编辑 | 虞尔湖

出品 | 潮起网「于见专栏」

在过去几年里，数字化转型成为中国制造企业的关注重点。数字化转型不仅仅是一种技术变革，更是一种战略变革和文化变革，是企业和组织转型升级的必由之路。企业或组织需要掌握数字化技术，重新设计业务模式和建立数字化转型战略，以实现数字化转型的成功。然而，众多企业在数字化改革过程中，也面临着诸多艰难险阻。 

作为我国人工智能芯片界的“领军人”，华为公司旗下的昇腾AI逐渐跳入人们的视野，昇腾AI又会如何在这场变革大战中大展身手呢？ 

昇腾AI作为一款基于异构计算架构的AI芯片，具有高性能、高效能和低功耗等优势，能够满足各种场景下的AI计算需求。除了芯片本身，华为还提供了一整套昇腾AI软件和开发工具来帮助开发者快速构建和优化AI模型，从而更好地利用昇腾AI芯片的性能和效率。 

但是，随着人工智能技术的不断发展和竞争的加剧，昇腾AI同时也暴露出在适配性、资源限制、开发工具和生态系统等方面还存在一些不足之处。智能时代浪潮下，昇腾AI会何去何从呢？ 

于国内外市场，昇腾AI表现亦有差距

过去几年，昇腾AI各方面都处于业界较领先水平，得到了广泛的认可和好评。昇腾AI芯片在性能、功耗、面积等方面不断优化，已经被广泛应用于多个领域，例如图像处理、自然语言处理、语音识别等，为华为和其他合作伙伴的产品和服务提供了强有力的支持。 

而人工智能技术已经成为未来的重要发展方向之一，昇腾AI芯片作为一款高效、高性能的人工智能芯片，具有广阔的发展前景。就在2018年，国家发展和改革委公布了《人工智能产业发展规划（2018-2020年）》，提出了大力支持人工智能芯片和集成电路产业的发展。无独有偶，就在前几天，我国科技部表示，将把人工智能作为战略性新兴产业，继续给予大力支持！ 

在国家政策的支持下，昇腾AI芯片得到了大力发展。但人工智能新浪潮带来发展机遇的同时也面临着新的挑战。人工智能芯片领域竞争越发激烈，除了国内竞争对手，昇腾AI芯片还需要与国际厂商进行竞争。例如，英伟达、微软等国际芯片巨头的参与，加上外国在芯片技术上对我国的限制，无疑限制了昇腾AI的发展。 

而近几个月来，在AI界大放异彩的“ChatGPT”或许又带来新的发展机遇。随着以ChatGPT为代表的预训练大模型加速商业化落地，市场将带来大量算力需求。根据相关市场研究机构发布的报告，华为昇腾在国内市场的AI算力方面表现良好。

据艾瑞咨询发布的《2021年中国人工智能芯片市场研究报告》显示，2020年华为昇腾AI芯片市场份额达到26.3%，已经成为中国市场份额领先的人工智能芯片厂商之一。可以看出，华为昇腾在国内市场的AI算力方面具有一定的优势和竞争力。 

但是，昇腾AI的国际市场占有率较低。相比市场领袖英伟达和英特尔，昇腾AI的市场占有率难以比肩，尤其是在国际市场上的份额较小。根据2021年第三季度的市场份额数据，昇腾AI在全球AI芯片市场中的份额为5.1%，相比之下英伟达的份额为32.5%，英特尔的份额为10.3%。这表明昇腾AI在AI芯片市场上的市场占有率较低，与领先企业之间的差距还比较大。 

另外，从全球市场的角度来看，昇腾AI在国际市场上的表现相对较弱。这与华为在国际市场上受到的限制和政治因素有关，导致昇腾AI难以与其他国际知名企业进行充分竞争。 

此外，从应用领域来看，昇腾AI在一些领域的市场份额也存在较大的差距。例如，在图像识别、自然语言处理等领域，昇腾AI与其他企业的市场份额相比较小。虽然昇腾AI在一些特定领域，如5G通信、自动驾驶等应用方面表现出色，但在整个人工智能市场中的市场份额仍有待提高。 

因此，对于新一轮的人工智能浪潮，华为昇腾AI能否稳住局面。对于国内外市场的表现差异，昇腾AI是否会做出相应的动作，以达到尽可能的两全其美。 

适配性、资源限制和生态系统，昇腾AI新挑战

近年来，自然语言处理技术在各行各业中的应用越来越广泛，其中大模型技术的发展更是引起了广泛的关注。近日，北京市发布了一项政策，称将会支持头部企业打造对标ChatGPT的大模型，这表明北京正在积极推动自然语言处理技术的发展，为相关企业提供更好的发展环境和政策支持。 

华为昇腾计算业务总裁张迪煊在北京人工智能产业创新发展大会上也表示，截至2023年2月，昇腾AI产业生态已发展超过20家硬件合作伙伴，一千多家软件伙伴，联合推出超2000个解决方案，开发者数量突破120万人。总体上，从华为昇腾AI开发者数量以及生态系统的规模和吸引力来看，与几年前相比取得了不错的进步，已经成为了一个比较活跃和有潜力的人工智能生态系统。

