随着摩尔定律趋近极限，华为要研究的下一个前沿领域是什么？是6G还是基础科学研究？您想要攀登的下一座大山是什么？华为创始人任正非在近期与《纽约时报》专栏作家托马斯·弗里德曼对话时，后者抛出了这样的问题。
人工智能。任正非的回答或许让弗里德曼颇为意外，因为答案显然超出了他的预期。我们是建设支撑人工智能的硬件和软件平台。我们的昇腾AI集群，1024节点，9月18日发布，这是目前全世界最大、最快的人工智能平台。我们不是自己来做人工智能的各种应用功能，我们是提供了一个平台来使能全社会的AI。任正非接着说道。
在任正非看来，华为目前已成为人工智能方面的引领者，他对这位曾写出《地球是平的》等著作的知名作家说，Google、英伟达都能做同样的事情，只是我们目前做得更好。言语间透露出的自信，就像他谈及华为在5G领域对爱立信和诺基亚等西方同行的领先时一样。
任正非习惯用朴实的话术解释深奥的问题，当被问及人工智能未来将会对社会产生什么样的影响时，他告诉弗里德曼华为的生产线可以20秒下线一部高性能手机，生产线上基本不需要人工。未来更厉害，人工更少、生产更先进。两人关于华为人工智能话题的探讨，最终在弗里德曼的感叹中结束。
华为对人工智能的布局早已开始。2017年底，华为更新了公司的愿景与使命：把数字世界带入每个人、每个家庭、每个组织，构建万物互联的智能世界。第二年10月，在面向ICT产业的第三届华为全联接大会上，华为轮值董事长徐直军发布了华为AI战略与全栈全场景AI解决方案，其中包括华为Ascend系列芯片以及基于华为昇腾系列AI芯片的产品和云服务。徐直军表示，昇腾系列是全球首个覆盖全场景人工智能的AI芯片。
徐直军当时详细解释了华为人工智能的发展战略：以持续投资基础研究和AI人才培养，打造全栈全场景AI解决方案和开放全球生态为基础。面向华为内部，持续探索支持内部管理优化和效率提升；面向电信运营商，通过SoftCOM AI 促进运维效率提升；面向消费者，通过HiAI，让终端从智能走向智慧；面向企业和政府，通过华为云EI公有云服务和FUSionMind私有云方案为所有组织提供算力并使能其用好AI；同时面向全社会开放提供AI加速卡和AI服务器、一体机等产品。
而在今年的华为全联接大会上，华为又发布了全新的计算战略。华为副董事长胡厚崑表示，华为将主要从四个方面来布局计算产业，包括对架构创新的突破、对全场景处理器族的投资，坚持有所为有所不为的商业策略，以及不遗余力地构建开放生态。
那次大会上，人工智能再次成为华为反复提及的主题。胡厚崑公布了华为人工智能的进展：华为用于训练的昇腾处理器和AI计算框架MindSpoRe都已经发布，华为的全栈全场景AI解决方案已经全面落地。
回顾历史上的三次人工智能浪潮，行业人士已有基本共识：本轮人工智能的发展主要得益于算法的进步，数据量的扩展以及算力的提升。事实上，人工智能本身的逻辑也正在于，将足够多的数据导入先进的算法之中，再凭借强大的算力导出结果。
正如数字时代的电力一样，算力对于人工智能时代的重要性不言自明。然而，一个摆在眼前的现实却是，随着AI的蓬勃发展，相较于每年十余倍算力需求的提升，算力的供给早已捉襟见肘。
在算力稀缺的人工智能时代，云计算的重要性将越来越高，而华为云无疑在很大程度上承担着华为在人工智能时代的追求，华为自己定义的目标是，为世界提供最强算力，让云无处不在，让智能无所不及。
人工智能时代的算力稀缺
计算机的计算模式在过去数十年间经历了巨大的变化，为了解决一些无法用确定规则描述的问题，科学家在基于规则的计算模式之外，找到了一种基于统计的计算模式，这种基于统计的计算模式，也成了当前人工智能发展的关键基石。
胡厚崑认为，这种基于统计的计算模式将逐渐成为主流。他预计5年后，AI计算所消耗的算力，将会占到全社会算力消耗总量的80%以上。
为了让计算机认识一只猫，就需要数百万图片的训练，这对算力的消耗是非常惊人的，面向自动驾驶、天文探索、气象预测等更复杂场景，对算力的需求将会更大。胡厚崑用暴力计算来形容统计计算（人工智能）对算力的高度依赖。
华为云业务总裁郑叶来则表示当前AI蓬勃发展，对算力的需求每年增加10倍左右，一些新算法，例如BIgGAN，对算力的需求更是呈百倍增长。因此，算力应该像电力一样触手可及。
