為記錄捕獵數量、莊稼收成、部落人口，在遠古時期，我們的祖先發明了手指計數、結繩記事的計算方法。為記錄更繁瑣、更高頻的悉數家用、生產活動、商業貿易，在千年之前，我國古代勞動人民發明了算籌、算盤等計算工具。進入近現代，大規模的工業生產和全球化貿易，陸續催生了電子計算器和後來的計算機，甚至是服務器。21世紀，互聯網時代開啟，計算能力不再受限於人體部位、特定工具或者某一個機器，它成為一種商品，像水、電、煤氣一樣被流通起來——這便是雲計算。當我們跨越古今來審視人類在計算方法、計算工具等領域的革新，很容易就會發現，它們的出現，都是應「那時那刻」的場景需求而生的。那麼，面對如今近在咫尺的「人工智能（AI）時代」，智能手機、智能家居，智能穿戴設備、自動駕駛汽車日益普及和成熟，「計算」這件事又在經歷什麼樣的變革？五年前我們所接觸的AI，大多要麼還在玩人機大戰「遊戲」，要麼還只是一個沒有感情的「冰冷機器」，或是要靠關鍵詞喚醒的「假助理」——資本圈熱鬧非常，技術圈也忙着「買票上車」，但大多企業對此依舊選擇觀望。AI的場景應用並非沒有，只不過大多是在邊緣業務的單點試水。時至今日，「觀望者」越來越少，因為人人都成了「參與者」。當你早上醒來，只需要喊一聲「小X，小X」，窗簾燈光就會自動打開，音箱中開始播放舒緩的音樂，廚房的早餐剛剛做好；當你坐上駕駛座，車載地圖就自動規劃好最優路線，你發現等燈的概率變少了，擁堵也緩解了許多；當你在線點外賣、購物，平台似乎開啟了「讀心術」，常點菜單、關聯商品躍然眼前……甚至，有時候覺得手機的「智能助理」似乎也變得更「聰明」了。其實，這一切都要歸功於AI技術的成熟及其應用的規模化發展。它們不僅正在融入於我們工作生活的方方面面，還在走進企業、走進園區、走進城市，賦能千行百業實現智能化升級。以工廠生產為例，在製造生產企業，有一個非常重要的工種，叫「質檢員」。他們的主要工作是對生產出來的產品進行質量檢查，如果發現瑕疵或者不合格產品，就打回重造或作廢。過去，他們的工作完全依賴於肉眼和經驗，不僅辛苦，效率也不高。而通過AI視覺算法，由機器對產品質量進行識別檢測，工作人員只要定期進行抽查，這一方面可以大大緩解質檢員的工作量，提高效率；另一方面，還可以提高質檢的準確率，減少人工失誤。類似的例子還有很多。比如，在去年8月舉辦的百度世界大會上，百度就介紹了不少AI的最新落地場景——可以用APP召喚的「汽車人」、陪伴中國跳水夢之隊日常訓練的跳水訓練系統、會作詩耍寶的火星數字人，以及在水務、電力、園區等場景的智能化升級案例。舉例來說，在福建泉州，泉州水務集團聯合百度智能雲、埃睿迪公司打造了泉州水務大腦，實現了智能算法自動監測、計算、加藥，比如，可以通過AI用水量預測模型，結合歷史用水數據、天氣、季節等變化因素，精準預測用水量，實現按需供水。另外，在巡檢環節，以前需要工作人員每天在設備機房裡面奔走，永遠都是一身水一身泥，有了水務大腦以後，只要在中控室就可以完成對占地240多畝、17間廠房的水廠全流程精確管理，管理效率和準確性大大提升，甚至出現了「整個水廠就只有兩位工作人員」的現象。所以，AI早已走出了實驗室，場景智能化已經不是「未來式」，計算的智能化變革自然也是「現在時」。越多越多的企業開始圍繞AI能力構建自己的業務，伴隨着AI一起成長，成為AI原生企業。事實上，早在2020年百度智能計算峰會上，百度智能雲就提出智能金融、自動駕駛、智慧醫療、智能零售、智能製造等領域的行業應用將全面進入AI原生階段。據此，百度智能雲還率先打造出了AI原生雲服務架構。在百度智能雲看來，進入人工智能時代，AI原生雲將是推動產業智能化升級的核心驅動力，它的價值不再局限於計算本身，還包括融入其中的各類AI能力。最終，雲計算的作用將越來越多元化，並且越來越貼合產業智能化升級需求。的確，傳統的通用型算力架構將很快被「翻篇」，企業「此時此刻」需要的是一個更高效、更穩定的計算平台，是面向智能的計算能力。這不僅意味着更高的計算密度、更大傳輸能力的網絡、更大的存儲容量，還需要更好地承載AI應用的開發和部署，提供AI訓練推理場景、極致彈性。雖然「雲」仍是基礎，但在這之上必須還有「附加項」：第一，要有更高性能且異構的算力。事實證明，現有的CPU計算架構很難滿足AI需求，如前面介紹，在智能化應用場景，涉及對大量圖片、視頻等非結構化數據的處理，高性能異構計算資源（包括CPU於GPU）將是「標配」；
