正在美国圣何塞举办的2019 OCP全球峰会上传来一个消息,百度正式宣布加入OCP开放计算项目(Open Compute Project),成为该项目的铂金级会员,与此同时,百度还将与Facebook、微软展开合作,联合制定OAM(OCP Accelerator Module)标准。
如果用平常的眼光来看,不过是一条普通的IT新闻,无非是互联网巨头们抱团合作的那些“场面上”的事情,但在深入了解了OCP的组织背景以及OAM标准对于行业的意义后,可以发现,AI发展中,行业所提倡的协同开放也在发生变化,越来越多的互联网巨头正在从自身项目的“小开放”走向全球合作的“大开放”。
以“大开放”为前提条件,全球AI生态圈建立的过程中,AI技术的标准化开始成为促进AI技术发展的加速器。同时,以百度为代表的中国力量也正在成为AI全球化趋势中一股不可替代的力量。
AI全球化浪潮里,中美从领先到领跑
在我们的思维记忆中,欧洲、美国和日本都是传统的科技强国(地区),中国经过长时间的追赶,也有了与这3家一较高下的实力,具体到人工智能领域,中国和美国则已处于领跑位置,将日欧两家远远的甩在身后。
01 | 技术领先,成就行业巨头 |
有关日本、欧洲在人工智能方面掉队,中美强势领先的原因,网上有过很多分析,总结起来就是中美两国拥有最优秀的AI研究人员和海量的数据资源,以及较为健全的政策保障,这些都成为为人工智能快速发展提供动能的“基础设施”。
就像经济的大发展首先需要物流交通,信息化全面渗透需要各类操作系统一样,国家层面的人工智能领先,也需要类似的,为全面进步而服务的基础设施。这也是为何,到目前为止,欧洲和日本都没有出现如美国的Google、Facebook、亚马逊,中国的BAT这类重量级的人工智能巨头企业。
02 | 技术领跑,制定“游戏规则” |
此次百度加入OCP以及与Facebook和微软合作一起制定OAM标准,也是传递了一个非常明显的信号:中国在全球AI生态圈中不可或缺,未来的AI技术“游戏规则”由中美两国说了算。在这其中,日本和欧洲都成了边缘化的“执行者”。
OCP开放计算项目是由Facebook携手英特尔、Rackspace等公司于2011年成立的一个非营利组织,也是全球云计算基础硬件技术领域覆盖面最广、最有影响力的开源组织。目前,这一项目汇聚了Facebook、谷歌、微软、英特尔、AMD、Nvidia、IBM等200多家国际领先企业。
OAM标准则用于指导AI硬件加速模块和系统设计。
不同于普通的CPU服务器,AI硬件系统是一个深度定制化的系统,需要通过AI硬件加速模块之间的高速互联通信来实现纵向扩展,通过多节点之间的高速互联通信来实现横向扩展,通过新的高速信号、供电和散热技术来解决AI硬件加速模块和系统设计中的硬件挑战。
OAM标准,就是针对上述问题设计的一套指导AI硬件加速模块和系统设计的标准,它集合定义了AI硬件加速模块本身、主板、互联拓扑、机箱、供电、散热以及系统管理等系列设计规范,主要目标是通过模块化、标准化来增强不同AI硬件加速模块和系统的互操作性,加速新的AI硬件加速模块的落地和应用。
毫无疑问,在OAM标准的指引下,可以统一AI硬件加速模块和系统,有效兼容多元化AI加速芯片,促进AI芯片建设多元化生态格局。
AI开放共享从“小开放”走向“大开放”
在AI技术的发展过程中,行业逐渐形成了“开源”的共识。
传统非AI科技有一个非常明显的特点:只服务于特定产品,技术能力是单个企业参与竞争的核心竞争力,必须高度保守。AI技术有所不同,它不针对单个产品,其技术的通用性特别强,几乎可以应用到所有的产品和服务中去。
不过AI技术的通用性更多体现在其“基础设施”的属性上,这是因为不同应用领域对AI技术的具体需求会有所不同,但这些需求又存在其高度一致的基础要素,如数据挖掘、深度学习等。也正是因为如此,一项AI技术的发展和成熟能使领域内的所有参与者都能获益。
道理是这个道理,企业对于“开放”的理解也各有不同。
在百度加入OCP之前,大多数AI企业的开放只停留在自身项目的“小开放”上,无论是计算机操作系统Linux还是手机操作系统Android,无论是百度的Apollo、DuerOS还是Google的TensorFlow,都是源于企业自身项目的对外开源。
OCP的出现以及逐渐壮大,为我们带来一个更为广义的“开放”,即在全球AI生态圈的框架下,AI企业间就AI技术的发展进行协同与合作。如果说“小开放”是积聚全球研发力量来完成单个企业的某个项目,那么“大开放”则是行业巨头们联合起来为AI技术的发展来描绘蓝图。后者具有更强的“普世意义”。
