隨著人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展，計(jì)算力已成為推動(dòng)產(chǎn)業(yè)變革的關(guān)鍵生產(chǎn)要素。IDC（國際數(shù)據(jù)公司）與浪潮聯(lián)合發(fā)布的《2021-2022中國人工智能計(jì)算力發(fā)展評估報(bào)告》（以下簡稱《報(bào)告》），為我們洞察這一趨勢提供了權(quán)威的視角。本報(bào)告不僅分析了中國人工智能計(jì)算力的整體發(fā)展水平、區(qū)域分布和行業(yè)滲透情況，更將人工智能基礎(chǔ)軟件開發(fā)置于核心位置，揭示了其在釋放計(jì)算潛力、驅(qū)動(dòng)應(yīng)用創(chuàng)新中的基石作用。
一、 計(jì)算力增長強(qiáng)勁，基礎(chǔ)軟件成為關(guān)鍵瓶頸與突破口
《報(bào)告》顯示，2021-2022年度，中國人工智能計(jì)算力市場繼續(xù)保持高速增長。在“東數(shù)西算”等國家戰(zhàn)略工程的推動(dòng)下，智能算力基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)和投資顯著加速。硬件算力的快速堆砌并未自動(dòng)轉(zhuǎn)化為應(yīng)用效能的大幅提升。報(bào)告明確指出，人工智能基礎(chǔ)軟件的成熟度，正日益成為制約計(jì)算力價(jià)值充分釋放的關(guān)鍵瓶頸，同時(shí)也是未來取得突破的核心領(lǐng)域。
基礎(chǔ)軟件，主要指人工智能開發(fā)平臺(tái)、框架、工具鏈以及模型服務(wù)與管理軟件等。它連接底層異構(gòu)算力（如GPU、NPU等）與上層多樣化的人工智能應(yīng)用，承擔(dān)著資源調(diào)度、算法開發(fā)、模型訓(xùn)練與部署優(yōu)化的重任。在算力硬件趨向同質(zhì)化的背景下，高效、易用、開放的基礎(chǔ)軟件平臺(tái)，是提升開發(fā)效率、降低使用門檻、最大化硬件投資回報(bào)的決定性因素。
二、 基礎(chǔ)軟件發(fā)展現(xiàn)狀：生態(tài)構(gòu)建與自主創(chuàng)新并進(jìn)
《報(bào)告》深入評估了中國人工智能基礎(chǔ)軟件的發(fā)展態(tài)勢：
- 框架與平臺(tái)生態(tài)多元化：以百度飛槳（PaddlePaddle）、華為MindSpore、一流科技OneFlow等為代表的國產(chǎn)開源深度學(xué)習(xí)框架持續(xù)演進(jìn)，社區(qū)活躍度與開發(fā)者數(shù)量穩(wěn)步增長，正在形成與TensorFlow、PyTorch等國際主流框架并存、互補(bǔ)的多元生態(tài)。它們更貼近中國本土開發(fā)者的需求與場景，在易用性、中文支持和特定領(lǐng)域優(yōu)化方面展現(xiàn)出優(yōu)勢。
- 開發(fā)與部署全棧工具鏈完善：以浪潮為代表的領(lǐng)先計(jì)算力提供商，正從硬件供應(yīng)商向“硬件+系統(tǒng)軟件+平臺(tái)軟件”的全棧解決方案服務(wù)商轉(zhuǎn)型。浪潮發(fā)布的AIStation人工智能開發(fā)平臺(tái)，提供了從資源池化、彈性調(diào)度、協(xié)同開發(fā)到模型部署的全生命周期管理工具，旨在解決企業(yè)AI開發(fā)過程中面臨的資源管理復(fù)雜、團(tuán)隊(duì)協(xié)作低效、生產(chǎn)部署困難等痛點(diǎn)，顯著提升了計(jì)算資源的利用率和AI研發(fā)的生產(chǎn)力。
- MaaS（模型即服務(wù)）模式興起：大型預(yù)訓(xùn)練模型的涌現(xiàn)，催生了以基礎(chǔ)模型為核心的新型基礎(chǔ)軟件和服務(wù)形態(tài)。企業(yè)無需從零開始訓(xùn)練，可通過API調(diào)用或微調(diào)的方式，快速獲取強(qiáng)大的AI能力。這降低了AI應(yīng)用的技術(shù)門檻，使得計(jì)算力能夠以更便捷、更經(jīng)濟(jì)的方式服務(wù)于更廣泛的行業(yè)。
三、 挑戰(zhàn)與未來趨勢
盡管進(jìn)步顯著，《報(bào)告》也指出了基礎(chǔ)軟件開發(fā)面臨的挑戰(zhàn)：高端人才短缺、軟硬件協(xié)同優(yōu)化深度不足、行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)尚不統(tǒng)一、針對復(fù)雜場景（如科學(xué)計(jì)算、自動(dòng)駕駛）的專業(yè)化工具仍有欠缺。
人工智能基礎(chǔ)軟件的發(fā)展將呈現(xiàn)以下趨勢：
- 一體化與自動(dòng)化：開發(fā)平臺(tái)將進(jìn)一步集成數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、模型訓(xùn)練、調(diào)優(yōu)、壓縮、部署和監(jiān)控等功能，并提供更多自動(dòng)化AI（AutoML）工具，實(shí)現(xiàn)“一站式”開發(fā)和運(yùn)維。
- 軟硬件協(xié)同深度優(yōu)化：針對特定AI芯片（如各類AI加速卡）的軟件棧優(yōu)化將更加深入，通過編譯器、算子庫、推理引擎等協(xié)同設(shè)計(jì)，挖掘硬件極限性能。以浪潮為代表的廠商，憑借其硬件優(yōu)勢，在此領(lǐng)域具有天然的整合能力。
- 普適化與場景化并存：一方面，基礎(chǔ)軟件將變得更加易用和普適，服務(wù)于廣大中小企業(yè)；另一方面，針對金融、醫(yī)療、工業(yè)制造等垂直行業(yè)的專業(yè)化開發(fā)平臺(tái)和組件將不斷涌現(xiàn)。
- 開源與開放成為主流：開源將繼續(xù)是基礎(chǔ)軟件創(chuàng)新的核心動(dòng)力，開放的生態(tài)有助于吸引開發(fā)者、加速技術(shù)迭代和避免鎖定。
四、 結(jié)論
IDC與浪潮的這份評估報(bào)告清晰地表明，中國人工智能的發(fā)展已進(jìn)入“算力驅(qū)動(dòng)”與“軟件定義”并重的新階段。強(qiáng)大的計(jì)算力是骨骼與肌肉，而先進(jìn)的基礎(chǔ)軟件則是神經(jīng)與靈魂。以浪潮等企業(yè)為代表，通過構(gòu)建從底層算力到頂層應(yīng)用的全棧能力，特別是強(qiáng)化在人工智能基礎(chǔ)軟件領(lǐng)域的投入與創(chuàng)新，對于夯實(shí)國家人工智能戰(zhàn)略的根基、賦能千行百業(yè)的智能化轉(zhuǎn)型具有至關(guān)重要的意義。只有在基礎(chǔ)軟件這一關(guān)鍵賽道上持續(xù)突破，才能將磅礴的計(jì)算力高效、靈活地轉(zhuǎn)化為實(shí)實(shí)在在的產(chǎn)業(yè)競爭力與創(chuàng)新活力。
