编者按：本文来源创业邦专栏脑极体，创业邦经授权发布。
又是一年云栖时。
阿里的云栖大会，堪称科技众的年度狂欢之一。而今年似乎格外特殊，阿里云十岁生日，阿里巴巴集团20周年，似乎都让今年的云栖有点不同。而从技术从业者的角度来看，或许另一个不同更加引人注目：被广泛认知为互联网公司的阿里，今年云栖上唱主角的居然是一款AI芯片。
9月25日，达摩院院长张建锋现发布了“全球最强的AI芯片”——含光800。在AI行业目前被广泛作为标准化测试的ResNet-50中，含光800推理性能达到78563IPS，刷新了AI推理芯片的世界纪录。
如果站在大众舆论中看，或许我们很难把阿里和“最强AI芯片”这两件事联系在一起。也许会认为其中充满了反常识和突如其来。
但如果站在计算与智能产业的时间迭序上看，或许会又对含光800抱有完全不同的看法：这枚最强AI芯，并不是阿里的转型之作。反而阿里始终在践行为产业提供最强AI算力的路上。平头哥的第一次“云栖秀”，则是这条路上自然而然酝酿的结果。
从云到AI，阿里就像一位游戏玩家，再每一个版本的副本中都拿到了关键道具。而在快速流转的AI时代，这些关键道具组成了“阿里套装”——作为产业底座的最强AI算力，就是这个套装的加持效果。
从云、大数据、算法到芯片，云栖的叠影凝固成了AI计算之路。
神奇AI算力在哪里？
或许我们有必要先了解这样一个理论：AI算力的差异化供给，究竟来自于何处？
去年5月，OpenAI 发布过一份数据报告。其中提到自2012年以来全球AI算力需求在6年中扩大了30万倍，AI产业的算力需求每3.5个月就在翻一番。
这个远大于摩尔定律增长的需求裂变，意味着AI算力在这个产业周期里必然面对大量供不应求的局面。这也就锚定了AI算力提供的第一条规则：云是AI的最佳出口。
由于云端算力天生具有能够裁量提供的特点，这对于AI任务从训练、测试到部署中广泛面对的弹性增长、大规模并行部署、极端训练用算力等几大特点来说，具有难以取代的价值。瞬时性、并发性、弹力性，是AI对算力需求的基本面貌。
而在从云到端、从训练到推理、从部署到迭代的AI落地过程里，我们可以看到AI算力的运行实际上受制于非常多的条件：计算架构、训练集群性能、框架对算法的优化程度、部署环境等等都在影的响AI算力的最终实际体验。这个漫长的流程，决定了AI算力的第二条规则：算力性能的优越与否不取决于单纯的芯片，而是由从芯片、云、数据处理能力、框架，再到算法开发基础、部署环境等一揽子条件来决定的整体阈值。
这意味着，AI算力不是一个单纯的部件性能比拼，而是一个体系化工程，是产业技术叠加与AI基础开发部署探索的完整序列。这意味着AI算力是一条路，这条路，需要不同时间的不同馈赠。
在时代收获所需，这正是阿里云的特点。
云计算时代，飞天的路标与馈赠
我们知道了AI算力来自哪里之后，就可以来看阿里云的收获过程。虽然我们今天的焦点是平头哥，但故事的开端其实早在十年前就已经发生。
2009年，草创的阿里云写下了第一行关于飞天的代码。当时这个“冒天下之大不韪”的团队，就意识到大规模计算是未来互联网的发展中轴，甚至是更多计算迭代的肇始因缘。
时至如今，这个判断应该说已经被证明是正确的。阿里云自研的飞天云操作系统，已经成长位国内规模最大的计算平台，可扩展至10万台计算集群，单日数据处理量超过600PB。2018年双11期间，阿里云弹性计算能力累计超过1000万核，相当于10座大型数据中心，创造了“脉冲计算”的新纪录。双11作为一个巨大的数据任务，某种程度上位飞天挺入智能时代，成为计算底座提供了验证。
