目前，各大科技巨頭在AI產(chǎn)業(yè)上的布局，可以看到，硬件、開(kāi)源算法、云服務(wù)已經(jīng)成為必爭(zhēng)之地。本文是來(lái)自高盛的AI產(chǎn)業(yè)調(diào)研報(bào)告，報(bào)告詳細(xì)介紹了AI的技術(shù)背景、應(yīng)用前景和目前的產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)局勢(shì)及產(chǎn)業(yè)鏈地圖。

　　人工智能千億市場(chǎng)未來(lái)走向：軟件與硬件之歌

　　人工智能(AI)，可以說(shuō)是科技信息時(shí)代的大飛躍，既具備一定的類人邏輯性，又具備強(qiáng)大的計(jì)算能力和數(shù)據(jù)存儲(chǔ)能力。雖然，目前業(yè)界并不處在一個(gè)良好的投資狀態(tài)，但AI 技術(shù)依舊被認(rèn)為是下一個(gè)帶來(lái)巨大經(jīng)濟(jì)效益，提高社會(huì)生產(chǎn)力的巨大突破點(diǎn)。
 

　　事實(shí)上，在過(guò)去的這兩年時(shí)間里，AI、機(jī)器人、自動(dòng)駕駛等概念已經(jīng)成為最前沿的文化、政治名詞。很多研究認(rèn)為，我們目前正處于這樣一個(gè)技術(shù)拐點(diǎn)：計(jì)算能力更強(qiáng)更快，數(shù)據(jù)源更豐富，深度學(xué)習(xí)算法趨于成熟，專業(yè)的硬件(芯片)和開(kāi)源代碼逐漸崛起，越來(lái)越多的實(shí)用性AI應(yīng)運(yùn)而生。本文是來(lái)自高盛的AI產(chǎn)業(yè)調(diào)研報(bào)告，報(bào)告詳細(xì)介紹了AI的技術(shù)背景、應(yīng)用前景和目前的產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)局勢(shì)及產(chǎn)業(yè)鏈地圖。
 

　　AI背后的三大推手：數(shù)據(jù)、芯片、算法
 

　　1、移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)大量普及 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化或爆發(fā)
 

　　數(shù)據(jù)可以說(shuō)是機(jī)器學(xué)習(xí)的關(guān)鍵。分布全球的無(wú)所不在的互聯(lián)設(shè)備，包括移動(dòng)設(shè)備、物聯(lián)網(wǎng)等，使得非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)大量增長(zhǎng)，也就是說(shuō)，機(jī)器學(xué)習(xí)算法能夠用來(lái)模擬、訓(xùn)練和測(cè)試的數(shù)據(jù)源更加充足。
 

　　僅以特斯拉互聯(lián)汽車為例，截至目前，特斯拉總行程78000萬(wàn)英里，公司平臺(tái)額外驅(qū)動(dòng)的互聯(lián)汽車也行駛了 100萬(wàn)英里。無(wú)線運(yùn)營(yíng)方面，Verizon8月公布了新的傳輸標(biāo)準(zhǔn)，使得遠(yuǎn)程傳感器聯(lián)通云端軟件的速度更快。同時(shí)，新的5G網(wǎng)絡(luò)也將促進(jìn)傳輸數(shù)據(jù)，IDC預(yù)計(jì)截至2020年，年均數(shù)據(jù)量將達(dá)44澤字節(jié)(也就是44萬(wàn)億字節(jié))，未來(lái)五年復(fù)合年增長(zhǎng)率將達(dá)141%，大數(shù)據(jù)技術(shù)將逐漸滲透實(shí)用領(lǐng)域。
 

　　與此同時(shí)，移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)建立大規(guī)模數(shù)據(jù)庫(kù)和云端處理技術(shù)的成本也在不斷降低。預(yù)計(jì)不用三年，將有90%的人擁有被廣告商支持的無(wú)限的免費(fèi)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)。這是因?yàn)?，硬盤(pán)驅(qū)動(dòng)器的成本持續(xù)下降，激勵(lì)著數(shù)據(jù)的創(chuàng)造。事實(shí)上，近90%的數(shù)據(jù)是過(guò)去兩年中創(chuàng)建的。
 