云计算是让算力像电力一样触手可及的方式。一位熟悉云计算的资深人士对深网解释，以往，对算力有需求的机构一般都会购买服务器，自己搭建计算中心进行计算，但是随着云服务的出现，更经济的云服务逐渐成为提供算力的主流。
人工智能的应用需要一种新的算力，而云服务提供的算力也将从通用算力转变为AI算力为主。据上述人士介绍，算力供给的关键在于处理器的效能，随着摩尔定律已经几乎走到极限，必须从处理器架构上寻求突破，只有用新的处理器架构才能匹配AI对算力需求的快速增长。
以往，华为与众多云服务厂商一样，提供基于英特尔X86架构的通用算力云服务。面向人工智能时代，华为自研了达芬奇架构，华为对外表示，达芬奇架构是目前为止业界唯一能够覆盖端、边、云全场景的处理器架构，这也是华为打造计算产业的坚实基础。
基于达芬奇架构，华为在去年推出了主要用于边缘计算等低功耗领域的AI芯片—昇腾310，今年8月，又推出了支持全场景人工智能应用的AI芯片—昇腾910。
而随着昇腾910的发布，华为也宣布其全栈全场景AI解决方案已经全面落地。其中，全栈是指从包括芯片、芯片使能、训练和推理框架以及应用使能在内的全堆栈方案，华为从上述四个层面提供技术功能上的支持；而全场景是指包括 公有云、私有云、各种边缘计算、物联网行业终端以及消费类终端等全场景的部署环境。
具体到云业务，华为今年发布的最重量级的产品是Atlas 900。据华为公开介绍，Atlas 900 AI训练集群由数千颗昇腾910 AI芯片互联构成，是当前全球最快的AI训练集群，也代表了如今全球AI算力的巅峰。其总算力达到256P~1024P FLOPS @FP16，相当于50万台PC的计算能力。
在衡量AI计算能力的权威标准ResNet-50模型训练中，Atlas 900只用了59.8秒就完成了训练，这比原来的世界记录还快了10秒，这个概念相当于短跑冠军跑完终点，喝完一瓶水才等到第二名。
Atlas 900 AI训练集群成功的关键在于高性能的昇腾910 AI芯片，但华为在商业模式上选择不单独对外出售芯片，而是以云服务的方式面向客户。据深网了解，华为目前已将Atlas 900部署到华为云上，并以相对优惠的价格面向全球科研机构和大学开放。
当然，Atlas 900并非华为云在人工智能方面提供的唯一服务，基于昇腾910和310 AI芯片，华为还推出了AI训练服务器Atlas 800、智能小站Atlas 500、AI推理与训练卡Atlas 300以及AI加速模块Atlas 200，完成了Atlas全系列产品布局，覆盖云、边、端全场景，提供面向训练和推理的算力。华为希望基于统一的达芬奇架构和全场景AI计算框架，实现云边端的协同，从而加速全行业的智能化再造。
华为Atlas全系列产品
华为云定位“黑土地”
在人工智能和云的建设上，华为公司落后于时代，但是我们现在不能泡沫化地追赶。云，我们的追赶方法是做“黑土地”，打通基础平台，让千万家公司都可以来这块“黑土地”上种“庄稼”。人工智能，我们有两条路：聚焦在产品智能化和内部管理服务的持续改进与自动化、智能化上。2018年7月18日，任正非在华为GTS人工智能实践进展汇报会上，将华为云定位为可供生态伙伴种“庄稼”的“黑土地”。
过去一年，华为云这块“黑土地”上确实种出了“庄稼”。据华为云业务总裁郑叶来介绍，一年来，华为云EI已在城市、制造、医疗、汽车、园区、互联网等10大行业的超过500个项目实践落地，帮助企业实现智能化升级。
而在这个过程中，郑叶来和他领导的华为云团队也一直在总结能让生态伙伴在这块“黑土地”上种出“庄稼”的经验。
“在500+项目实践中，华为云发现行业AI项目要成功实施，需要基于应用场景、相关ISV/SI、设备或流程、AI平台提供方组成的行业AI落地的商用模型，多个角色齐心协力，并需要具备四个关键要素，才能将AI技术真正实现落地商用。”在郑叶来看来，明确定义商业场景、触手可及的强劲算力、持续进化的AI服务以及组织与人才的适配，是将AI技术真正实现落地商用的四个关键要素。
与此同时，华为云也在尝试将这些经验复制到特定的行业。例如，面向工业制造业，华为云推出了工业智能体。华为云对外表示，华为云工业智能体是行业智能化升级新引擎，通过基于知识图谱的智能认知引擎、基于AI模型的智能预测引擎、基于运筹规划的决策优化引擎，能
