目前，全球范围内与昇腾910芯片相近的产品，主要由两家企业提供，一家是谷歌，另一家是英伟达，谷歌只对外提供云服务，不提供板卡。

徐直军在接受媒体采访时也表示，希望全球大学、研究机构，基于以910、310昇腾AI处理器为核心的华为云服务和Atlas系列产品做研究，现在做AI研究的最大问题就是缺少算力，“谁的算力强，谁发表的论文就快。”

华为官方微信公众号显示，“华为商城”近日已上线Atlas人工智能平台计算系列产品。这类产品与业界合作伙伴的集成解决方案相结合，已在人脸识别、车牌识别、OCR文字识别、无人机巡检等场景中得到应用。

AI本身就是“暴力”计算

众所周知,驱动AI发展的动力有三个要素:算法、数据、算力。其中，算法是否有创新发展难以量化跟踪，数据的巨大体量也难以计算，唯有算力可以量化。

业界甚至也有言论认为AI让摩尔定律起死回生，就是因为算力的强大作用。可以说,算力是AI发展的重要基石，因为重要的AI技术突破依然必须在足够的算力基础上才能实现。

随着大数据、人工智能等新技术的应用，企业对于算力的需求再度飙升，传统计算产业亟待转型升级。有数据显示，全球每年新增数据20ZB，AI算力需求每3.5个月翻一倍；这一速度已经远超摩尔定律关于性能翻倍的周期。与此同时，5G、物联网、边缘计算等新技术的崛起，也让算力需求变得更加多样化。

尽管如今的算法效率不断提高、芯片技术高度发达,但依然面临着算力稀缺的问题。OpenAI近期发布的研究显示,2012年至2018年,人们对于算力的需求平均每年增长10倍。尤其进入5G时代,数据量将呈爆炸式增长,AI行业需要对数据进行更大规模的清洗、标注、训练。这意味着行业需要更长的时间进行运算,而算力不够将会导致AI发展速度的降低。

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