智能经济时代，百度智能云在升级计算产业的竞争门槛

“数学是自然科学中最基础的学科，计算随处可见、可用。”

依稀记得，在学生时代，数学老师开课必会强调那么一句。事实上，回顾我们日常生活的场景，也确实如此。数学计算与我们息息相关，乃至于我们有时候甚至忽视了它的存在。

在互联网高度发达的今天，计算产业的处境也大抵如此。基本上，我们的每一个网络操作，都离不开数字计算的支持。但是，对于计算产业的认知，大众又往往会不可避免的将其忽视。

然而，对于科技企业而言，却是刚好相反，计算产业是最不能被忽视的核心。这个赛道依旧是科技巨头争相角逐的重点领域。

8月20日，以“新基建、新计算、新动能”为主题的ABC SUMMIT 2020百度智能云智能计算峰会正式举行，并同时开启线上直播。在以人工智能为核心的新基建浪潮中，百度重磅加码智能计算产业，再度引起行业和媒体的热议与思考。

不得不说，随着AI、云计算等新技术的加持，计算产业这个领域多了一些不一样的发展亮点。

计算产业三级跳入“智算时代”

严格来说，计算产业不能简单的理解为我们日常接触的数学计算，更多的定义将其与IT计算绑定，与之相关的是比如服务器、中间件、存储、处理器等模块。

这也就决定了计算产业实际上与数学计算潜藏在我们的日常生活一般常态化，今天的社会生活和市场经济几乎都离不开计算产业的支持。

诚然，我们所接触的互联网和IT服务早已经出现了日新月异的变化，与之密切相关的计算产业的发展也在进行着高速迭代。

一般来说，对于计算产业的认知被标志性地划分为三个阶段，一开始的专用计算，到后来的通用计算，最后就是现在的智能计算。每进入一个新的阶段，并不意味着原来的模式被摒弃，相反的，这是共存的。

如今的智能计算就存在专用计算和通用计算的结合。可以说，随着产业发展逐步进入新的整合协同阶段，计算产业也在进入融合迭代时期。智能计算的演化就是一个非常典型的标志，云计算与人工智能的结合赋予了智能计算更强大的应用基础。

目前，随着产业发展的需要和数字新基建的落实，各行各业都在加速“数字化、智能化、网络化”的全新转型。对此，百度也作出判断——行业应用正在全面进入AI-Native（AI原生）阶段。

什么是AI-Native阶段？简单来说，就是一个行业的兴起必然将伴随着AI的应用，这是从这个行业刚刚起步就已经决定了的，也就是“原生”之意。

我们以智能网联车行业来举例，它必须得有AI，不然就成不了智能网联车。同样的，对于现在的汽车制造行业而言，也正在慢慢地向这个趋势过渡，新造的汽车如果没有应用到AI技术，那么就完全是时代的淘汰品了。

如今越来越多的行业正在向这样的阶段跨越。为此，我们才说AI-Native阶段正在到来。

百度是这样判断的，那么百度是怎么做的呢？而这又意味着什么？

通过对百度智能云智能计算峰会的回顾，我们可以看到，百度智能云正在作出针对性的调整，同时提出了AI-Native架构，致力于打造一体化云计算服务，实现云能力和AI能力的深度融合。同期发布了新一代云基础架构“太行”和GaiaDB（盖亚）数据库等全新智能计算自主产品。

简单的总结一下，进入AI-Native阶段，百度正在重点聚焦智能计算领域，通过计算产业各个模块的布局，比如服务器、数据库、芯片等，在AI能力和云能力的融合下来实现行业应用。

那么，我们不难理一理其中的逻辑。在AI-Native阶段，一个行业的形成必然伴随着AI、云计算等一系列新技术的运用，超乎想象的庞大计算无处不在。为此，智能计算是必然的需求。同时若要达到这样的需求，完整的架构与能力输出更是必不可少的。

显然，百度智能云深谙其道，新品发布与架构调整正是看准了智能计算的产业需求。对于产业发展而言，智能化的数字信息处理也越来越重要，智能计算注定成为当前市场的焦点。

聚焦智能计算，产业发展需要多维度的全价值链

那么，当我们聚焦在智能计算，在百度等一批科技企业所发出的信号里，计算产业正在愈发走向融合趋势。这也就决定了未来智能计算或许将迎来三个重要的发展趋势。

1.从基础设施到应用服务，智能计算的“积木版图”成为标配。

如果说“融合”是趋势，那么“全面”无疑是要求。如今，对于一家科技服务商而言，对于计算产业的能力输出要求越来越广泛，从基础设施到应用服务，但凡是智能计算所涉及的领域都需要被纳入自家的“积木版图”。

当然，这也就决定了目前行业的分水岭越来越明显，往往只有全面且专业的智能云计算服务，才能有能力提供多样化、个性化的服务来应对市场复杂的需求。

特别是在今天，一方面AI进入大生产时代，新技术的应用日趋落地，另一方面是新基建的推动，浪潮之下的产业智能化大势所趋。大浪淘沙之下的市场角逐更加需要科技巨头拥有应对之力。

百度智能云的再度针对性调整不外乎如此。AI-Native云计算框架所应对的正是大趋势下的变动，从云物理设施到基础设施服务，再到应用开发平台，最后涉及方法论，百度智能云打造出一个完整的架构，将云服务器、云存储、云网络、云数据库等模块一一纳入自家的体系，逐步完成智能计算的“积木版图”，保证百度云能力和AI能力对外输出的持续性和完整性。

那么，对于其他的科技巨头而言，也大抵是这样的局面。完成自家体系的积木拼图才能拥有一张角逐智能计算市场的门票。

2. 强化平台分层，智能计算进入平台化输出路径。

对内是迫切的整合与补充，对外即是能力输出的思考。在智能计算领域，如何保证算力能更好的赋能企业和产业的发展是尤为关键的一环。

比如，百度智能云重磅发布的新一代云基础架构“太行”，即弹性裸金属服务器V2.0。“太行”基于百度自研的硬件虚拟化技术，全新构建下一代云基础设施，在拥有弹性灵活的云计算基础上，实现物理服务器高性能的计算能力。“太行”将和百度智能云领先业内的云上虚拟网络，云存储，产品无缝融合，为客户创造一体的服务体验，满足各个行业的上云需求。

当然，更显著的表现在于平台化的输出路径。在AI-Native架构里，强化平台分层就是一个非常明显的表现。实际上，百度此次还重点升级了四大应用开发平台，分别是智能视频云平台，大数据平台，混合云/多云平台，区块链平台。

借助平台化的输出路径，百度的智能云计算服务进而可以实现AI能力与云能力的深度融合，以及针对不同的行业或场景来提供一站式端对端的体验，使得智能计算不再那么抽象缥缈，增强技术落地的可行性。

实际上，对于目前的科技服务商而言，平台化输出无疑是理想的方式。一站式解决方案远比零散的产品输出更加高效和更具增长价值。

3. 坚持自主博弈，智能计算吹响“军备竞赛”号角。

（编辑：宁德站长网）

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