第二，計算位置的分布化。智能應用負載不再只發生在企業系統內部，而是跟隨用戶變得無處不在，為了貼近用戶需求提供優質體驗，計算就必須「流動」起來，同樣變得無處不在；
第三，更好地支持AI應用開發。隨着AI應用越來越普適化，其開發、運維、升級的頻度也將越來越高，這要求底層的計算平台能夠讓這些工作變得更容易、更快捷。
以上，便是「AI原生雲」的基本特點。最直觀的趨勢是——AI與雲計算將加速深度融合。而如果仔細觀察近幾年雲計算服務商的動態，就會發現幾乎所有大廠都在加碼雲平台的AI屬性，強調AI對於雲計算的作用。甚至大家好像不約而同地都給「雲」加了一個「智能」的前綴。除了百度，還有微軟，他們對自己的雲產品定位都是智能雲，而不是微軟雲或者百度雲。另外，騰訊雲也在2017年發布了戰略產品「智能雲」， 在傳統雲計算的結構上，構建了「AI 即服務」的服務層；阿里雲則在2018年升級為阿里雲智能。可見，AI服務能力將成為雲廠商下一階段競爭的新「標尺」，能否把AI相關技術和功能整合到雲產品和服務中，支持AI工作負載，成為企業選擇雲平台的考量因素之一。根據IDC發布的《2021H1中國AI雲服務市場研究報告》顯示，2021年上半年中國AI雲服務市場規模達到了2.8億美元（17.83億人民幣）——這也是一個直觀的數據佐證。另外，值得一提的是，在中國AI公有雲服務整體市場格局中，百度智能雲無論是整體調用量、還是市場份額都「超車」阿里雲、騰訊雲，連續多年拿下第一，並且擁有最多的AI產品數量。從這個角度來看，國內雲服務市場的現有格局將被「攪動」。雖然阿里雲在國內「稱霸」多年，但當AI能力這個「維度」被加上之後，大家又會重新站到一個新的起點上，這或許會給一直深耕AI的百度智能雲打開一個全新的機會窗口——目前，無論從絕對體量（AI雲服務市場規模）還是相對體量（百度智能雲的AI公有雲市場份額）來看，這個「窗口」都不會太小。百度對AI的重視，這與李彥宏有很大關係。他個人被稱為中國的「AI先生」，並曾與庫克、馬斯克、黃仁勛等「同框」，入選《哈佛商業評論》「全球最受關注的十大AI領軍人物」榜單；正因如此，百度公司多年來始終相信AI很快會實現規模化應用，對AI的研發投入也遵循着「上不封頂」的原則。在2020年的百度雲智峰會上，百度CTO王海峰宣布百度智能雲的全新戰略是「以雲計算為基礎，以AI為抓手，聚焦重要賽道。」而剛剛過去的2021年，這一戰略又進一步明晰為:「以云為基礎的數字化轉型，以AI為引擎的智能化升級，雲智一體，轉型升級一步到位。」顯然，「雲智一體」將成為百度智能雲的一張「王牌」。「當行業應用都變成AI原生的，那麼底層的雲基礎平台也必須是AI原生的，我們稱之為『AI原生雲』。」百度智能雲相關負責人如此解釋此解釋現階段的雲計算「狀態」，「它對基礎架構的影響是系統性的，從芯片到互聯、從網絡到存儲，所有雲服務商都在思考什麼樣的架構是最適合AI的。」如果把這種「AI原生雲」能力拆解來看，它起碼會包括三個層——算力層、存儲層和應用層。對於百度智能雲而言，算力層有AI異構計算平台百度百舸，底層是自研的崑崙芯片2.0，由AI計算、AI存儲、AI容器三大部分組成，具有高性能、高彈性、高速互聯等能力；存儲層有百度滄海，擁有存算一體、軟硬一體、雲邊一體的技術優勢；而在應用層，百度智能雲基於容器、微服務等技術，同樣構建了非常完善的雲原生服務平台。當然，我們也看到，不只是百度，包括AWS、微軟Azure，以及騰訊雲、阿里雲等在內的雲服務大廠，也都在從芯片、服務器、存儲、網絡以及上層的中間件、應用着手，不斷完善「AI原生雲」產品和技術布局。如阿里雲總裁張建鋒在2021年的雲棲大會中所說，新型計算體系結構正在形成。為此，阿里不僅在會上發布了倚天710 Arm芯片，同時還推出了神龍4.0、磐久服務器、龍蜥操作系統以及新一代AI和數據庫產品。此外，在去年11月的騰訊數字生態大會上，騰訊也公布了三款自研芯片產品——針對AI計算的紫霄，用於視頻處理的滄海以及面向高性能網絡的玄靈。所以說，雖然各大雲服務商所擅長的事情不一樣，戰略定位和品牌打法也各不相同，但是階段性目標是一致的，即打造面向AI的雲基礎平台——這是市場需求驅動的結果——企業希望以更低門檻和成本訪問AI資源、使用AI功能，而雲服務商能通過技術能力疊加，以「AI軟件即服務」的形式向企業提供服務，這將大大降低企業自身的算力資源和資金投入，加速AI時代的到來。