"未來十年，計算機架構領域將迎來下一個黃金時代"，當2017年圖靈獎獲得者David Patterson與John Hennessy提出這一觀點時，很多人還沒有認識到潛藏在背後的巨大變化。
自上世紀90年代到21世紀初，計算機體繫結構創新開始放緩，隨之摩爾定律和登納德縮放比例定律遭遇挑戰，處理器性能提升顯著減速，簡單來說，算力的增長和大數據、人工智能等新業務增長並不同步，只能靠堆芯片數量來彌合算力缺口。
於是，行業已經不得不開始重新思考新的計算機架構。
David Patterson在接受採訪時表示，"未來一定是軟硬協同開發并行的。從前，人們認為做軟件很酷，少有人兩者都涉獵，硬件創業公司也屈指可數。然而近年來從業者和投資人們都發現，無論是做機器學習還是之後深度學習、強化學習，只做軟件或者硬件都是不夠的。體繫結構設計者不僅需要了解底層器件、芯片工藝等，更需要了解編譯器和編程語言，軟硬結合才是后摩爾時代適用的新方法。"
同樣的變化也發生在雲計算領域，通過虛擬化技術，雲計算把計算機抽象為資源池，通過削峰填谷的運營策略獲取規模效應，不過這並沒有從根本上解決算力的挑戰。
成千上萬的計算機、數十乃至上百個數據中心連接在一起，構成了以雲為中心的計算體繫結構，逐漸成為行業採用算力的主流方式，也給了雲廠商前所未有的全局視角，從這個視角看雲，某種程度上，雲就是一台超大型計算機。
相對於計算機本身而言，雲囊括了更多的軟硬件，向上對接各種行業應用，向下推動硬件變革雲廠商具備了更大的話語權，掌握了更多的技術主動權，來提升面向複雜業務負載的處理能力。
雲也進入到了一個體系創新的黃金時代。
未被定義的雲
十餘年前，雲計算剛剛興起，把服務器集中到雲廠商，再由雲廠商提供雲服務，只是商業模式層面的創新。因此，雲計算彼時只是一門規模生意，但考慮到萬億算力產業規模，僅僅是從提高計算利用率的維度評估雲的商業價值，也足夠值得一搏，何況亞馬遜已經做出了表率。
在舊有的技術體系下，虛擬化、網絡和存儲等技術基本成熟，讓雲的商業模式成為可能。有觀點認為，這些降本增效的創新，即便沒有雲計算，也會通過另一種方式兌現。
比如計算機技術依舊向前發展，體系創新帶來更大的算力、更高的投入產出比，沒有雲計算，算力也能繼續增長。
以過去的視角來看，雲計算確實沒有革命性的改變，但是，雲計算通過這些過程完成了技術的集聚，原來不同軟硬件技術分散在不同的主體，有聚合卻難同頻進化，雲計算曆經十年完成了體系創新的前期準備，從商業模式創新過渡到技術模式創新。
一個全新的商業模式可以改變產業競爭規則，雲計算行至新的階段，開啟了算力增長的另一條路徑。
在集團副總裁侯震宇與鈦媒體聯合創始人劉湘明的對話中，侯震宇提到，對於中國的雲計算廠商來說，現在確實是一個戰略的發展期，過去幾年眾多客戶都已經加速上雲，更多關注自己本身業務的邏輯，他們就把基礎的軟硬件環境全部交給了雲服務廠商。
這意味着雲廠商其實同時掌握了基礎的軟件和硬件環境，可以做軟硬一體的優化，加速整合變成了可能。另外，雲廠商的資源規模越來越大，逐步地影響了整個IT的產業鏈和供應鏈，雲是IT行業最旺盛的需求，在軟硬一體的大背景下，新一代以雲為中心的計算體繫結構逐步湧現。
誠如侯震宇所言，雲廠商左手行業需求，右手技術創新，形成了技術到業務的產業循環，雲成為計算產業的一个中心環節，也面臨着最嚴峻的產業挑戰。如果還用老一套的方法做雲計算，不從根本上提高雲的效率和質量，就會在下一次行業洗牌中最先被淘汰。
如今的雲，是一朵未被定義的雲。頭部雲廠商都看到了體系創新的大機會，也試圖定義未來的雲的模樣。
有趣的是，計算機體繫結構的創新和以雲為中心的計算體系創新，正在同步發生，尤其在人工智能領域，專用硬件和深度學習算法等快速發展，David Patterson也認為，對新的計算機體系架構和語言來說，對算力要求極高的機器學習或許是最適合的應用場景。
雲智一體的體系創新，是一個具有高度確定性的機會。
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雲智一體，從卷算力到卷智能
企業上雲的動力由商業層面進化到業務層面，過去企業上雲是為了不用採買服務器，快速開展業務，他們的出發點就是為了降本增效，而現在的企業上雲，當然也會考慮成本，更重要的是，他們不是把降本增效當做最終的目標，而是優先從業務角度思考，雲計算能帶來傳統IT不能實現的價值。
企業通過上雲實現了業務的改造，摒棄了傳統低效、緩慢的業務模式，特別是大數據、人工智能賦能業務之後，業務具備了以往沒有的屬性，典型如智能調度、自動駕駛、工業化聯網等智能化產業應用的不斷普及，這是"人有我優"和"人無我有"的差別。
