在我看来，未来的IT基础设施只有两个结局：要么借助智能实现进一步进化，要么墨守成规，被淘汰。
被时代淘汰。
12月21日，华为在北京召开首届华为智能计算大会暨中国智能计算业务战略发布会，正式宣布华为服务器产品线升级为华为智能计算事业部，并发布华为全新智能计算战略。
升级完成后，华为将重点围绕算力、工程、架构、综合解决方案四个方面打造全栈、全场景的智能解决方案。
华为此举显然是为了适应变化。
那么为什么计算架构会不断变化呢？华为为何要成立独立的智能计算业务部门？未来的计算工具会是什么样子？华为为何成立智能计算事业部？物联网、AI、云计算、5G……新技术正以迅雷不及掩耳之势席卷全球，在各行各业创造新规则。
数字化、智能化可以带来生产力的快速提升。
这已经是大多数企业的共识，但也正是这种共识导致了需求的爆发式增长。
在此背景下，今年全球新增数据量为20ZB，这确实是一个天文数字。
当数据量爆炸时，对计算能力的需求自然会增加。
然而，根据摩尔定律，芯片性能提升的速度远远小于数据提升的速度。
算力不足可能会造成大数据拉大车的产业问题。
除了计算能力的短缺之外，计算技术也发生了变化。
由于数据量太大，不可能将所有数据返回数据中心进行处理。
因此，计算从最早的单纯依靠CPU，发展到加入GPU、FPGA、ASIC进行异构计算，然后计算逐渐走向边缘。
这些技术的发展是需求不断变化的结果。
例如，物联网和人工智能的结合，与传统的计算需求完全不同。
在各种应用场景下，很多计算都需要在本地进行。
例如，很多智能交通计算需要强大的边缘计算能力，以实现边缘智能、多通道数据实时分析、AI推理等功能。
如果是在智能汽车中的应用，需要功耗要求较低的端侧计算来完成单智能、端边云协同等，同时体积要求非常高。
最终，各种数据结果都会汇聚到云端，利用大量算力完成通用计算、云服务、AI训练等功能。
计算之所以成为万亿级市场，根本原因是数字世界需要多种算力作为数字引擎。
现在许多企业都在探索数字时代的商业模式创新。
这时，算力的供给和价格也必须根据需求和智能而改变。
未来随着业务创新和商业模式的不断演进，智能计算必然会向更纵深的方向发展。
因此，当智能计算的大趋势已定，各种设备最终都可以量化为算力时，华为将服务器产品线转型为智能计算业务部，重点推广全栈、全场景的智能解决方案。
在业务和技术选择上，顺应潮流是自然的选择。
华为智能计算业务部手上有什么牌？在智能计算领域，竞争非常激烈，各大品牌都有自己的独门绝招。
然而，在我看来，仅仅在某一点上先进技术是不够的。
只有真正能够适应复杂商业模式、覆盖各种算力需求的全栈、全场景解决方案，才能帮助企业消除顾虑，实现投资回报最大化。
华为在智能计算业务的竞争力主要体现为华为拥有从芯片、终端产品、操作系统等一整套智能计算解决方案，从而能够实现全栈、全场景的应用覆盖。
首先，华为在智能相关芯片的研发方面走在前列，这是华为全栈、全场景能力的重要组成部分。
例如，华为共有五大芯片，包括智能管理芯片、智能SSD控制芯片、智能网络芯片、AI人工智能芯片、ARM处理器芯片。
这五款芯片均处于国际领先水平。
同时，在终端产品方面，华为还实现了智能服务器、企业智能云基础设施、AI解决方案的全覆盖。
而且，AI生态系统已经初具规模，甚至在操作系统方面，有消息称华为正在研发，有望形成从芯片、硬件、操作系统到AI的全链条覆盖。
??生态系统。
在我看来，这是一个单栈的AI整体解决方案，是华为最有力的王牌。
AI人工智能芯片一直是华为的强项。
