每一次人类生产力的革新，背后都隐藏着无数技术条件的成熟。一艘远洋货轮背后，是六个煤钢复合体，超过三十个学科研究机构，二百个行业的支撑。社会化生产就像一架精准复杂的机械，不能缺失任何一个部件。

而在智能时代逼近现实的今天，我们的社会已经准备好了所有条件吗？

可能并没有。在今天，以深度学习为代表的AI技术，已经被证实在生产效率提升上有相当通用而广泛的潜力，但全球范围内，企业AI技术普及率还不到4%。

二者之间的落差究竟从何而来呢？其中很大一部分原因在于，算力。

智能带来无限想象，但大部分行业还只能徘徊观望。主要原因或许在于，智能产业时代作为企业与社会经济新能源的算力，依旧处在相对缺乏，并且面临诸多问题的阶段。

而这场面向算力焦虑的战争，并不是简单的堆芯片，或者等待摩尔定律再一次爆发就可以解决的。应对复杂的算力问题，需要从技术创新、产品服务迭代，再到生态资源组织的全面应对方案。

换言之，智能计算时代，也是要讲究兵法的。

12月21日，首届华为智能计算大会暨中国智能计算业务战略发布会在北京召开。这场主题为“芯开始，让智能计算无所不及”的产业峰会中，华为正式宣布将华为服务器产品线升级为华为智能计算业务部，并发布了华为智能计算战略。

构建全栈化、全场景AI解决方案的华为，在计算这个基础中的基础领域，是如何完成智能升级的？从刚刚完成的智能计算业务部升级中，我们可以观察到一条从问题，到解决方案，再到背后战略意图的完整曲线。

所谓知敌，知战，知策，便是兵法，那么在华为步步调配中，我们或许也可以看到智能计算时代的“新兵法”。

算力之饥：一场迫在眉睫的战役

让我们先回到文章最初提到的问题，今天企业已经知道AI的魅力，却迟迟无法完成对AI的应用，问题到底出在哪里？

我们可以从四个方面透视，为什么算力在智能时代对企业来说尤其重要。

1、 AI算力稀缺昂贵，增加企业应用负担

我们知道，AI不同于以往的计算任务，它要求更独特的处理架构，并需求针对性的异构计算。而这些能力在今天很多都还是稀缺能力，购买一块用于AI计算的国外某品牌GPU板卡，不仅价格昂贵，还需要长时间排队。而另一方面，企业需要的AI算力却比以往的IT技术更多，比如长时间反复进行的模型训练、大规模部署可能出现的算力风暴，都让企业在通往智能化的路上道阻且长。

2、 算力无法渗透，AI距离现实太远

对于企业来说，AI不能仅仅停留在服务器和虚拟机中，而是必须渗透到厂房、车间、矿山，而在传统的云计算体系中，AI算力难以抵达这些具体场景，必须构建云边端一体化的新型智能计算解决方案，才能完成AI到现实的渗透。

3、 架构不协调，数据无法正常流动

目前数据都只在数据中心里面处理，而目前数据的分布非常广泛，在边缘、在端侧都有海量的数据在产生，它们也需要分析与处理。中心与边缘，数据只有流动起来才更完整，才更有价值。但目前要实现数据流动，有2个比较大的问题：一个是数据框架不统一，数据无法对接与处理；二是网络联接（带宽、延时等）无法支持海量数据的同步。数据不流动，就无法完成相应的业务场景，也会限制数据的价值发挥。比如：数据中心数据不足，无法满足建模需求；数据训练结果也无法与边缘的推理及时同步。

4、人才储备不足，复杂的智能计算无法实现

AI的人才问题已经是老生常谈，而对于非互联网企业，以及IT基础相对薄弱的企业来说，人才问题往往更为凸显。企业知道有某种AI算法可以帮助自己解决问题，但要在复杂的计算架构间交付出最终结果，却是企业无法负担的。

种种问题交错，最终组成了企业在AI大潮前停步不前的“算力之饥”。那么这场饥饿如何填补呢？华为给出的答案是，全面升级智能计算，从“芯”开始，构建全栈全场景的智能解决方案。

智算破阵：华为给出了这样的答案

我们知道，在IT时代，算力主要由服务器提供。而在智能时代到来之际，算力在企业应用中的地位被增强，而相应需求也因生产系统的复杂性被自然加强，且需要渗透到云边端全场景当中发生计算。

在智能化时期，企业需要的是性价比高、能力充沛，云边端一体化的智能计算服务。那么我们向回逆推，企业的算力供应商，也必须升级自身产业体系，提供适合新时代需求的智能化算力解决方案。