AI计算的本质，是对异构计算和多样性计算的需求。为此，阿里云提供在云服务市场率先提供了异构计算服务。构筑了亚洲规模最大的GPU公共云服务，并可在短时间内实现全球最大规模的GPU服务器调用，超级GPU计算集群支持每秒10亿次AI峰值计算。此外，阿里云还最早发布了FPGA云服务。
这些基于云服务提供的大规模计算和异构计算，可以看作阿里云最早投身公有云事业，在产业草莽期积累的时代馈赠。云计算的支柱能力和多元架构囊括，是产业AI所需算力的基本构成。这层叠影成为了阿里云提供AI算力的底色，是一切故事的起点。
而在AI逐渐并入产业视角时，坐拥强大多元的云，让阿里可以更凶猛投身这个新的产业纪元。
AI探索时代，向实而生的阿里三叉戟
假如说，十年之前是公有云时代的崛起；那么从2016、2017年开始，AI时代逐渐在产业服务市场落地生根。
这个阶段，早期探索同样艰难充满挑战，但也给阿里的AI算力之路带来了第二层底色：实用化。
2016年的云栖大会，阿里与杭州一同公布了城市大脑计划。此后，随着城市大脑计划的陆续落地，阿里在2017年宣布成立了达摩院。此后的产业分工，是达摩院承担AI算法的开发与升级，而技术则通过阿里云的AI解决方案与阿里生态进行应用转化。
这一过程中，我们可以看到阿里的技术体系牵引起了AI算法、数据应用，与产业场景三个维度的走廊，构筑了一把探索AI真实价值的产业三叉戟。
达摩院的AI技术与服务体系，先后在工业、遥感、医疗、城市大脑等多个应用场景中落地。而阿里小蜜、拍立淘、支付宝、天猫精灵则成为了阿里内部生态的AI出口。根据阿里巴巴在杭州云栖大会上公布的人工智能调用规模：每天调用超1万亿次，服务全球10亿人，日处理图像10亿张、视频120万小时、语音55万小时及自然语言5千亿句，阿里已经成为中国最大的人工智能公司。
在AI应用时代早期，阿里通过一系列技术和组织部署，形成了技术先锋营、数据转化引擎，与场景实验室的三个新角色，为AI算力走向实用化探索了落地入口。
AI芯片时代，平头哥的万里长征
如果对比CPU在70年代的历史，可以发现AI从探索期走向实用化和成熟期，关键标志就是核心芯片的大规模商用。
这个时代才刚刚开始，我们或许还无法代替计算史为它命名，但毫无疑问AI的芯片级基础设施，是这个周期的关键开端。
曾几何时，IBM从打印机走向了芯片让美国人莫名其妙；而去年，阿里宣布成立面向AI时代的平头哥，确实也让中国人大吃了一惊。
气质独特，生死看淡的平头哥，在计划中将为产业提供最全芯片产品形态，涵盖处理器IP、SoC平台以及芯片。
不久之前，我们见到了平头哥发布了面向端侧的无剑平台和玄铁处理器IP。而当含光800面世时，则意味着平头哥第一次挺进云端，与阿里云的计算、数据、算法体系连为一体，构成了云端最强推理算力的萌芽。
含光800性能突破，得益于达摩院的软硬件协同创新：硬件层面采用自研芯片架构，通过推理加速等技术解决芯片性能瓶颈问题；软件层面集成了先进AI算法，针对CNN及视觉类算法深度优化计算、存储密度，可实现大网络模型在一颗NPU上完成计算。
根据云栖大会的现场演示，在城市大脑中实时处理杭州主城区交通视频，需要40颗传统GPU，延时为300ms，使用含光800仅需4颗，延时降至150ms。拍立淘商品库每天新增10亿商品图片，使用传统GPU算力识别需要1小时，使用含光800后可缩减至5分钟。
虽然平头哥的万里长征刚刚开始，但是这第一步，确实已经跨了出来。
关于未来时代的叠影，平头哥用含光800做了一声怒吼，它的意思大概是，阿里将突入最底层，在计算基础设施中完成对AI最强算力的探索。
云，AI，到芯片，三个时代的叠影，让最强AI算力自然流淌而出，云气万物里。
