“要迎接什么样的胜利？”在日前举行的“千疮百孔的烂伊尔2飞机”战旗交接仪式上，华为技术有限公司创始人兼总裁任正非作了题为《钢铁是怎么炼成的》讲话，期间他如是发问。
5G时代自步入2019后宣布到来，移动互联网、物联网、人工智能等领域的创新应用便如井喷般涌现，作为全球*的电信设备商，全球前三的终端厂商，既已站在5G的潮头，这不免让外界误认为，华为早就拥有了竞逐未来的杀手锏。差矣。“5G只是小儿科，人工智能才是大产业，才是华为发展的战略要地。”这才是任正非给出的答案。于华为而言，当下持续推进5G发展进程及“开天辟地“般推出鸿蒙系统，乃势在必行，但仍需笃定的是，AI正在成为一种新的通用目的技术，且会改变每个行业和组织。
“智能将像空气一样无所不在。”华为不仅早有预测，甚至在8月8日发布的全球产业展望GIV@2025中，再次对未来的“智能世界”加以预测：到2025年，智能技术将渗透到每个人、每个家庭、每个组织，全球58%的人口将能享有5G网络，14%的家庭拥有“机器人管家”，97%的大企业采用AI。
为了全面普及人工智能，华为从芯片到算法，再到平台应用进行把控。谈及AI 战略，华为副董事长兼轮值董事长徐直军曾作出定义：全栈全场景 AI 解决方案。
所谓的“全栈”，指的是在芯片设计、芯片算子库和高度自动化算子开发工具 CANN 、统一训练推理计算框架 MindSpore 、全流程服务一体到位。
通俗地讲，移动互联网时代也是数据大爆发的时代，导致当前的计算力需求飙升，但实际供需矛盾凸显，算力资源稀缺，边缘计算又与数据中心隔离，数据框架实难统一，网络联接又不能支持大量数据同步……上述困境都被华为视为挑战，通过“技术全栈+产品开发+场景覆盖+生态合作+行业使能”的全栈全场景智能计算新框架，在华为公司副总裁、华为云业务总裁郑叶来看来，这样才能逐步实现用得起、用得好、用得放心的“普惠AI”。
AI芯片异军突起
纵观全球AI产业的发展，并非一帆风顺，究其原因在于面对海量激增的数据，业界同时面临着来自于算法和算力两个方向的挑战，而算力由于门槛高，迭代周期长，其重要性日渐凸显。
在此基础上，与海量数据的获取和存储以及AI计算能力密不可分的底层芯片，被各国政府高度重视起来，资本热潮也不断对这一产业加码，使人工智能芯片在2016年踏上风口。
国际基金评级机构Morningstar曾预测，2021年全球AI芯片市场规模有可能超过220亿美元。如此诱人的蓝海市场让芯片产业中的参与者侧目，比拼更是激烈异常。
在Morningstar方面看来，目前全球AI芯片竞争在美国和中国之间展开，同时以传统芯片巨头、互联网科技巨头和创新型人工智能企业三大阵营为主。
识时务者为俊杰。像英伟达、英特尔这样的传统芯片巨头当然不会错过人工智能芯片的风口，同时像谷歌、Facebook、苹果、微软、亚马逊等互联网科技巨头也相继加入到战局中。
需要提及的是，在国外巨头们展开跑马圈地架势之际，国内则以寒武纪、商汤科技等在内的创新企业率先涌入赛道，开启了人工智能芯片的研发、设计等动作，随即也让以BAT为代表的互联网巨头们跃跃欲试，纷纷投入资源发力其中。
实际上，在AI芯片产业浪潮涌动以先，作为“中国芯”传统厂商的代表华为海思早就暗自摸索了一阵子。
“芯片的研发过程不是一项简单的工作，芯片的市场前瞻性至少要提前3-5年。”华为公司业务部门相关人士告诉经济观察报记者，成立于2004年的华为海思，其前身是创建于1991年的华为集成电路设计中心，在技术方面的积累基本跟华为整体同步。
徐直军曾对外加以回溯华为研发AI 芯片的过程，从2015年时展开预研，彼时将这一项目称之为“达芬奇”，历经多年，直到2018年10月发布Ascend（昇腾）系列两款AI芯片。
公开资料显示，一款是主打边缘侧低功耗AI场景的昇腾310，*功耗仅为8W；另一款昇腾 910 主打高算力，也是目前单芯片计算密度*的芯片，算力比目前市场主流产品英伟达的Tesla V100还要高出一倍，目标市场为云端超高算力等场景。
尽管在进入AI芯片领域之前，英伟达和谷歌等巨头早已抢占先机，但在徐直军看来，华为的两款AI芯片作为华为采用达芬奇架构自行研发、设计的国产芯，“昇腾 910算力远超谷歌和英伟达；而昇腾310芯片则是一款*高效计算低功耗的AI芯片。”
