浪潮首次披露芯片计划，建立研究所，未来与大客户做定制芯片开发

4月9日，在2020浪潮云数据中心互助同伴大会上，浪潮首次对外披露芯片计划。

浪潮团体执行总裁、首席科学家王恩东院士透露，浪潮技术创新连续往底层延伸，面向差别场景，开发定制化AI芯片、BMC（基板治理控制器）芯片、网络和存储加速芯片等，最终形成笼罩芯片、系统、平台和算法的领先产物体系。

芯片是关键技术之一。此前，因为有自研高速互联NC芯片，浪潮推出了小型机，成为继美国、欧洲、日本企业之外，拥有小型性能力的企业。浪潮团体高级副总裁彭震先容，浪潮在西安建立了芯片研究所。浪潮的SSD主控芯片、系统智能治理芯片等将逐渐公布。

浪潮团体人工智能&高性能盘算部总司理刘军对AI财经社说，浪潮内部一直有芯片团队，之前芯片主要服务于产物创新等需求，但近两年许多大客户在讨论，浪潮是不是可以把内部芯片能力分享出来，一起针对一些大的场景来做定制化芯片的设计，现在他们正在做严谨的产物计划。

当下有许多企业研发AI芯片。刘军认为，已具备规模的市场是盘算机视觉、图像和视频领域，接下来可能是智能语音场景，但进入者除了做好芯片，还要花更多时间在软件和生态的构建上。

事实上，在盘算机视觉市场，竞争已经很是猛烈。终端上有华为，云上有英伟达、百度、阿里、华为、英特尔等大企业玩家，中小创业企业将面临更大挑战。

近两年，AI工业化是一大趋势。阿里、百度、华为等企业都在加速AI落入行业的速度。这次大会上，王恩东院士提出“智算中心”观点，称因为人工智能需求呈指数级增长，未来将占据80%以上的盘算需求，而承载这种AI算力的中心，即智算中心。

智算中心的关键是怎么把算力高效地生产、聚合、调理和释放出来，从而让人工智能以更低成本、更高的效率在行业中应用。刘军对AI财经社说，以大一点的Bert模型为例，许多研究组都没法自己重新训练，“消耗资源太大，花不起钱了。

智算中心期望在算力层面解决部门问题。好比在算力调理上，浪潮的AI Station 平台将把训练端的算力使用率从30%提升到70%，这将降低部门成本。

从现在AI落地工业的实际效果来看，多数乐成案例还是聚焦在钢铁、金融、化工等大企业上，出于使用成本和商业价值的考量，AI在中小型企业中的实际作用有待考量，现在并没有实现真正意义的普惠。

“我们应该更有耐心一点，新的技术泛起的时候一定会先在部门行业做落地，做标杆，然后再动员整个行业、整个工业从这个偏向快速的进化。我认为它会有临界点，一旦过了临界点一定会是快速指数型的上升。”

刘军举例说，之前行业对AI医疗充满了许多优美的愿景，可是从AI服务器的出货量能显着看到，发生的生意很有限，可是疫情发生之后，AI医疗落地的速度在显着加速。（文/唐煜 编/赵艳秋）