华为智能计算业务部总裁邱隆认为，能够为客户提供云边端一体化、全场景的智能计算能力，是华为最终给出的结果，那原因是什么呢？

从华为智能计算战略的全线升级中，我们可以看到这样几个答案：

首先，适应企业对智能的需求，必须建立在从芯片，到IT体系的全面智能化上。也就是必须先在计算产品本身完成智能化升级。

针对这个问题，华为智能计算业务部宣布全面升级了产品体系。比如更新第二代华为智能网络芯片；将FusionServer升级为FusionServer Pro，聚合智能服务器，华为智能管理芯片加上华为打造的智能管理套件；同时，华为发布了备受瞩目的ARM处理器芯片，这是世界首款7nm数据中心ARM处理器芯片，首次使用ARM v8架构，帮助企业用户实现智能化的异构计算。全线智能化产品升级内容还有很多，不难看出，华为智能计算业务部的升级绝不仅仅是名称上的改变，而是建立在技术到产品服务的全线革新之上。

此外，针对发生在现实世界中的算力需求，华为还将通过普适的工程能力，来满足多种环境的算力部署需求。工厂、矿山中的AI需求，可能发生在高温、低温、湿度过大等各种极端情况下，工程适应能力事实上是企业应用AI的关键进程节点。

另一方面，通过昇腾AI系列芯片，华为智能计算业务部可以架设出统一架构的云边端全场景计算能力，来实现数据的协同和互通，让用户避免兼容难题，构建一体化解决方案来降低人工智能使用的门槛。

通过三大能力的升级，智能算力体系在华为AI版图中的价值进一步凸显。邱隆认为，华为智能计算业务将在华为全栈全场景AI解决方案中承担基座的角色，在三方面支撑华为提供的智能化升级转型产业服务。

首先，智能计算可以在华为内部成为支撑。秉承自己的产品自己先用原则，智能计算已经在很多领域帮助华为集团完成了生产效率提升。比如华为数据中心进行智能化升级后，完成了节能8%，运维效率提升了30%的目标。

此外，智能计算业务还将作为单独销售渠道，面向需要直接运用大幅智能计算的客户进行出售。

而在更广泛的层面，智能计算业务将与华为其他业务进行整合，为企业客户提供更加灵活复杂的一体化解决方案。换言之，智能计算的升级将成为华为其他业务升级的引擎。比如在公有云领域，这次智能计算升级后，华为云将在AI算力、创新算力、异构算力、x86算力四个层面，实现整体算力大幅提升，为客户提供移动场景等创新AI解决方案。

计算是一切的基础，既可以看作一种具备广泛市场的企业服务产品，也可以看作所有企业智能类产品的升级基础。

从技术、工程、架构、生态等领域进行全面升级，可以看作华为对于智能化大潮，以及广泛存在的算力饥渴给出的全新答案。

智能计算中的兵法：破解算力难题的“华为三章”

华为智能计算领域的升级，是针对现实情况进行的全线产品与业务创新。或许我们有必要在知道智能计算升级了什么之外，了解智能计算体系升级，需要秉承怎样的战略思考。

从华为在智能计算体系令人眼花缭乱的技术升级、生态合作，以及华为内部业务打通中，我们可以解读出这样的“华为三章”，视之为智能计算领域华为所坚持的兵法。

1、 兵贵其堂：今天关于智能计算的讨论很多，但是过多纷杂的解决方案都没有聚焦于本质问题，那就是从芯片端开始的算力供给能力。对于智能计算来说，适合时代需求的异构计算、云边端协同计算能力，都必然建立在不同的芯片体系之上。这是最困难的领域，但也是无法绕开的本质出路。从芯片出发，以堂皇之师破解算力难题，是华为坚持的第一条兵法。

2、 因地制宜：企业运用AI算力，不是一场纸上谈兵，而是必须在现实中关注算力障碍如何发生，有哪些实际的待解决问题。天气原因、网络原因、人才原因，这些听起来并不高科技的问题，却可能是制约企业运用AI的关键限制。为此，必须提供因地制宜、因时制宜的算力部署能力与工程化能力，在现实中解决企业算力问题，而不是将算力的扩张停留在纸面上。

3、 如臂使指：企业需要智能算力，不仅存在这场景特殊的问题，还面临着流程复杂，算力需求不断变化的问题。这就需要服务商能够提供灵活的计算架构，以及随时扩展加成的算力兼容能力，运用架构一体化、全场景适应化能力，以用户为中心解决实际问题，可以看作华为式智能计算的关键。

算力的瓶颈与突破，完全可以看作属于这个时代一场全新的生产力战争。而其中的兵法，既包括了技术创新能力，又包括对产业规律和企业需求的实际洞察。华为的“算力兵法三章”背后，隐含着企业智能化市场中的最基本规律：AI产业的技术创新能力和实际问题解决能力，是智能化愿景实现的基础支撑。只有基础牢固，生态稳定，万物才有茂盛生长的可能。