最近发布的华为Ascend基于达芬奇架构设计，是首批采用7纳米工艺的AI芯片之一。
其功耗仅为8W，单位功耗的计算能力较传统CPU提升了足足33倍。
这款先进的AI芯片可以说是不折不扣的战略武器，让华为成为AI领域链条上最耀眼的一环。
此外，不说ARM处理器芯片，华为ARM的技术实力也可以在智能手机领域与高通、苹果等巨头正面竞争。
华为发布了采用7nm工艺的ARM数据中心处理器芯片，为中国数据中心带来了全新的选择。
至于智能管理芯片，是全球首款智能管理芯片，可实现能耗、故障等智能管理，单位比特管理性价比遥遥领先，管理效率可提升15% %。
华为智能SSD控制芯片在单位IO性价比方面也是业界标杆。
其性能领先第二名30%，寿命也延长20%。
此外，华为智能网络芯片的性价比和效率也可圈可点。
这些竞品芯片并不单独销售，最终将在华为Atlas智能计算平台上实现。
其Atlas系列加速模块只有信用卡一半大小，功耗仅为10W。
可支持16路高清视频实时分析。
其体积小、功耗低，使得AI计算可以在相机等设备上实时部署和运行。
; Atlas系列PCIe加速卡可用于数据中心和边缘服务器。
单卡计算性能可达64TOPSINT8，可以很好地运行深度学习任务； Atlas智能小站只有机顶盒大小，并且拥有16路高清视频处理能力，性能较同行提升4倍。
可用于智能交通、无人机等场景。
它还拥有Atlas AI一体机，开箱即用，可以大幅降低企业成本。
应用AI的门槛。
这些现成的产品受益于华为芯片的强大性能，在单价方面在同级别产品中保持足够的竞争力。
华为的智能计算产品并不是最早的智能计算提供商，但由于其自主研发的AI芯片和完整的智能计算生态链，后来者华为已成为产品线最齐全、功能最齐全的供应商之一。
解决方案。
一。
智能计算赋能千行百业，才刚刚开始。
数字化、智能化可以带来生产力的快速提升。
这已经是大多数企业的共识，但真正实现起来又是另一回事了。
无论什么样的模式变革，核心都离不开数据、数据流和数据处理，而与数据处理相关的算力问题尤为突出。
华为IT产品线总裁侯金龙在主题演讲中表示，人类正在进入第四次工业革命，计算是其核心驱动力。
就像人工智能技术一样，它可以应用于很多行业。
但现实中，人工智能面临着落地难的问题。
企业AI渗透率不足4%，且大部分停留在纸质计划上。
这种情况在传统行业尤其明显，比如制造工厂、医疗行业的诊断、交通物流行业的自动驾驶等。
如果能够引入人工智能，其带来的生产力提升将是革命性的。
然而，对于这些传统行业实施人工智能来说，挑战是前所未有的、全方位的。
首先是算力不足、成本高的问题。
过去，一套4通道PCIe卡AI计算服务器售价超过百万元，算力成为企业的沉重负担。
拥有从芯片到最终服务器产品的全生态链的华为，在AI算力方面拥有一定的定价自主权。
可以凭借自身的技术优势，合理降低算力成本，让更多企业用得起。
人工智能计算。
至于人工智能等新技术在传统行业的深度应用，仅依靠厂商自身显然会陷入上述的4%陷阱。
只有具备全栈、全场景能力的厂商才能赋能传统行业实现升级转型，而智能计算则是帮助千行百业实现产业升级、寻找新商机的动力源泉。
因此，人工智能要想在行业广泛普及，除了算力的突破之外，算法的完善和大数据的有效应用同样重要。
智能计算可以选择算力作为突破点，但如果想要获得更大的商业价值，就必须与合作伙伴一起，在智能计算生态中不断取长补短。
只有这样，智能计算才能真正释放出应有的青春和价值。