所有企業都希望擁有"人無我有"的業務能力，由客戶需求傳導至供應商競爭維度，決定了雲廠商"卷"的方向。侯震宇認為，雲計算行業基本上從過去"卷"算力的時代，發展到了一個拼智能的時代，開始用整個基礎設施的能力和人工智能的能力為行業客戶加成。
在2022智算峰會上，智能雲發布了AI大底座，它涵蓋了崑崙芯，飛槳AI框架以及文心大模型等核心能力以及百舸平台，AI中台等平台方案，實際上就是雲智一體的體系創新。
具體來看，AI大底座的AI IaaS層整合自研的AI芯片"崑崙芯"，在AI計算、存儲、加速、容器方面進行系統優化，提供高性價比的算力，承載海量數據的處理、超大模型的訓練和推理。
在AI PaaS層（AI中台）整合兩大核心自研產品（飛槳深度學習框架、文心大模型），打通的樣本中心、模型中心、AI開發平台、AI服務運行平台，實現從數據存儲到模型訓練、生產、部署、測試的全鏈路、批量化生產，面向企業模型開發的全生命周期提供完整解決方案。
AI大底座聚齊了人工智能應用的全要素，並且將這些全要素深度耦合，如果只是簡單的產品兼容，市面上其他產品或多或少都能拼湊出一個AI底座，AI大底座的所有部件均為自研，這就給了非常大的施展空間和自由度，來實現端到端優化。
AI大底座能夠全要素、端到端的整合的AI優勢，為產業提供最強的智能計算基礎設施支持，滿足產業對於低門檻、快速部署等智能計算需求。
在客戶的現實需求，以及行業增長壓力的驅動下，體系創新成為計算行業的潮水湧向，智能雲的雲智一體，踩准了產業發展的周期與節奏。
深入產業，絕知此事要躬行
"雲智一體，深入產業"是智能雲的戰略，在智能雲看來，創新不是閉門造車，是反饋驅動創新。創新需要躬身入局，深入產業，不斷獲得用戶和客戶的反饋，然後倒逼產品和解決方案不斷優化，不斷創新，讓客戶越用越好。
從中可以看出，智能雲試圖建立一個能夠持續反饋並不斷進化的雲，AI大底座源自於在產業界的打磨，之後端到端的AI能力進一步沉澱到AI大底座中，AI大底座必然要在產業中兌現價值。
例如國網福建通過AI大底座建設了"兩庫一平台"智能基礎設施，"兩庫"指模型庫、樣本庫，"一平台"指包含運行環境和訓練環境的人工智能平台。
在巡檢一線，無人機可自主完成輸電線路巡檢作業，並將智能識別後的巡檢結果快速推送給相關責任人，基於AI的智能識別算法將識別準確率提升了30個百分點，識別效率提升了5倍；在變電站，運維人員從線上接入智能調控系統，採用"一鍵順控"操作，無需人員到場便可完成千伏變電站的倒閘操作，效率提升了40—60倍，啟動送電時間縮短了80%。
基於與智能雲的合作，國網福建電力有望實現全鏈條國產化AI基礎能力建設，構建科學系統的人工智能管理和應用體系。
在AI大底座深入產業的實踐中，芯片解決算力問題，框架解決算法開發問題，大模型解決模型泛化問題，應用解決落地收益問題，是為全要素。
僅僅只是物理覆蓋全要素還不夠，還需要多層之間深度融合，產生化學反應，進行端到端的整合優化，例如建立效果反饋的閉環機制，通過模型驅動算子優化、算子驅動硬件設計，更好的提升整個系統的性能，是為端到端優化。
如上所述，包括國網福建等企業，智能化升級的全要素都可以在AI大底座找到，每一層能力都可以基於真實業務反饋，不斷調優實現智能雲的體系創新，這是雲智一體的最大差異化。根據諮詢機構IDC最新的數據，AI Cloud市場佔有率連續七次市場第一。
在雲計算技術創新百花齊放的階段，企業往往要自我搭配技術並耗費人力資源來實現智能升級，但是效果依舊不盡如人意，智能雲AI大底座能夠實現更好地循環迭代，讓雲智一體在深入產業的過程中，不同技術能力更加可控，進而讓企業實現掌控業務的效果。
雲的體系創新，讓雲計算從狹義上的技術進步，成為廣義上的體系革命，在技術和場景之間承前啟后，蔓延到整個產業。以製造業為例，通過人工智能去重新賦能傳統產業，是跨越不同技術和產業的周折，僅靠單點無法實現產業重塑，雲智一體給產業界提供了全新的抓手。
就像兩位圖靈獎獲得者在報告中所提及的——"黎明前最黑暗"，数字經濟時代，所有產業都正在或者即將經歷類似的智能遷移，雲智一體時代的體系創新，僅僅是開始。
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Orignal From: 從卷算力到卷智能，重新定義雲
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