生态体系，目标应用市场
　　此次华为发布云端计算芯片Ascend 910加MindSpore，几乎就是直接对标谷歌的TPU加Tensorflow。然而，由于华为的商业模式与谷歌的不同，我们认为华为此举的目标并非是在这一代商业模式上和互联网巨头竞争，而是将直接瞄准下一代多种尺度混合的云。
　　随着人工智能的发展，我们认为它正在成为重要的生产力。在人工智能生产力中，如果说数据是燃料的话，那么云端算力就是新的发动机，取决于公司能多快多好地为目标应用训练和部署新的机器学习模型。随着人工智能相关的新应用日新月异（消费者应用如语音接口，美颜，视频生成，商业应用如信息流推荐系统，用户画像等等），云端算力决定了一个新的应用从构思到人工智能模型训练完成到应用正式上线的速度，这也是我们看到谷歌等互联网巨头大举布局云端算力的原因。这些互联网巨头布局云端算力的首先目标还是自用（因此TPU从推出到目前主要还是谷歌自用），可以加速其人工智能应用上线速度。
　　然而，华为与这些互联网巨头相比，其最大的不同在于数据量有限。由于华为目前的主要商业模式还是在于基础设施和消费者硬件市场，因此其收集的数据量和互联网公司来说相差巨大，因此自身对于算力的需求其实并没有那么大。因此，华为布局人工智能芯片和机器学习框架的主要目的我们认为不只是自用，而是为了布局下一代智能云。

　　下一代搭配5G的智能云可以拆解成几个部分。首先是本地算力（终端／边缘计算），其次是无线数据传输，而在云端则是云端处理能力。华为目前在第二个无线数据传输环节拥有最大的领先优势，而随着5G加边缘计算范式的来临，华为大概率能拥有边缘计算领域的话语权，因此可以凭借自己在这方面的地位和话语权去推动边缘计算加人工智能，这也是去年华为首先发布边缘计算芯片Ascend 310的原因，以打通本地算力和无线传输环节。而随着华为在云端推出强算力的Ascend 910芯片，华为将会在云端也将慢慢追赶现有的领先云服务商。
　　在云端，下一代智能云和这一代云的主要区别就在于对于算力的强调，这也是我们看到亚马逊、谷歌、阿里巴巴、华为、百度等重点发展云计算的公司都在大力发展自己的芯片。除了算力之外，下一代云的另一个特点是计算和数据产生／处理都会发生在不同的地方（终端，边缘和云端），这些不同的运算和处理场景都有其独特的特点，因此需要能有一个统一的框架将这些异构的数据计算统一在一起，这也是华为发布MindSpore的重要目的。华为在下一代云领域的优势在于其布局非常完整，从多场景多规格芯片算力到数据传输都有积累，因此其完整的技术栈将会为华为在下一代云市场的重要优势。

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