作者：李云杰

“從中國第一到全球前三”，這是浪潮在2015年提出來的，當時設定的是2020年實現。而這個目標，浪潮提前到2017年實現了。據Gartner報告顯示，2017年第3季度，全球服務器市場份額最大的3個廠商分別是戴爾EMC、惠普和浪潮。浪潮服務器仍然保持中國第一，總出貨量已上升至全球第三。

2017Q3全球x86服務器市場廠商排名

2014年9月，聯想通過收購IBM x86服務器業務，成為當時全球前三、中國最大的x86服務器廠商。如今，“全球前三、中國最大”的位置換成了浪潮。憑什么？

如果仔細研究浪潮近幾年的戰略路線，你會發現，浪潮僅用兩三年時間，實現了服務器市場份額從中國第一到全球前三的躍升，離不開“互聯網”和“AI”的助推。在全球市值最高的10家互聯網科技企業中，有5家選擇浪潮作為戰略供應商。浪潮AI解決方案在中國占有率達60%，而在BAT等互聯網巨頭企業的占有率高達90%。

如果說過去幾年浪潮的快速發展得益于快速增長了互聯網和云計算市場，而在2017年內，浪潮從全球前四沖進前三，則主要歸功于在AI上的搶位。

踩中了AI風口，領跑AI計算

2017年，是AI最火的一年，被稱為是“AI發展元年”。媒體熱炒AI、資本熱捧AI、產業追逐AI,大量的資金、人才涌入AI領域。BAT等很多企業都提出了各種AI口號、理念，如百度的“AII in AI”、騰訊的“AI in ALL”、阿里云的“產業AI”，聯想、小米等設備廠商也高舉AI大旗，大談AI。相比之下，較早就看準AI方向的老牌IT企業浪潮，保持一貫的務實風格，沒有高唱口號，卻從戰略上高度重視，從執行上快速搶位。

2017年初，浪潮就成立人工智能部門，全力推動AI產品的開發，并著力打造多樣化的硬件平臺、管理調度與分析平臺和深度學習框架的“平臺組合”。隨后確立了符合自身定位的“智慧計算”戰略。

“智慧計算”戰略是浪潮在2015年提出的“計算+”戰略基礎上，以云計算為基礎平臺、大數據為認知方法、深度學習為優化工具，簡稱CBD（Cloud computing，Bigdata，Deep learning），全面發展新一代云計算、人工智能和大數據方案，構筑全球化的智慧計算生態。

可以說，“智慧計算”保證了浪潮在AI領域的領先。浪潮發布了一系列AI計算平臺創新產品，包括性能密度比最高的AGX-2、為百度開發的SR-AI整機柜方案和GX4三款面向不同AI應用的創新計算平臺等，涵蓋GPU/MIC/FPGA等所有計算技術，覆蓋了從小規模的樣本訓練到千億樣本、萬億參數級別的超大規模模型訓練需求。

據IDC分析，2017年AI市場的火熱推動了以GPU和FPGA加速計算為主的異構計算取得了爆發式增長，而浪潮已成為業界擁有AI服務器產品線最豐富的廠商，同時也成為AI領域份額最高的廠商。

僅在2017一年的時間里，浪潮就在AI領域取得了令全行業矚目的成績。在很多AI企業處在投資燒錢的階段，為這些發展AI的企業提供“AI裝備”的浪潮，卻賺到了真金白銀——銷售額大幅提升。

就像在互聯網“淘金熱”時期，思科因為抓住了互聯網先機，給互聯網“淘金者”提供裝備而快速崛起一樣，在人工智能投入時期，浪潮因為搶先為“人工智能淘金者”提供先進的計算裝備，而領跑AI計算、成為AI領域的一匹黑馬。

搭建AI平臺，浪潮有獨門“秘笈”

雖然服務器是浪潮的當家產品，但浪潮不僅賣硬件，還有軟件、方案、賣服務。如果你了解浪潮面向用戶構建的四層結構的Stack方案，你就知道浪潮是如何玩轉AI計算的了。

這是一個包含平臺、管理、框架及應用四個層次的解決方案。其中，

平臺層提供面向人工智能應用定制優化的系統設計，采用GPU、FPGA提供快速訓練與推理計算平臺；

管理層針對復雜的計算環境采用浪潮深度學習管理平臺AIStation對計算資源進行管理、調度與監控，實現系統的最大化利用；

框架層針對不同的需求以及使用習慣，部署優化不同的深度學習框架，如Caffe、Caffe-MPI、TensorFlow、CNTK、MXNet等，實現對圖像、視頻、語音和自然語言的處理；

