊宣布AWS业务板块实现盈利 ， 最近几年国内的科技巨头们才猛然醒悟 ， 奋起直追 。 当然 ， 阿里云属于另类 ， 十年前的2009年就通过收购万网获得了大量的企业级用户 ， 顺势在王坚博士的推动下成立了阿里云 ， 虽然屡被质疑 ， 甚至被误解为“骗子” ， 但王坚博士最终证明了云计算的成功 。 在中国云计算发展史上 ， 学心理学出身的王坚博士绝对属于鼻祖级人物 ， 中国工程院院士的头衔王坚博士当之无愧 。
云计算 ， 通俗来讲就是将计算、存储、传输等资源服务化 ， 变得像水和电一样按需使用、按量付费 。 从经济学角度看 ， 云计算是将计算资源打包投入 ， 融合后分散出售 ， 相当于平台承担固定成本 ， 进而通过让客户为自身经营的可变成本埋单来获得收入 。 基于此 ， 云计算具有很强的规模经济特征 ， 投入的基础资源必须有足够多的需求量才能够分摊 。 换言之 ， 一个平台的用户数越多 ， 平台越有可能以更低的成本提供同等水平的计算能力 ， 所以云平台有明显的“扎堆效应” ， 这意味着云业务会在几家头部企业聚集 。
此外 ， 云计算跟水和电很像 ， 存在用量的峰谷转换 ， 某些时段用量特别大 ， 而另一些时段用量很小 ， 所以削峰填谷十分重要 ， 这要求云计算平台必须具备高度的“弹性” 。 例如 ， “双十一”当天对阿里云的弹性计算能力是巨大的考验 ， 这一天的计算需求会是平常的几百倍甚至上千倍 。 当然 ， 想要获得自如的算力输出 ， 还需要软件硬件以及各种虚拟技术和数据库技术的协同 。
华为云起步较晚 ， 主要原因在于云计算业务会跟华为最主要的客户——电信运营商——产生冲突 ， 很容易抢了运营商的生意 ， 得罪这个最大的客户 。 之前华为对云计算业务一直遮遮掩掩 ， 直到2017年才痛下决心 ， 大刀阔斧地挺进云服务市场 。 不同于阿里巴巴和腾讯 ， 华为的云业务是自身技术演进的必由之路 ， 而非业务本身诉求 。 阿里和腾讯的云业务首先服务于自身业务延伸 ， 顺便对外赋能 ， 所以这些互联网公司更擅长于从软件层面入手 ， 强调用户体验 。 华为云的主要出发点是对5G和AI技术应用的回应 ， 没有云 ， 很难承载华为的人工智能战略 。
自然 ， 初衷不同 ， 则手法有异 。 华为云的优势在于精湛的软硬件技术和广阔的海外市场 。 技术方面 ， 华为已经基于鲲鹏芯片做出了性能超强的泰山服务器 ， 且拥有算力最强的昇腾系列芯片 ， 以及面向边缘计算的物联网芯片巴龙系列 。 软件方面 ， 华为的ManageOne云管理平台可以实现“多云管理” ， 做到敏捷运营、精简运维 。 数据库方面 ， 华为推出的GaussDB是全球首款AI原生云数据库 ， 可以将数据容量提升10 倍 ， 故障恢复速度提升30倍 。


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