在人工智能技术发展如火如荼的今天，人们对人工智能的三大突破口早已耳熟能详：算法、算力和数据。其中，算力和算法都属于超尖端技术，若想实现突破难度很大。因此业界大多数的人工智能玩家都把精力放在AI的应用场景上，而不是在基础技术领域加大研发力度。
但这显然不是华为公司的风格，对于前沿科学，华为在研发投入上也一样毫不吝啬。只不过华为的做法通常是先“开一枪”，“让子弹飞一会儿”，看到效果再“打一炮”，对于“城墙口”则是投入“范弗里特弹药量”，进行饱和“打击”。
人工智能技术显然就属于这样的“城墙口”，回顾即将过去的2018年我们可以发现，人工智能早已在不知不觉间成为贯穿华为全年的焦点话题。从EI（企业智能）到普惠AI再到发布芯片，华为一直在探索人工智能的应用场景和基础支撑，眼看着2018年即将过去，华为在算力上又有了全新突破。
在12月21日的首届智能计算大会上，华为正式将自己的服务器产品线升级为智能计算业务部，并发布了华为智能计算战略：华为智能计算将围绕算力、工程、云边协同和一体化解决方案四个方面，面向行业构建全栈全场景智能解决方案，加速行业智能化进程，使能行业的智能化再造。
人工智能迟迟未突破 瓶颈究竟在哪里？
从1956年人工智能的概念提出至今，人工智能的发展已经经历了两次高峰和低谷。在华为智能计算业务部总裁邱隆看来，人工智能之所以没有发展起来，根本在于两点：一是人工智能的算法在过去很多年都不太成熟；二是算力一直跟不上人工智能发展的需要。
近年来，大量算法专家的涌现和GPU等的应用，使得算法和算力都取得了一定的突破，人工智能也随之异军突起，成为众多行业关注的焦点。
尤其在数字化转型已经成为全球发展趋势的今天，越来越多的行业都希望通过人工智能技术的应用，对内提升生产效率、推动商业模式变革；对外增强企业竞争优势，实现行业再造。甚至，一些传统行业想借助人工智能技术的应用，直接跨过数字化转型时代，进入智能化转型阶段。
但现实往往不尽如人意，目前人工智能仅在互联网、公共安全等少数几个行业得到普及，而企业的AI渗透率只有4%。对此，邱隆认为，其中的主要原因来自以下四点：1、算力供应严重不平衡，稀缺而且昂贵；2、很多传统行业对部署的场景要求高，环境恶劣多变；3、云边的数据无法协同和互通；4、专业技术要求门槛高，专业人才短缺。
在以上四点中，来自算力的挑战尤为突出。如今，AI的应用对算力需求越来越高，从算力的部署，从管理到数据的协同，都对计算平台提出了巨大挑战。我们甚至可以说，企业未来能否迈向智能世界，计算是核心驱动力。
邱隆认为，在过去几十年间，计算已经走过了1.0时代和2.0时代。其中，计算1.0时代是大型机、小型机时代，它解决了企业关键业务应用所需要的算力；计算2.0时代则是以x86为代表的通用计算，它也让许多行业获得了更加便利的算力。但边缘计算、人工智能、物联网等新技术的普及开始让算力变得不平衡，顺应人工智能发展需要的计算3.0时代呼之欲出。
在懂懂笔记看来，计算1.0时代更多对应的是企业的信息化建设时代，而计算2.0时代对应的则是以云计算技术应用为代表的企业数字化转型时代；相应的，计算3.0时代所对应的就是以人工智能应用为核心的智能化时代，而与之对应的计算模式正是智能计算。在人工智能应用方兴未艾的今天，华为制订智能计算战略也是恰逢其时。
摩尔定律失效 华为从“芯”出发构建全栈全场景解决方案
在正式引出智能计算之前，我们有必要回顾一下计算领域经典的“摩尔定律”：当价格不变时，集成电路上可容纳的元器件的数目，约每隔18-24个月便会增加一倍，性能也将提升一倍。在过去相当长的一段时间里，摩尔定律对整个社会的数字化转型起到了巨大的推动作用，但在人工智能的新时代，摩尔定律正在逐渐失效。
懂懂笔记认为，传统摩尔定律失效的原因大致有两点：一是全球信息数据总量的爆炸式增长，图灵奖获得者JimGray甚至提出了“新摩尔定律”，即每18个月全球新增信息量是计算机有史以来全部信息量的总和，而且，这些新增的数据还分布在端、云、边缘等多个层面，难以协同；二是摩尔定律所对应的算力提升已经远远不能满足人工智能发展的需要，根据OpenAI的分析报告，从2012年开始，AI训练所用的计算量呈现指数增长，平均每3.43个月便会翻倍，截止目前计算量扩大了30万倍。