應用層針對用戶實際應用需求，端到端設計深度學習模型與算法，實現GPU、FPGA平臺的應用遷移與優化。

面向AI計算的Stack方案

AI Stack是一個面向AI的端到端解決方案，可以說，這是浪潮基于對AI需求的理解和實踐，總結的一套獨到AI“方法論”。在浪潮人工智能和高性能服務器產品部總經理劉軍看來，這是浪潮區別于其他服務器廠商的一個重要價值點，也是獲得客戶認可的關鍵所在。

大家知道，芯片是驅動計算力的核心。當前AI計算主要采用GPU芯片，還有FPGA。此外還有有Google的TPU、Intel的Nervana等深度學習芯片。AI發展對計算力提出更高的要求，為AI專有芯片提供了發展空間，催生了很多專有AI芯片創業公司。同時，在算法框架方面也出現了多種，如伯克利的Caffe、谷歌的Tensorflow、百度PaddlePaddle等。面對芯片和算法架構的層出不窮，浪潮力求提高整合各種處理器芯片和計算框架，提供一個先進的計算平臺和更易用的應用開發平臺。

由于專門為深度學習定制的專用芯片還遠沒有形成規模，經典計算瓶頸尚未被打破，作為計算平臺廠商的浪潮，在整合使用各種主流芯片的同時，也在自己開發在算法和集成層面的K1高速交換芯片、算法NC、FPGA等嵌入式芯片類產品，把軟件硬件化，形成自己的核心競爭力。

對于未來計算的發展脈絡，浪潮也進行了思考和判斷。浪潮集團副總裁彭震認為，未來計算將呈現多元化趨勢，不僅是處理器的多元化，還有計算方向和架構的變化，比如人工智能不太關注浮點運算，更在意單晶計算能力。彭震認為，基于軟件定義硬件、軟件定義網絡、AI的云化和業務加速等等領域，都是很新的方向，浪潮會持續跟進。

去泡沫化，推動AI在更多行業落地

進入2018年，AI仍是熱點，資金、人才仍然在向AI領域聚集，但是有關AI泡沫論的聲音并沒有停止。畢竟AI在很多領域都還沒有實現大規模的商業應用，更不要說大家所熱切投入和期待的AI醫療、無人駕駛領域了。

2018年，AI仍然是浪潮的三大關鍵詞（AI、歐美、JDM互聯網）之一。那么，2018年浪潮的AI之路怎么走？

在劉軍看來，人工智能不能僅僅停留在刷榜、跑分、下棋階段，當所有的市場泡沫褪去以后，能否留下落地的應用是浪潮一直以來關注的重點。2018年，浪潮將推動AI在更多行業落地，讓更多的用戶接受AI、使用AI。

浪潮把AI用戶群分成三類，根據每一類用戶的特點提供不同機制的產品和應用。

第一類是像是Google、微軟、蘋果和BAT等技術實力和應用場景實現都強大的企業用戶。浪潮主要提供的是一個AI基礎設施的計算平臺。

第二類是像科大訊飛、曠視、商湯等一些AI細分領域的領導者，它們在細分的專業領域很強。對于這類用戶，浪潮提供的會比第一類用戶更多一些，除了底層硬件之外，還有一些框架，包括管理平臺和一些性能的調優。

第三類則是成千上萬的行業用戶，這類用戶將浪潮2018年關注的重點。對于這類數量眾多的行業類客戶，浪潮會提供一個端到端的解決方案。因為很多行業用戶可能還不知道AI是什么？或者聽說AI是好東西，但具體怎么實現還不清楚。

浪潮知道，推動推動AI到傳統行業落地會更加困難，需要做更多工作。好在，浪潮面向很多不同行業，擁有專門的應用專家團隊，可以跟行業客戶一起合作推動AI落地。比如，AI跟醫療結合時，專門做基因或生命科學的專家會出動。

劉軍認為，針對這類行業用戶，如果缺乏對行業背景的理解，而提供一個很通用化的工具，肯定推廣效果不好。一定要有專人幫助個性化設計和實施，告訴他們AI到底是怎么玩、怎么做。

在彭震看來，傳統用戶市場的增長雖然沒有互聯網增長的快，但非常穩定。實際上傳統的行業也在朝著云化、智能化的方向發展。可以看到云、人工智能、大數據技術的推動力是非常之大的。

浪潮把傳統行業用戶作為2018年關注的重點，這也符合市場分析機構對AI發展趨勢的判斷。據IDC分析認為，未來AI生態將更加成熟和繁榮，除了互聯網行業，金融、制造、醫療、零售等傳統行業的數字化轉型中，AI有望成為推動這些行業商業模式創新的新引擎。

根據劉軍的判斷，未來的服務器可能都是AI服務器，沒有AI，服務器將沒有競爭力。

= END =