知來處方能明去處。先回顧過去一年雲計算領域的「熱詞」，除了上述的雲原生、AI原生雲，邊緣計算也是非常大的焦點。如前文所說，它同樣是產業智能化升級催生出的計算需求。以湖北省宜昌市點軍區與百度智能雲聯合打造的「芯基建」項目為例：依託百度崑崙芯片，融合視聯網感知平台以及升哲科技物聯網終端技術，點軍區實現了城市治理、社會關懷、智慧水務、消防安全、環境監測等場景下的物聯感知和視覺感知雙重融合。比如，在農業農村局管理的關鍵卡口，可以通過高清攝像頭檢測建築材料的運輸過程；基於物聯網的智能床墊，可以監測老人在夜間的身體狀況；針對非法捕撈行為，還能結合AI模型，鎖定非法捕撈群體，快速採取措施，實現生態保護。在每一個場景下，計算的發生過程都不是中心化，而是分布式的。這要求算力部署必須達到雲邊端的合理分配和統一管理。根據Frostand&Sullivan公司的預測，到2021年底，大約90%的工業企業將在數據生成站點使用邊緣計算和數據分析。而此前，百度智能雲、阿里雲、金山雲等就都紛紛成為了該市場的主要服務商。其中，阿里雲的邊緣計算主要「陣地」城市，即面向城市服務提供算力基礎。在技術布局方面，阿里雲邊緣計算包含了四層技術戰：邊緣硬件和芯片、邊緣計算平台、邊緣計算操作系統、邊緣中件間和面向邊緣的應用與服務。而百度智能雲對邊緣雲的布局則更早，從2019年就形成了「雲-邊-端」三位一體的產品矩陣，發布了邊緣計算節點BEC（Baidu Edge Computing）、智能移動邊緣IME（Intelligent Mobile Edge）、邊緣服務器ECS（Edge Computing Server）產品。憑藉多年的技術沉澱，百度智能雲在IDC發布的邊緣雲報告《中國邊緣雲研究，2021》中占據了領先地位。那麼，如果把時間軸拉到一個更長的尺度，往前有「雲原生」，眼下有「AI原生」、邊緣計算，雲計算的下一個關鍵元素又會是什麼？Gartner公司表示，採用公有雲的企業正在向與位置無關的分布式雲服務過渡————這與百度智能雲定義中的「AI雲原生」特點再次相互印證——當算力需求無處不在，計算必然呈現分布化。具體來說，分布式雲服務有多種類型，其中包括內部部署、物聯網邊緣雲、城域社區雲、5G移動邊緣雲和全球網絡邊緣雲，它更像是混合多雲、邊緣計算的「再進化」。隨着技術的成熟，它將進一步消除集中式分布下的網絡和計算延遲的問題。「但是，在我看來，分布式雲服務還是一個理念，它還需要時間去發展，需要雲服務商在每一個環節去做得更紮實，才能真正解決各行各業的業務問題。」該負責人強調。隨着AI就緒，或許，這將成為雲計算市場的下一個「賽點」。事實上，只要場景的變革永無止境，計算的革新顯然就不會停歇。拿如今最火的「元宇宙」來說：首先，當物理世界與數字世界實現一一映射，這意味着「一切皆需要計算」，無論是面前的辦公桌，還是遠方想念的人；是身上穿的衣服，手中玩的遊戲，還是惦念已久的演唱會……在元宇宙世界，所有人、事、物將以數字形態再次呈現。反饋到計算層，不僅計算規模變得「無窮無盡」，計算的「位置」也將更加「無所不在」。另一方面，由於元宇宙世界的內容極其豐富，很難僅依靠人類自身的力量去構建，因此，AI在元宇宙的「參與感」還會進一步增強。通過既定的規則，它們將自動構建出完整的世界，包括元宇宙資產、藝術品及其它內容（AIGC），可以幫助人類提高內容生產的效率，並且豐富生產內容的多樣性。舉例來說，基於AI驅動的虛擬數字人就屬於AIGC範疇——小冰框架下具有不同特長的數字人、華為的「雲笙」、萬科的數字員工「崔筱盼」，還有百度智能雲的火星數字人，以及在日前的百度Create大會上全新推出的曦靈數字人平台……顯然，面向未來元宇宙中的數字人，已經不再停留在「圖片」階段，他們越來越生動、聰明、自然，這背後，需要依託更強大的AI能力。所以，元宇宙世界將是更透徹的AI原生世界，在那裡，人類與AI的界限或將徹底消失，這對計算力提出了更「高維」的挑戰——極致的分布和極致的智能；所以，百度智能雲率先提出的AI原生雲不僅是眼下企業所需的雲，更是面向未來的雲。用美國著名科普大師阿西莫夫的話說，人類最早的計算機是「手指」（源於手指計數）。經過「技術輪迴」，或許在未來的元宇宙世界，人類的手指真的能成為計算機——其所到之處，即是算力和智能所及之處。
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