01 | 开放让AI由增量式变几何式 |
在蒸汽时代和电气时代,技术的进步是增量式的缓慢积累。像蒸汽机进化到内燃机就是一个典型的案例,人类为了获得更高的燃效比,足足花了200多年时间,而从内燃机再进化到现在主要靠电能驱动的高铁,又花了100多年时间。
AI技术则走了一条不同以往的道路。Google通过手机操作系统Android让普通大众认识到AI技术开源的神奇之处,在2015年时又推出了开源工具TensorFlow,进一步深化了行业对AI技术分享的认识。
在中国,以BAT为代表的人工智能巨头也早已布局AI开放。据统计,阿里光在GitHub上就有400多个开源项目;腾讯围绕微信建立的社交开源生态也被人所熟知;百度最有名的开放项目,聚焦在智能生活和自动驾驶两个方面,分别推出了对话式AI操作系统DuerOS自动驾驶开放平台Apollo。
以Apollo为例,百度提供了一套完整的软硬件和服务系统,包括车辆平台、硬件平台、软件平台、云端数据服务等四大部分,帮助汽车行业及自动驾驶领域的合作伙伴结合车辆和硬件系统,快速搭建一套属于自己的自动驾驶系统。
一套AI技术可以进行裂变,服务到无数企业,为生态内的诸多参与者充分赋能,实现多点开花。技术的优化不再是依赖某一家企业进行增量式进步,而是在全民共享的基础上实现几何式倍增,最终形成行业合力。比起单打独斗,从技术的发展层面,“开放”对整个AI行业的进步意义更为重大。
02 | 协调共享是产业升级的动力 |
AI最终服务于产业,也必然受产业反哺。
以自动驾驶为例,目前行业内引领技术风向是Google、百度这类科技企业,但站在产业的角度,自动驾驶领域最重要的角色应该是主机厂,只有车企将AI技术应用,最终成为产品出售,才能真正开启自动驾驶时代。
因而无论是百度的Apollo计划还是阿里的AliOS,都有着一大批追随其后的汽车领域合作伙伴,在开放生态的架构下,过去各自为政的汽车配件及整车厂商有了协同发展的契机,聚力后的产业升级“动能”更强劲,又反过来推动自动驾驶相关AI技术的整体进步。
更多AI应用的产业也可以遵循类似的逻辑,而这一切,只有在开放共享的前提下才能完成。
03 | AI生态“大开放”是企业的需求也是技术的需求 |
技术领跑企业进行合作抱团,建立全球AI生态圈,也是企业和技术发展到一定阶段的必经过程。
以百度加入OCP以及联合行业巨头制定OAM标准事件作为例子。
处于领跑位置的百度是世界上最大的超大规模数据中心运营商之一,作为百度AI级车架构的底层支撑,百度超级AI计算平台X-MAN在统一的基础架构之上,融合了硬件解耦、资源池化、液冷散热、模块标准化及灵活的互联拓扑等前沿设计理念,自2016年诞生以来,X-MAN已经历经三代发展、三次架构升级,代表了人类在此项技术上的最高水平。
OAM标准对于百度来说,将进一步确定其在此领域的领先优势,助力百度的技术落地及商业变现;对于技术来说,则扫清了AI芯片多元化生态生态格局中,研发方向不明的障碍。
当前公布的OAM标准,已经得到包括Google、阿里、腾讯等互联网企业,英伟达、英特尔、AMD、高通、赛灵思等AI芯片企业,Graphcore、HabanaLabs等AI芯片及处理器初创企业,以及IBM、联想、浪潮等ODM/OEM系统厂商的参与和支持,全球AI硬件生态系统都会从此中受益。
OCP引发散射效应,加速“中国力量”从本土走向全球
在物理学中有一种与X线相关的散射效应,指的的是能量较大的X线光子撞击到原子的轨道电子,将一部分能量给予被击脱电子,使其获得较大动能,而光子作用并没有消失,继续与其他原子相撞击的过程。
百度加入OCP引发的行业变化与散射效应十分类似。OCP就是能量较大的X线光子,百度加入OCP相当于X线光子与轨道电子相撞,在此过程中,百度从OCP中获得发展动能加速前进,而作为X线光子角色的OCP仍然以巨大的能量快速向前,并不断的与其他类似百度的企业合作(撞击)。
在百度加入OCP的“散射效应”下,在AI生态“大开放”的背景下,以百度为代表的“中国力量”有了向全球输出技术的机会。在行业标准面前,“中国力量”技术输出先行,产品输出后至,人工智能“中国力量”的全球化进程或将因此加快。
于百度来说,早在2016年百度就提出了以百度智能云ABC(AI、Big Data、Cloud Computing)为基础的三位一体发展战略,迄今已经升级到百度智能云ABC3.0。百度加入OCP后,由OCP项目构建的全球AI生态圈,不仅将帮助百度加速AI新技术的发展和落地,而且还将加速百度AI战略从本土走向全球。