每一次人類生產力的革新，背後都隱藏著無數技術條件的成熟。一艘遠洋貨輪背後，是六個煤鋼複合體，超過三十個學科研究機構，二百個行業的支撐。社會化生產就像一架精準複雜的機械，不能缺失任何一個部件。
而在智慧時代逼近現實的今天，我們的社會已經準備好了所有條件嗎？
可能並沒有。在今天，以深度學習為代表的AI技術，已經被證實在生產效率提升上有相當通用而廣泛的潛力，但全球範圍內，企業AI技術普及率還不到4%。
二者之間的落差究竟從何而來呢？其中很大一部分原因在於，算力。
智慧帶來無限想象，但大部分行業還只能徘徊觀望。主要原因或許在於，智慧產業時代作為企業與社會經濟新能源的算力，依舊處在相對缺乏，並且面臨諸多問題的階段。
而這場面向算力焦慮的戰爭，並不是簡單的堆晶片，或者等待摩爾定律再一次爆發就可以解決的。應對複雜的算力問題，需要從技術創新、產品服務迭代，再到生態資源組織的全面應對方案。
換言之，智慧計算時代，也是要講究兵法的。
12月21日，首屆華為智慧計算大會暨中國智慧計算業務戰略釋出會在北京召開。這場主題為“芯開始，讓智慧計算無所不及”的產業峰會中，華為正式宣佈將華為伺服器產品線升級為華為智慧計算業務部，併發布了華為智慧計算戰略。
構建全棧化、全場景AI解決方案的華為，在計算這個基礎中的基礎領域，是如何完成智慧升級的？從剛剛完成的智慧計算業務部升級中，我們可以觀察到一條從問題，到解決方案，再到背後戰略意圖的完整曲線。
所謂知敵，知戰，知策，便是兵法，那麼在華為步步調配中，我們或許也可以看到智慧計算時代的“新兵法”。
算力之飢：一場迫在眉睫的戰役
讓我們先回到文章最初提到的問題，今天企業已經知道AI的魅力，卻遲遲無法完成對AI的應用，問題到底出在哪裡？
我們可以從四個方面透視，為什麼算力在智慧時代對企業來說尤其重要。
1、 AI算力稀缺昂貴，增加企業應用負擔
我們知道，AI不同於以往的計算任務，它要求更獨特的處理架構，並需求針對性的異構計算。而這些能力在今天很多都還是稀缺能力，購買一塊用於AI計算的國外某品牌GPU板卡，不僅價格昂貴，還需要長時間排隊。而另一方面，企業需要的AI算力卻比以往的IT技術更多，比如長時間反覆進行的模型訓練、大規模部署可能出現的算力風暴，都讓企業在通往智慧化的路上道阻且長。
2、 算力無法滲透，AI距離現實太遠
對於企業來說，AI不能僅僅停留在伺服器和虛擬機器中，而是必須滲透到廠房、車間、礦山，而在傳統的雲端計算體系中，AI算力難以抵達這些具體場景，必須構建雲邊端一體化的新型智慧計算解決方案，才能完成AI到現實的滲透。
3、 架構不協調，資料無法正常流動
目前資料都只在資料中心裡面處理，而目前資料的分佈非常廣泛，在邊緣、在端側都有海量的資料在產生，它們也需要分析與處理。中心與邊緣，資料只有流動起來才更完整，才更有價值。但目前要實現資料流動，有2個比較大的問題：一個是資料框架不統一，資料無法對接與處理；二是網路聯接（頻寬、延時等）無法支援海量資料的同步。資料不流動，就無法完成相應的業務場景，也會限制資料的價值發揮。比如：資料中心資料不足，無法滿足建模需求；資料訓練結果也無法與邊緣的推理及時同步。
4、人才儲備不足，複雜的智慧計算無法實現
AI的人才問題已經是老生常談，而對於非網際網路企業，以及IT基礎相對薄弱的企業來說，人才問題往往更為凸顯。企業知道有某種AI演算法可以幫助自己解決問題，但要在複雜的計算架構間交付出最終結果，卻是企業無法負擔的。
種種問題交錯，最終組成了企業在AI大潮前停步不前的“算力之飢”。那麼這場飢餓如何填補呢？華為給出的答案是，全面升級智慧計算，從“芯”開始，構建全棧全場景的智慧解決方案。
智算破陣：華為給出了這樣的答案
我們知道，在IT時代，算力主要由伺服器提供。而在智慧時代到來之際，算力在企業應用中的地位被增強，而相應需求也因生產系統的複雜性被自然加強，且需要滲透到雲邊端全場景當中發生計算。
在智慧化時期，企業需要的是價效比高、能力充沛，雲邊端一體化的智慧計算服務。那麼我們向回逆推，企業的算力供應商，也必須升級自身產業體系，提供適合新時代需求的智慧化算力解決方案。
華為智慧計算業務部總裁邱隆認為，能夠為客戶提供雲邊端一體化、全場景的智慧計算能力，是華為最終給出的結果，那原因是什麼呢？
從華為智慧計算戰略的全線升級中，我們可以看到這樣幾個答案：
