AI原生云时代，上云就上百度智能云

相比于云和大数据，人工智能对计算力的需求几乎是无止境的，是指数级的增长。

智能算力需求爆发式增长的背后，是人工智能技术与云、大数据、物联网等技术融合，以及推动的各行各业AI化需求的诞生。在技术融合的趋势下，智能计算本身正出现了一种“能力化”的变革。这种能力化，正成为驱动产业智能化变革的源动力。

正是为了推动这种变革，在去年8月的百度智能计算峰会，百度智能云首次提出AI-Native的理念，一年之后，围绕AI原生云，百度智能云又将有何种新的表达？

6月3日，百度2021年智能计算峰会上，百度集团副总裁侯震宇提出，“如今，云计算已经进入到AI原生的阶段，所有的应用服务要更好的拥抱AI基础设施。”而AI原生与云本身的交汇与交融，正在迎接一个AI原生云的新时代。

AI原生云是计算产业发展的新阶段

《智能时代：大数据与智能革命重新定义未来》中预言，传统的行业都将采用智能技术实现升级换代，也会改变原有的商业模式。

的确我们也看到，人工智能在应用端的创新如雨后春笋，无人驾驶、智能推荐等AI应用已经成为现实；在行业端，越来越多的企业将人工智能视为数字化转型的下一站。

如侯震宇曾经所讲：“人工智能已经在渗透到了我们生活和工作的各个领域，包括智能家居、智能金融、智能交通、智能医疗等等，很多行业不同程度的被AI技术改变，让我们的生活变得更加的方便。”

IDC发布的《2020-2021中国人工智能计算力发展评估报告》显示：2020年新基建整体投资规模预计将达到2757.1亿美元，人工智能作为新基建的重要领域之一，也将迎来快速增长。IDC 预计，2020年中国人工智能市场规模将达到62.7亿美元，截至到2024年之前的年复合增长率高达30.4%。

一面是人工智能产业发展的火焰，AI算力的需求持续呈现上升的势头，但另一面则是现实的“海水”，由于AI算力的需求高于供给，形成了明显的供给缺口，而智能计算，尤其是通过云来提供的普惠化的AI算力，则会面临最佳的发展机遇。

按照IDC的预测，2020年中国AI基础设施市场规模达到39.3亿美元，在人工智能总体市场份额中的占比超过6成。如果说未来的AI 需求，就像现在电力一样无所不在，无处不在，那么一个新的结论就是：未来所有的计算，都将是AI计算。

这个趋势则意味着，计算产业的发展进入到一个AI原生云的新阶段。按照侯震宇的理解，满足弹性所需的云计算替代了最早的传统IT，并带来了云原生的理念，而提供AI场景弹性高性能计算和AI应用开发架构的AI原生云，则开启了一个全新的时代。

确如此言，智能化时代的企业转型需要跨出从0到1的关键一步，涉及到如何建立AI能力平台，企业AI应用如何实现自动化、规模化，避免重复造轮子等难题。而云本身就具备平台属性，通过AI原生让AI能力化，这就是AI原生云的意义。

三大核心能力升级的

必要性与关键性

我们知道，云计算时代诞生了云原生的概念。它不是一个产品，而是一套技术体系和一套方法论，指的是产品解决方案基于云计算，不需要再经历从传统的架构转移到云平台，让很多应用不做任何改动就可以在云平台运行起来。

云原生的本质，就是让应用距离云更近。那么AI原生云就相当于原生智能，距离AI基础设施和智能化的应用更近。在云原生时代，AI服务最大的特点就是，需要更大的算力支持，以及更强大的一个服务的稳定性，所以AI原生云本身就是需求驱动的。

在侯震宇看来，智能化时代的计算新趋势将包括三大趋势：算力异构化、位置分布式化和AI应用的普适化。同时，这也是AI原生云所要构建的三大核心能力。

首先，异构计算如果变成一种普适性的计算，对加速人工智能发展意义重大，也是AI原生云要满足的第一个条件。而AI异构计算平台代表了一种云上能力，在保证高性能、高弹性的基础需求之上，AI计算来保证异构和高速互联，AI存储来支撑数据湖，AI容器保证了高密度。

其次，分布式云的趋势鹊起，分布式云的特点就在于在近源交付公有云资源，而运维依旧是云服务商负责，让客户在本地享有和公有云同等的服务。

AI原生云当然也需要满足分布式云基础设施的条件，百度智能云目前已经从中心Region，省级边缘中心，到本地机房，移动边缘，设备边缘实现了全场景的覆盖，并提供了专线，SD-WAN，VPN接入，广泛分布POP点等分布式接入方式，以及组网管理，安全管理，权限管理，监控管理等云边端一体化管理的能力。

第三，从AI应用开发现状看，AI技术研发和行业应用之间，总像隔着一道鸿沟。一方面，AI开发的成本很高，异构计算需要巨大的资源消耗，这不是普通企业能够负担得起的；另一方面，AI开发的整体周期很长，AI的应用落地需要算法与场景做更多的结合，也存在相当普遍的“最后一公里”难题。

从百度智能云来讲，首先可以提供基于云智一体的能力，将弹性计算与AI分析能力一体融合；面向场景，还可以进行场景细分，结合行业know-how，与客户生态共建；而在低门槛方面，百度不仅有EasyDL这样的零门槛平台，还有面向专业开发者的BML，可以做到AI开发的可视化，智能化，低代码。

将解决高成本，获取高性价比计算资源的能力移向分布式云，同时将算法能力和行业场景的沉淀和标准化，两者相融，就是百度智能云云智一体的关键，也是AI原生云定义智能化未来的关键。

同时在产品能力上，百度智能云也通过百度太行·弹性裸金属服务器3.0，百度沧海存储技术，百度百舸AI异构计算平台，向所有用户输出AI原生云的价值。侯震宇表示，“百度智能云AI原生云，将全面加速产业智能化创新。”

智能时代，上云就上百度智能云

为什么说AI原生云在基础实施层的创新非常重要呢？

事实上，AI应用对算力最大的挑战来自于数据中心的模型训练，随着算法模型的复杂度呈现指数级增长趋势，正在不断逼近算力的上限，所以基于智能计算的基础能力创新被推向了新的高度。

智能计算正在成为整个分布式云数据中心发展的核心要素，未来所有的算力都会成为AI算力，所有的数据中心包括边缘数据中心，都将向AI计算中心演进。AI原生云的提出，则进一步印证了这一趋势。

从企业的角度，AI的角色也在潜移默化的发生改变。首先，AI是新的赛道，当新旧竞争壁垒更迭的周期，AI的能力将是企业跑赢对手弯道超车的机会，同时AI的能力也将重构企业护城河保证在未来的竞争中不容易被打败。而企业级市场，由AI驱动的智能化将改变行业的游戏规则。

笔者认为，AI与产业，与企业，与应用的融合，早已超出了AI技术的范畴，这是一种AI的延伸，它的本质就是AI原生云。客户对AI的需求也并不在于获得AI技术本身，而是一种AI的能力，能够支撑他们走向智能化转型的能力。

这些趋势，都迫使企业更快的走向智能化转型，AI原生云的发布也踩中了这一重要方向。如侯震宇所说，“智能时代，上云就上百度智能云。”