面对这些挑战，计算平台已经到了非升级不可的关键节点。而作为数字化与智能化转型的基础设施，如今华为将服务器升级为智能计算，目的就是要聚焦行业智能化转型，为客户提供更高效、更充分、更经济的算力，进而推动普惠AI。华为IT产品线总裁侯金龙对此表示：“对于我们来说，有两个问题要解决：为什么干，怎么干？”
在为什么干上，华为的判断是，过去的计算都是围绕数据中心进行，为用户提供通用的计算，但这种计算的部署和管理无法满足人工智能应用在边缘场景的需求；如今的计算已经远远超出数据中心的边界，变得无处不在，智能计算所扮演的角色就是成为企业迈向智能世界的纽带和桥梁。
侯金龙表示，智能计算有两层含义：一是构建一个统一架构的智能计算平台，实现云、边、端全场景的算力部署，支撑人工智能的应用；二是将人工智能技术应用到基础设施中，提升数据中心的效率和运维成本。
在怎么干上，鉴于摩尔定律逐渐失效，华为必须寻找新的路径来解决人工智能与算力不足之间的矛盾，为此，华为选择的是从“芯”出发。在几个月前的2018华为全联接大会上，华为就正式发布了昇腾310芯片和全栈全场景AI解决方案，以提供更强大、经济的算力，将人工智能应用覆盖到云、边、端全场景。
如今，华为在发布智能计算战略的同时，再次发布了智能管理芯片和全新ARM芯片，由此，华为在“算、管、AI、存、传”五大领域都已经拥有了自已的芯片。在此基础上，邱隆表示，华为智能计算将围绕算力、工程、架构和一体化解决方案四个方面，并携手各行业合作伙伴构筑AI生态，共同面向行业构建全栈全场景智能解决方案，加速行业智能化转型。
技术加生态双轮驱动 构建数字化智能化转型共同体
不论是企业的数字化转型还是即将到来的智能化转型，这都是一个万亿美金级别的大市场。若想在这一巨大的蓝海市场中分得一杯羹，就必须想方设法帮助客户实现数字化智能化转型；而与合作伙伴携手，共同做强做大就变得至关重要。
对于华为智能计算来说，其核心的目标和定位就是聚焦行业智能化转型需求，基于芯片、算法、架构等开展技术创新，在技术上引领计算产业发展；同时面向不同行业客户的智能化转型需求，通过与合作伙伴携手构建共赢的生态，让他们能够从中获益。
对此，华为中国地区部总裁鲁勇强调，未来华为将秉承开放、合作、共赢的生态理念，致力于构建“客户+伙伴+华为”的数字化智能化转型共同体，打造一个技术加生态的双轮驱动的商业模式，来迎接未来智能计算千亿美金的产业规模。
在产业合作层面，尽管华为已经推出了基于ARM架构的服务器芯片，但为了进一步做大ARM市场蛋糕，华为也将和其他做ARM处理器芯片的公司加强合作；与此同时，华为智能计算也将与英特尔、Broadcom、英伟达、赛灵思等伙伴进行深入合作，共同为客户提供更强、更具性价比的单比特计算力。
在商业合作层面，华为则通过更多的技术合作与行业合作，深入到更多细分领域；并进一步优化智能计算的渠道政策，增加对伙伴的支持力度，真正做到多劳多得，从智能计算业务中获得更多的商业回报。
在人才培养层面，华为将在全国高校建设200个教学实验室，培训500位高校教师，并举办6场教师研讨会和全国性学生竞赛；华为还计划投入10亿元培养100万开发者，开放超过1000个免费云服务开发环境，发展100+合作伙伴，共同做大市场、共享发展机遇。
鲁勇表示，华为的新愿景是“把数字世界带入每个人、每个家庭、每个组织，构建万物互联的智能世界。”计算，是人类永恒的需求，也是实现这一愿景的基石。在计算产业充满机遇和挑战的新时代，华为将与客户和伙伴一起构建围绕“商业合作+人才培养+产业合作”的华为AI生态，共同实现商业成功。
核心算法的突破、计算能力的迅速提升，来自互联网、物联网的海量数据，他们共同组成了推动人工智能应用普及的基础条件。在由人工智能技术普及所催生的智能化转型浪潮中，算力需求全面爆发，计算产业正迎来一个前所未有的历史机遇：以云计算为核心的计算产业仍然有很大的发展空间，边缘计算也已经迅速崛起。
