作者簡介：劉道全，暫時自主賦閑，兼任清華校友總會AI大數(shù)據(jù)專委會副秘書長，作為AI大數(shù)據(jù)領域的觀察者和參與者超過7年，持續(xù)跟蹤和服務過許多成功和失敗的創(chuàng)業(yè)項目。計劃創(chuàng)業(yè)中，期待志同道合的靠譜AI技術大拿合作，感興趣的朋友可加微信（573400626）一起交流探討。另外暫時可以提供市場及融資等方面服務，有意可私信交流。

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10月初發(fā)布的《人工智能應用落地關鍵成功要素》中，提到人工智能應用包括應用場景、模型、數(shù)據(jù)、算法和算力五大要素，并分析了針對地方政府、大企業(yè)大機構、傳統(tǒng)企業(yè)及AI技術企業(yè)等不同類型的組織人工智能應用落地的關鍵要素。從人工智能應用的五大要素出發(fā)，不僅可以分析針對不同組織的人工智能應用落地的關鍵要素，而且可以進一步分析人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展中存在的核心機會和投資機會。本文將從人工智能應用的五大要素及相互關系，探討人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展的核心機會及投資空間等。

AI應用的五大要素關系

每個要素都對應一些具體的產(chǎn)業(yè)機會，幾個要素之間相互作用和組合，同樣也會產(chǎn)生相應的產(chǎn)業(yè)機會。下面先討論每個單獨要素對應的產(chǎn)業(yè)機會，然后再討論多個要素的作用和組合形成的產(chǎn)業(yè)機會。

一、算力領域產(chǎn)業(yè)機會

算力是所有人工智能應用都需要使用的基礎設施，特別在模型訓練階段，對算力的需求量往往更大，后續(xù)推理服務階段，許多應用仍然需要足夠的算力支持。圍繞人工智能的算力需求，誕生了大量的產(chǎn)業(yè)機會。

算力領域產(chǎn)業(yè)機會

• AI芯片

算力的最小單元既是芯片，隨著人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，智能化應用在各行業(yè)的滲透不斷深入，算力的總體需求仍然增長非常迅猛，不論是針對數(shù)據(jù)中心的高算力AI芯片，還是針對各類場景的邊緣智能終端的低功耗AI芯片等，都有很大的潛力。同時疊加芯片領域的國產(chǎn)替代需求，我國AI芯片的黃金時代剛剛開啟。目前國內參與AI芯片領域的創(chuàng)業(yè)企業(yè)，如雨后春筍般的涌現(xiàn)，一級和二級資本市場都對AI芯片領域的大勢追捧。

• 量子計算

隨著芯片的工藝制程由7nm向5nm，甚至向3nm等發(fā)展，不僅對芯片設計及工藝等要求越來越高，而且單顆芯片的算力也日漸逼近極限，單靠設計和工藝提升等繼續(xù)提高芯片算力的難度不斷加大，而人工智能對算力的需求和要求提出了更高的標準。量子計算將是突破算力瓶頸關鍵技術方向之一，通用量子計算應用落地還有很長的路要走，但針對AI等特定領域的專用量子計算很有可能未來1-2年內就能落地，屆時經(jīng)典計算機很難處理或計算時長很漫長的問題，借助量子計算或許能實現(xiàn)新的突破。

• 算力虛擬化

隨著單顆芯片算力的不斷增加，并且新一代產(chǎn)品上市之后，以往的產(chǎn)品也相應的停產(chǎn)退出市場，然而一些小模型或者推理服務，并不需要特別大的算力，因此，衍生出了虛擬化的方式對算力進行切分的技術和需求，在單一算力單元上同時執(zhí)行多個任務，提高算力的使用率和效率，降低綜合算力成本。CPU的虛擬化技術相對成熟，在云計算領域已經(jīng)廣泛應用。GPU的虛擬化技術持續(xù)發(fā)展中，英偉達自己提供了一套虛擬化的方案，其他一些大企業(yè)也開發(fā)了GPU虛擬化的方案，另外還有幾個初創(chuàng)公司也涉足該領域。

• 云計算

云計算成為許多領域獲取算力的主要途徑，得益于云計算服務的連續(xù)性、計價方式的靈活性、資源的可擴展性以及運維服務的便捷性等，云計算成了許多中小型企業(yè)的首選，當然許多大型企業(yè)也在把一些業(yè)務逐漸往云上遷移。隨著數(shù)字經(jīng)濟的不斷發(fā)展，智能化應用的日益豐富，云計算的需求也會越來越大。不過云計算也越來越成為巨頭的生意，巨額的重資產(chǎn)投資也不是一般中小企業(yè)能夠承擔。

• 數(shù)據(jù)中心

數(shù)據(jù)中心是規(guī)模化算力的載體，隨著算力需求的不斷增加，數(shù)據(jù)中心的需求也將繼續(xù)加大。首先，云計算需求的增加，也促使云廠商和運營商等自建或租用更多的數(shù)據(jù)中心；其次是頭部的互聯(lián)網(wǎng)公司或其他領域的大型集團公司，也往往選擇自建或租用獨立的數(shù)據(jù)中心；另外，許多中小型技術企業(yè)，出于成本考慮或者出于數(shù)據(jù)安全等考慮，更愿意在數(shù)據(jù)中心進行服務器托管。

二、算法領域產(chǎn)業(yè)機會

算法是解決人工智能應用問題的關鍵，是連接模型、數(shù)據(jù)與算力的樞紐。不論視覺、語音和NLP或其他相關領域，都需要選擇合適的算法來求解。算法領域對于人工智能而言非常重要，但由于算法領域的商業(yè)模式閉環(huán)并不清晰，目前以巨頭為主。

算法領域產(chǎn)業(yè)機會

• AI算法框架

AI算法框架已經(jīng)是AI應用開發(fā)并不可少關鍵組件，是AI領域關鍵性基礎軟件，AI算法框架不僅整合了基礎的AI算法，而且對底層系統(tǒng)和硬件通信等進行統(tǒng)一管理，把AI應用的開發(fā)的難度極大降低，對AI應用開發(fā)的普及起到積極而重要推動作用。目前AI算法框架基本都是開源產(chǎn)品，背后以巨頭企業(yè)和高校支撐為主，如TensorFlow背后是Google，PyTorch背后是Meta（原FaceBook），國內華為和百度都有自己的開源AI框架，清華大學也開源的計圖AI框架，另外有個別創(chuàng)業(yè)企業(yè)也在從事AI框架領域工作，如一流科技開源的OneFlow框架。

本文先把算力和算法領域的產(chǎn)業(yè)機會整理發(fā)出來，后續(xù)數(shù)據(jù)、模型和應用等機會整理好之后陸續(xù)發(fā)布，敬請期待（未完待續(xù)）

另外近期從NVidia渠道朋友處獲悉上述GPU卡的現(xiàn)貨情況，如果近期有需要采購上述GPU卡的朋友歡迎掃碼填寫具體需求。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的干货！从AI应用的五大要素看，AI产业存在哪些机会？（算力算法）的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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