尽管如此，从昇腾AI整体看来。在适配性、资源限制、和生态系统等方面还明显地存在着不足之处。适配性、资源限制和生态系统，既是昇腾AI的新挑战，又是突破口。 

在适配性上，一方面，昇腾AI的设计初衷是为了华为自身的应用场景进行优化，因此在与其他厂商或应用场景结合时，存在一定的适配问题，这也限制了昇腾AI在市场上的推广和普及程度。

另一方面，昇腾AI处理器的架构、编程模型和开发环境都需要相应的学习和适应过程，这可能增加了开发者和用户的难度和成本。相比之下，其他一些人工智能公司提供的AI处理器，如英伟达的GPU和英特尔的Xeon等，拥有更加通用的架构和编程模型，可以更加灵活地适用于各种人工智能应用场景。 

在资源限制问题上，与其他一些人工智能公司相比，昇腾AI的文档和工具数量相对较少，这可能会使一些开发者和用户在使用昇腾AI进行开发和部署时感到困难。另外，昇腾AI的一些开发工具和环境，如昇腾AI Studio等，也需要进一步完善和优化，以提高开发者和用户的使用体验。 

其次，昇腾AI的生态系统还不够完备，与其他一些人工智能公司相比缺少与各种应用、开发者和厂商的充分合作。例如，昇腾AI的AI开发平台ModelArts虽然功能齐全，但其生态系统和应用场景与其他人工智能公司相比，ModelArts缺少与各种应用和厂商的充分合作。目前只有少数厂商和开发者在ModelArts上开发和部署应用，这限制了ModelArts在市场上的推广和普及程度。 

总的来说，从华为昇腾AI生态系统的规模和吸引力来看，已初见成效。但是，昇腾AI在适配性、资源限制和生态系统等方面仍存在一些问题，对于它们来说是不小的挑战。

同时，昇腾AI在今后的处理及其自身发展还是值得期待的。 

推动AI技术标准化和开放化，道阻且长

在数智时代的技术驱动下，以人工智能为核心驱动力的第四次工业革命翩然而至。昇腾AI作为国内AI产业的重要一员，其在技术研发、应用落地等方面取得了不少进展和成果。 

昇腾AI不仅是华为AI芯片的品牌名称，也是一套包括芯片、平台、应用、服务、开发者等在内的全产业链生态。就在2023年2月，山东省首个大规模普惠人工智能算力集群，基于昇腾AI基础软硬件平台建设的青岛人工智能计算中心正式上线。

无独有偶，昇腾AI已经参与了深度学习框架Caffe和TensorFlow的标准化工作，并发布了与之相应的硬件加速器SDK和参考设计。昇腾AI还推出了ModelArts平台，为开发者提供端到端的人工智能开发和部署平台。同时昇腾AI还积极参与各种开源社区，与Facebook合作开源了Detectron2。 

总体上，昇腾AI在推动AI技术标准化和开放化上的确做出了一些努力。但是放眼整个市场，昇腾AI仍有待提高。 

昇腾AI在标准化方面虽然积极参与和推动各种人工智能技术的标准化工作，但其自身的技术和产品并没有成为行业标准。这一点与其他人工智能巨头如英伟达和谷歌有一定的差距。 

此前，昇腾AI推出了Atlas全栈人工智能解决方案和ModelArts平台等产品，在国内都有着普遍的好评，但是产品支持的硬件平台和操作系统比较有限，使用起来可能不够灵活和便捷，还存在着一定的局限性。 

而在开源社区方面，相较之下，谷歌和Facebook等公司在开源社区的贡献要更加丰富和广泛。反观昇腾AI，虽然与其他人工智能公司和开发者合作开展技术研究和创新，但其在开源软件和工具方面贡献略显不足。 

昇腾AI在推动技术标准化和开放化、加强完善开放平台生态系统，以及加强在开源社区的贡献等方面仍有很长的路要走。 

结语

作为中国芯片产业的重要代表之一，昇腾AI在国内市场的表现还是可圈可点。从技术角度来看，昇腾AI在AI算力方面具有高效、灵活、可扩展的特点。然而，昇腾AI芯片在部分场景下的性能还不够优秀，而且在一些特定的任务中可能存在兼容性问题。

国际市场上，昇腾AI仍面临着诸如有着强大的实力和市场份额的英伟达、英特尔等巨头不小的挑战和压力。如何提高在国际市场上的竞争力和知名度，也是颇具挑战。 

因此，若昇腾AI想在新一轮人工智能浪潮中脱颖而出，华为公司还需要在技术研发、生态建设和产品兼容性等方面下功夫，不断拓展应用场景和市场份额，才能在未来的市场竞争中占据一席之地。

未来的昇腾AI能否稳步前进，又或者会在种种压力下渐渐不温不火，让我们拭目以待。