加快AI结构创新和生态建设是算力发展的关键

在人工智能三轮驱动元素中，中国在数据层面具有固有优势；在算法方面，虽然与国外存在差距，但有明显的追赶趋势；然而，在算力（包括软件生态）方面存在显著差距。

中国是世界上最大的AI算力市场，IDC数据显示，2021年中国人工智能基础设施市场规模达到60亿美元，但90%以上的行业被国外主流厂商划分。在高性能算力芯片方面，中国明显落后于世界先进水平，89%的市场份额被国际大厂商占据。

近些年在AI许多制造商致力于云计算赶超。AI培训和推理AD7720BRU芯片的框架创新和生态建设，如燧原科技.天数智芯等。

开发云端的燧原科技AI算力商品和生态，包括计算商品和生态，包括AI训练和推理。原始科技创始人.董事长.CEO赵立东此前在一个论坛上提到，在技术路线上，公司致力于原创创新，而不是简单的模仿跟踪，以创造长期的核心竞争力；市场定位于高科技门槛；市场战略集中于现场应用和市场规模。

目前，燧原已经发布了两款AI训练芯片博思1.0和博思2.0去年与浪潮合作，联合发布“钱塘江”智算中心的解决方案，160台服务器的集群，集成了1280张第一代训练卡，已经在枝江实验室部署并发布。

与此同时，该公司还于去年发布AI用于内容理解的推理芯片（图片分类、OCR文字识别）、智能交互（人脸核身、语音文字转写）、智能会议（语音降噪、会议记录）。

在赵立东看来，AI算力的发展必须从以下几个方面入手:1、硬件架构必须创新，相互拥抱，开放生态；2、必须互利共赢，多元化的产品形式和合作模式必须进一步拓宽；3、政府和行业协会必须牵引，建立相关标准和测试平台，这样才能共同使用，才是生态。

天数智芯在通用GPU公司以通用为基础，取得了突出的成绩GPU去年，天龙100号完成量产。到目前为止，已经接触了300多个客户，业务覆盖了20多个领域，累计订单量超过2亿。此外，天数智信不久前表示，公司将发布第一款AI推理通用GPU智铠100。

天数智芯CTO吕建平博士此前在一个论坛上提到，一切都可以通过GPU算算。根据新兴应用的计算要求，AI训练推理、图形渲染和科学通用计算主要基于大量可并行计算的乘加计算。GPU其特点是，选择以单指令多线程为核心的众核结构，非常适合规模并行加解。

通用GPU是目前AI计算结构的赢家。2018年图灵奖得主John Hennessy及David Patterson教授此前强调了识别计算框架赢家的三个标准：第一，软件的开发激发了框架创新，第二，改进了软件和硬件页面，创造了框架创新的机会，第三，市场最终完成了框架竞争。

吕坚平表示，AI算法创新相当于软件进步；如果没有适当的配置，通用算力将无法应对源源不断的新算法；通用算法；GPU它是唯一被广泛选用开发的AI软硬件平台的算法。

AI训练芯片必须是通用的。原因是目前非通用GPU的AI训练芯片，一是不能满足前沿研发的要求AI算法要求，二是跑不成功AI学术会议全新发布NN模型，甚至基准测试。

AI推理芯片也应该是通用的。在后摩尔时代，制造芯片需要时间，花费资金，风险高，针对特定AI算法优化专用推理芯片:1、不能服务于各个领域的细分行业；2、不适用于算法多样的复杂场景，如安全.无人驾驶等；3、AI算法，在许多应用领域，帮助非应用领域AI算法也很重要。

什么是真正的通用，比如某个应用，需要几十个工程师，需要一年半的时间才能适应某个芯片，这不能算是通用，经济效益不高。真正的通用性表现在四个方面:一是开发容易转移；二是特征可以预测；三是覆盖面广；四是可以定制全栈。

天数智芯通用GPU应用行业广.有很多场景，包括安全领域的车辆识别和应用、智能视频监控、安防机器人；自动驾驶的环境感知处理、车云协同系统、线路管理；医疗的医药研发、辅助诊疗、医学影像；智能家居的智能家电、家庭安保、健康管理等。