AI模型下沉至终端，微美全息（WIMI.US）开发边缘计算人工智能系统打造AI生态

2022年11月至今，随着ChatGPT的问世，全球AI界已为大模型持续疯狂了七个多月。

ChatGPT们正如雨后春笋般涌现，向AI市场投放一个个“产品方案”：办公、医疗、教育、制造，亟需AI的赋能。

大模型需要强大算力支撑

而在大模型的狂欢背后，AI算力的角逐正在掀起算力大战，以 ChatGPT 为代表的人工智能应用在运行背后需要强大的算力支撑。例如OpenAI 在 2018 年推出的 GPT 参数量为 1.17 亿，预训练数据量约 5GB，而 GPT-3 参数量达 1750 亿，预训练数据量达 45TB。

从广义上讲，能运行 AI 算法的芯片都叫 AI 芯片。CPU、GPU、FPGA、NPU、ASIC 都能执行 AI 算法，但在执行效率层面上有巨大的差异。目前业内广泛认同的 AI 芯片类型包括 GPU、FPGA、NPU 等。IDC 数据显示，2021 年中国 AI 芯片市场中，GPU 市占率为 89%。

全球三大芯片公司英伟达（NVDA.US）凭借其GPU赢得AI计算市场绝大部分份额时，也是AI行业最具时代特征的缩影。英伟达的GPU一度被视为训练AI大模型的最佳产品，占据市场份额超过60%。

随着人工智能时代的到来，很快开发者们便意识到，GPU在支持现代AI系统的复杂计算方面非常出色。如今，英伟达的产品成为全球AI算力中的硬通货。黄仁勋曾亲手将全球首款AI超级计算机DGX交给OpenAI，此后，全球AI公司算力的比拼，也变成有多少英伟达GPU的比拼。

边缘计算产业链：新增AI，强化算力连接

从产业链角度，AI 算力产业链涉及环节较多，其中边缘AI核心在于引入边缘侧的AI能力，进一步增强边缘侧的算力能力、连接能力。重点包括AI芯片、算力模组、边缘网关/服务器/控制器等硬件、AI算法/边缘计算平台等软件环节。

大模型向边缘端渗透，需要算法、硬件协同优化，模型压缩和边缘侧计算性能提升是两大关键。当下边缘基础设施的增长速度是最快的。据数据显示，边缘计算潜在市场将在10年内以48%的复合年增长率从90亿美元增长到4450亿美元；2025年边缘计算市场整体规模将达1987.68亿元。

产业端积极响应，微美全息提速AI、边缘计算布局

边缘计算的重要性已经形成共识，技术热度也在不断攀升。据了解，作为全球领先的AI科技巨头，微美全息（WIMI.US）积极布局AI、算力模组，围绕边缘计算、全息云新业务方向，不断完善产品矩阵。据悉，该公司的边缘计算能力广泛运用于智慧交通和智慧广告领域，同时积极拓展边缘算力终端设备、机器人、教育、工业互联网等领域，有望充分受益边缘AI发展。

据了解，微美全息成立了微美全息研发中心，该研发团队致力于全息AI视觉、边缘计算、量子计算探索科技未知，推进以科技创新为核心的全面创新，开展基础科学和创新性技术研究。面向AI算力的机会，微美全息积极探索挖掘边缘计算在AI上的资源和服务潜力，例如推出边缘计算平台，融合计算、网络、存储等核心能力构建的边缘开放平台，就近为用户提供边缘算力等服务。

公开资料显示，微美全息目前了开发基于边缘计算的边缘信息系统(Edge Information System，EIS)，该系统包括边缘缓存、边缘计算和边缘人工智能的信息系统。其不仅可提供低延迟的内容交付和计算服务，而且还将提供本地化的数据采集、聚合和处理，可有效缓解智能车联网产生的大数据给通信和计算带来的压力。

在如今的时代中，微美全息竭力顺应时代潮流，全栈开放致力打造算力生态，构建全栈基础设施、行业应用及服务，包括虚拟化、云服务、行业应用服务等。聚焦于发展AI芯片、边缘计算等多种核心能力，引领关键核心技术创新，提升算力供给能力，微美全息通过战略性的研发投入，吸纳全球计算产业的优秀人才和先进技术，构筑业界领先地位。从另一角度，这可以继续扩大其客户群，为产业提供安全可靠、极致性能的算力底座，以覆盖更广泛的行业客户。

结尾

ChatGPT引爆了全球对人工智能的广泛关注，科技界、知识界和产业界，围绕着AI的发展前景、影响冲击等展开激烈争论。从ChatGPT本身正引发一系列深刻的连锁反应看，席卷各个行业、企业的AI应用千千万，但算力是训练大模型的底层动力源泉。对于大模型“世界”来说，算法是“生产关系”，是处理数据信息的规则与方式；算力是“生产力”，能够提高数据处理、算法训练的速度与规模。在这之中，算力是让大模型转动的前提，AI算力势在必行。