传统印象中，服务器是提供计算服务的硬件，难言“时髦”。但风生水起的人工智能、大数据、云计算都离不开服务器，由此，被架到风口上的服务器产业驶入发展快车道。

与传统服务器比，AI服务器强在何处？服务器如何刷新速度，以与快速发展的AI相适应？前者的应用场景和挑战在何处？

“梯子很长，但还远远够不到月亮”，人们用这句话形容当今AI所处的阶段，但“够不到”不等于不努力，特别是计算力的提升已让AI应用无处不在。越来越多的企业开始将AI，或者 “+AI”作为自身转型的重要方向，但难题在于AI对计算能力的高要求。

算法的突破与数据洪流的爆发成就了人工智能行业，并使得几乎所有的机器辅助功能都变为可能，更好的电影推荐、智能穿戴，甚至无人驾驶汽车、预防性医疗保健，都近在眼前，或者即将实现。但目前应用终端的发展远远走在硬件架构的前面，现有计算平台已经不足以完成人工智能对于庞大运算量的需求。

多位专家表示，当下，人工智能、大数据、云计算的火热程度无以复加，三者形成“铁三角”：大数据是人工智能的基石，目前的深度学习主要是建立在大数据的基础上，即对大数据进行训练，并从中归纳出可以被计算机运用在类似数据上的知识或规律；云计算作为计算、存储等资源的基础平台，为智慧计算提供算力的承载。

浪潮集团副总裁彭震认为，结合了人工智能、大数据、云计算的智慧计算，主导了计算的需求和走向。AI服务器就是面向智慧计算的核心产品，并且为服务器市场带来了强劲的增长动力。

从发布信息来看，AGX－5可提供每秒两千万亿次的单机AI计算性能。与之前同类GPU（图形处理器）服务器相比，支持4倍超大规模深度神经网络模型且训练速度提高10倍。

浪潮AI&HPC总经理刘军认为，人工智能需求下的CPU已跟不上形势，GPU成为“网红”，服务器市场走向AI时代，加速器的集成、机器学习、深度学习等工作负载成为AI服务器区别于以往的标签。目前，浪潮占据了57%的AI服务器国内市场份额，并且AI服务器发货量增长600%，5倍于全球平均增长。这一成绩的取得，既源于自身实力和努力，也得益于整个时代赋予的机会。

《报告》显示，2017年中国AI服务器整体销售额5.68亿美元，出货量27863台。面对着巨大的市场，为AI提供计算服务的服务器行业纷纷追随“风口”发力AI服务器领域。但不是所有服务器都能满足时代的需求，于是竞争来了。

巨大的AI服务器市场已经吸引了全球各大服务器巨头进入，动作频频，呈现出群雄逐鹿之势。

2017年伊始，浪潮对外宣布成立人工智能与高性能产品部，并先后发布了ABC（人工智能、大数据、云计算）一体机，基于英伟达的GPU技术的全线AI计算产品和方案以及基于FPGA的AI加速方案等。而9月初，国际IT巨头思科推出了其首款面向密集的深度学习工作负载的服务器；戴尔EMC也拿出了自己的“看家”AI服务器……可以说，AI服务器成为全球各大服务器厂商争抢的高地。

“用于AI工作负载的服务器是服务器市场中增长迅速的一部分，AI服务器基础设施市场规模将在2022年达到176亿美元。”近期IDC发布的《全球AI服务器基础设施预测,2018—2022》报告显示出“大蛋糕”的诱人之处，IDC的预测是：到2021年全球AI支出将增加50％以上。

群雄逐鹿AI服务器市场，谁能笑到最后？刘军认为，对趋势的把握、模式先进，技术领先很重要。

也有业内专家表示，从产业发展规律来看，重视研发并且持续投入，企业发展的持续动力才长久；同时，在讲求“用户体验”的时代，面向客户具体业务，提供从研发、生产、供货到实施运维等业务链条服务才是“王道”。

人工智能的核心是机器学习，使计算机具有智能的根本途径也是机器学习。借助AI服务器，机器学习的应用场景已经十分广泛，比如图像识别、自然语言处理、医疗诊断、市场分析、故障检测……

有专家认为，企业 AI 化需求的不断加深，需要有非常强大的计算平台来支撑线上推理和线下训练，这种AI 计算平台涉及到 GPU、CPU、TPU、FPGA 等硬件，都有相应的顶尖企业对应，比如英伟达 GPU 以卓越性能取胜，英特尔在 CPU 上优势明显，谷歌以专用 TPU 加速器瞄准深度学习场景。

中国信通院今年8月发布的《人工智能发展白皮书技术架构篇》也肯定了这一趋势。其中“深度学习使用 GPU 计算具有优异表现，催生了各类 GPU 服务器， 带动了 GPU 服务器的快速发展；同时，也带动了以服务的形式提供人工智能所需要的能力，如深度学习计算类的计算平台，以及语音识别、人脸识别等服务”。

目前浪潮的用户涉及百度、阿里巴巴、腾讯、今日头条、科大讯飞、网易等不同人工智能方向的用户。刘军介绍，针对不同的行业需求，浪潮策略要点就是与AI企业合纵连横构建生态。

如与科大讯飞联手推出“AI Booster”方案，面向语音识别、智能翻译的训练方案；在AI计算平台方面，构建的全面的产品线，涵盖线下训练、线上推理、资源池化以及深度学习管理平台；面向深度学习计算集群，推出的自主研发的深度学习管理系统“AI Station”，帮助客户快速部署深度学习训练环境，全面管理深度学习训练任务等。(王延斌)

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