　　2、GPU應(yīng)用大勢(shì) 新硬件更適配并行結(jié)構(gòu)
 

　　GPU被認(rèn)為是低成本、高計(jì)算能力的處理單元，特別是針對(duì)云端服務(wù)和新的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，它能提高準(zhǔn)確性和計(jì)算速率。基于GPU的并行結(jié)構(gòu)允許更快的機(jī)器學(xué)習(xí)培訓(xùn)體系，遠(yuǎn)遠(yuǎn)優(yōu)于目前廣泛使用的基于CPU的數(shù)據(jù)架構(gòu)。此外，通過(guò)額外的顯卡網(wǎng)絡(luò)，GPU體系可以加快迭代，實(shí)現(xiàn)更為精確的快速培訓(xùn)。
 

　　芯片浮點(diǎn)能力發(fā)展之快可以以NVIDIA GPU(GTX 1080)為例：該芯片性能為9T浮點(diǎn)運(yùn)算，價(jià)值約700美元，也就是每G約8美分。參考1961年的IBM 1620，不考慮浮點(diǎn)運(yùn)算能力的話，通過(guò)串聯(lián)實(shí)現(xiàn)的每G浮點(diǎn)運(yùn)算需耗9萬(wàn)億美元。
 

　　我們也曾在102期智能內(nèi)參中強(qiáng)調(diào)GPU的市場(chǎng)前景，并分析市場(chǎng)份額。相比于CPU，GPU 具有數(shù)以千計(jì)的計(jì)算核心，及強(qiáng)大、高效并行計(jì)算能力， 可實(shí)現(xiàn) 10-100倍應(yīng)用吞吐量，特別適用于AI 海量訓(xùn)練數(shù)據(jù)情形。目前深度學(xué)習(xí)解決方案幾乎完全依賴 (NVIDIA的)GPU。
 

　　3、算法不斷優(yōu)化 大公司推動(dòng)開(kāi)源
 

　　越來(lái)越多的算法研究推動(dòng)著深度學(xué)習(xí)的實(shí)用性，伯克利、谷歌、Facebook也紛紛公開(kāi)自家的源代碼框架，也就是Caffe、TensorFlow和Torch。源代碼的開(kāi)放吸引著越來(lái)越多的軟件開(kāi)發(fā)者嘗試新的算法，不到一年，TensorFlow就以及該形成了一個(gè)活絡(luò)的存儲(chǔ)庫(kù)GitHub，作為目前最大的開(kāi)發(fā)商合作網(wǎng)站。當(dāng)然，并不是所有的AI都出自于開(kāi)源框架。
 

　　AI產(chǎn)業(yè)的三大類布局
 

　　從技術(shù)更新周期來(lái)看，過(guò)去50年，計(jì)算機(jī)在摩爾定律的推動(dòng)下不斷進(jìn)步，僅僅在系統(tǒng)框架方面，計(jì)算能力、存儲(chǔ)容量帶寬、編程語(yǔ)言轉(zhuǎn)換都有很大的進(jìn)展。參見(jiàn)90年代技術(shù)變革帶來(lái)的經(jīng)濟(jì)繁榮，推動(dòng)了軟件、硬件、網(wǎng)絡(luò)公司的整改。公共軟件公司1995至今市值從2億美元暴漲到5億美元，只有2000年左右趨于平緩。顯然，AI也有這樣的趨勢(shì)，引領(lǐng)硬件、軟件、數(shù)據(jù)和服務(wù)提供商等領(lǐng)域的增長(zhǎng)。事實(shí)上，谷歌、亞馬遜、微軟和Salesforce自2014年來(lái)就已經(jīng)完成了17起AI相關(guān)的收購(gòu)。