另外，华为并不像谷歌一样只在自己的服务器中使用 AI 云芯片，两款AI芯片会以AI加速卡、加速模块、服务器和一体机等形式提供给产业界各行业客户。
据悉，在华为的芯片计划中，除了昇腾910所处的Max系列主要用于云端，昇腾310所属Mini系列主要应用于边缘侧或终端测，其他的Lite、Tiny、Nano系列也针对于物联网、行业终端、智能手机、智能穿戴等消费终端进行设计，并以IP方式跟其他芯片结合在一起服务于各个产品。不难看出，华为试图通过输出底层的AI芯片，来建立一整套属于自己的，从芯片到顶层应用的AI生态。
“背靠华为多元化的业务布局，AI芯片的内部客户足够多，不仅终端业务的手机、路由器、智慧屏等都植入了AI内核，数据中心侧的服务器、网络、存储产品，运营商业务的基站设备等也都集成了AI内核。”上述相关人士表示，从去年10月至今，华为发布的一系列芯片产品都有“智能”的特性，这也是华为AI芯片研发成果的*证明。
不仅如此，华为在今年还将距其AI生态的野望更进一步。据经济观察报记者了解，8月23日，华为即将发布的Ascend 910芯片，将组成大规模分布式训练系统 Ascend 集群，包括了 1024 个 Ascend 910 芯片，算力可以达到256P，大幅超过英伟达DGX2和谷歌TPU集群。据悉，基于昇腾芯片的华为云系列AI云服务也即将在9月上线。
AI 框架成智能核心
“目前市场上没有任何架构可以实现全场景覆盖。”彼时，徐直军曾直指AI芯片市场的瓶颈问题，AI 芯片的应用场景不再局限于云端，部署于智能手机、安防摄像头、及自动驾驶汽车等终端的各项产品日趋丰富。
然而，不少AI芯片只能偏向特定应用，而华为则认为未来的 AI 将会由任务驱动，非常个性化。“除了追求性能提升外，AI 芯片也逐渐专注于特殊场景的优化。”这既对AI芯片的能耗和算力有要求，同时对芯片的计算架构提出了更高要求。
“必须要开创一个新的架构，而且这个架构要在技术上行得通，可实现。” 在徐直军看来，华为需要的是从云到边缘、到端，甚至到不同物联网终端，全场景支持人工智能，于是，华为“达芬奇”架构在去年与两款AI芯片同时亮相。
当时徐直军在台上自问自答，“为什么要构建新的架构来支持我们人工智能芯片，这是基于我们对人工智能理解和我们了解的人工智能需求自然产生出来的。”他直言，“达芬奇”架构之所以胜过市场上的其他架构，归因于它能做到从*的低功耗需求到*的大算力需求全覆盖。
记者还了解到，华为还提出了统一训练和推理 AI 框架——MindSpore，类似于谷歌的TensorFlow、Facebook的PyTorch以及亚马逊的MXNet等深度学习框架，承上启下，作为华为全栈全场景的智能核心。
众所周知，人工智能正向几乎所有自动化领域渗透，这使得深度学习成为“用于开发和*化类人计算机效率”的架构之一。公开资料显示，为了帮助产品开发人员，Google、Facebook等大型科技公司都发布了各种基于Python环境的深度学习框架，可以学习，构建和培训多样化的神经网络。综合来看，作为华为*针对设备端的深度学习框架，MindSpore能够与TensorFlow、PyTorch等框架并列，与昇腾系列芯片相辅相成，覆盖终端设备到云服务器的所有场景，开放度更高，且大小只有 2MB 不到，运行时占用内存不到 50MB。
据悉，支持深度学习、强化学习、增强学习，能够灵活适应不同资源预算的部署环境，可以在云、边缘、端提供一致开发体验的AI 框架——MindSpore，将在8月23日正式推出，届时将支持所有主流机器学习和深度学习。业内人士认为这一框架一经推出，将吸引各个领域的AI开发者采用。
“芯片的研发过程不是一项简单的工作，芯片研发的市场前瞻性至少要提前3-5年。”相关人士对经济观察报记者表示，深度学习专用芯片的研发既需要不计成本的投入，又要历经以年为单位的研发周期，加之现阶段人工智能算法存在许多变数，相隔一年前后的算法可能会出现天壤之别，这使得定制芯片设计和架构成为一众AI芯片厂商角力的核心要素。
因此，除了昇腾芯片在算力上超越英伟达、谷歌这样的竞争对手外，华为真正对竞争对手构成巨大杀伤力的是“达芬奇”架构，即统一于这一基础架构的芯片，以及最终和芯片使能套件CANN、计算框架MindSpore、一站式AI开发平台ModelArts等一道组成的华为全栈全场景AI解决方案。