首先，適應企業對智慧的需求，必須建立在從晶片，到IT體系的全面智慧化上。也就是必須先在計算產品本身完成智慧化升級。
針對這個問題，華為智慧計算業務部宣佈全面升級了產品體系。比如更新第二代華為智慧網路晶片；將FusionServer升級為FusionServer Pro，聚合智慧伺服器，華為智慧管理晶片加上華為打造的智慧管理套件；同時，華為釋出了備受矚目的ARM處理器晶片，這是世界首款7nm資料中心ARM處理器晶片，首次使用ARM v8架構，幫助企業使用者實現智慧化的異構計算。全線智慧化產品升級內容還有很多，不難看出，華為智慧計算業務部的升級絕不僅僅是名稱上的改變，而是建立在技術到產品服務的全線革新之上。
此外，針對發生在現實世界中的算力需求，華為還將通過普適的工程能力，來滿足多種環境的算力部署需求。工廠、礦山中的AI需求，可能發生在高溫、低溫、溼度過大等各種極端情況下，工程適應能力事實上是企業應用AI的關鍵程式節點。
另一方面，通過昇騰AI系列晶片，華為智慧計算業務部可以架設出統一架構的雲邊端全場景計算能力，來實現資料的協同和互通，讓使用者避免相容難題，構建一體化解決方案來降低人工智慧使用的門檻。
通過三大能力的升級，智慧算力體系在華為AI版圖中的價值進一步凸顯。邱隆認為，華為智慧計算業務將在華為全棧全場景AI解決方案中承擔基座的角色，在三方面支撐華為提供的智慧化升級轉型產業服務。
首先，智慧計算可以在華為內部成為支撐。秉承自己的產品自己先用原則，智慧計算已經在很多領域幫助華為集團完成了生產效率提升。比如華為資料中心進行智慧化升級後，完成了節能8%，運維效率提升了30%的目標。
此外，智慧計算業務還將作為單獨銷售渠道，面向需要直接運用大幅智慧計算的客戶進行出售。
而在更廣泛的層面，智慧計算業務將與華為其他業務進行整合，為企業客戶提供更加靈活複雜的一體化解決方案。換言之，智慧計算的升級將成為華為其他業務升級的引擎。比如在公有云領域，這次智慧計算升級後，華為雲將在AI算力、創新算力、異構算力、x86算力四個層面，實現整體算力大幅提升，為客戶提供移動場景等創新AI解決方案。
計算是一切的基礎，既可以看作一種具備廣泛市場的企業服務產品，也可以看作所有企業智慧類產品的升級基礎。
從技術、工程、架構、生態等領域進行全面升級，可以看作華為對於智慧化大潮，以及廣泛存在的算力飢渴給出的全新答案。
智慧計算中的兵法：破解算力難題的“華為三章”
華為智慧計算領域的升級，是針對現實情況進行的全線產品與業務創新。或許我們有必要在知道智慧計算升級了什麼之外，瞭解智慧計算體系升級，需要秉承怎樣的戰略思考。
從華為在智慧計算體系令人眼花繚亂的技術升級、生態合作，以及華為內部業務打通中，我們可以解讀出這樣的“華為三章”，視之為智慧計算領域華為所堅持的兵法。
1、 兵貴其堂：今天關於智慧計算的討論很多，但是過多紛雜的解決方案都沒有聚焦於本質問題，那就是從晶片端開始的算力供給能力。對於智慧計算來說，適合時代需求的異構計算、雲邊端協同計算能力，都必然建立在不同的晶片體系之上。這是最困難的領域，但也是無法繞開的本質出路。從晶片出發，以堂皇之師破解算力難題，是華為堅持的第一條兵法。
2、 因地制宜：企業運用AI算力，不是一場紙上談兵，而是必須在現實中關注算力障礙如何發生，有哪些實際的待解決問題。天氣原因、網路原因、人才原因，這些聽起來並不高科技的問題，卻可能是制約企業運用AI的關鍵限制。為此，必須提供因地制宜、因時制宜的算力部署能力與工程化能力，在現實中解決企業算力問題，而不是將算力的擴張停留在紙面上。
3、 如臂使指：企業需要智慧算力，不僅存在這場景特殊的問題，還面臨著流程複雜，算力需求不斷變化的問題。這就需要服務商能夠提供靈活的計算架構，以及隨時擴充套件加成的算力相容能力，運用架構一體化、全場景適應化能力，以使用者為中心解決實際問題，可以看作華為式智慧計算的關鍵。
算力的瓶頸與突破，完全可以看作屬於這個時代一場全新的生產力戰爭。而其中的兵法，既包括了技術創新能力，又包括對產業規律和企業需求的實際洞察。華為的“算力兵法三章”背後，隱含著企業智慧化市場中的最基本規律：AI產業的技術創新能力和實際問題解決能力，是智慧化願景實現的基礎支撐。只有基礎牢固，生態穩定，萬物才有茂盛生長的可能。