近日，浪潮与雅捷信息签署战略合作协议，双方整合各自在人工智能和大数据领域的优势，从产品、技术、市场等方面展开全方位合作，面向金融、电信、能源等行业的实时数据计算、实时风控、高并发查询、数据指标批量加工等业务场景，联合开发融合人工智能大数据的软硬一体化产品与解决方案，提升数据利用效率，助力行业智慧转型。

　　做人工智能时代的基础使能平台

　　在浪潮集团AI&HPC总经理刘军看来，与雅捷的合作是浪潮在人工智能服务器和数据库平台上重要的战略，“双方的合作将创造出一个基础使能平台，构成了很多AI和大数据应用场景支撑的可能性，这是一个非常完美的组合。”

　　雅捷信息董事长郑学强认为与浪潮的合作是新时代的结合，“浪潮+雅捷的合作是对比旧时代的小型机+Oracle的结合，给客户带来的是更高的效率价值。效率可以带来业务的变革，这是AI时代给所有行业应用、业务领域带来深度的变革，他不仅仅是让机器取代人或者让电脑取代人，而是一种业务思维的变化，这个是最深度的价值。”

　　浪潮与雅捷有足够的底气说出这样的“豪言”。目前，浪潮作为AI计算的领导厂商，拥有业界最全AI计算平台，已相继推出AGX-5、AGX-2、GX4、SR-AI整机柜、i48等近20款不同形态、不同配置的AI服务器产品，覆盖小规模样本训练、千亿样本万亿参数级别的超大规模训练以及AI线上推理等各类AI计算场景。同时，浪潮也推出了深度学习集群管理软件AIStation、AI性能调优工具Teye以及集群版开源深度学习框架Caffe-MPI等，可实现AI计算平台的简化管理与优化加速。而雅捷信息以自主研发的超高速GPU数据库为计算引擎，基于GPU集群架构实现人工智能领域各类模型和算法集成，实现了通用一体化的人工智能开发框架和平台的研发，从而使典型的人工智能的应用场景计算效率实现百倍以上的提速，并且可至少提高20%以上的开发效率。

　　此次浪潮携手雅捷信息共同推出一体化AI大数据解决方案，融合AI计算服务器、GPU数据库等技术优势，面向大数据查询、量化交易、智能投顾、银行批量业务、营销沙盘等场景，能够带来极大的性能提升，提高业务处理效率。

　　“我们希望把我们的联合解决方案，带到金融、电信这样的行业，为他们提供一个更强大的计算系统和大数据系统，成为驱动AI应用的动力源泉，从而更高速、高效的完成数据价值的转化，支撑更加复杂的商业应用，实现在AI时代的一个升级和转型。”刘军如是说。

　　跨越人工智能产业“鸿沟”

　　“鸿沟”一词在刘军采访中被反复强调，“近几年浪潮在推进人工智能业务的过程中，我们看到大量行业客户对于人工智能充满了渴望，希望更快的把AI技术融入到自身的业务实践中。但实际情况是，行业客户在AI应用上还是面临着很大的鸿沟，主要问题就在于客户技术能力的缺乏，尤其是 AI 整体方案部署维护的能力。”

　　在传统行业的AI转型过程中，如何让终端行业用户获取高质量、高效的行业AI解决方案，是浪潮一直在思考和努力解决的核心问题。为此，浪潮一直致力于构建一个开放、合作、共赢的AI产业生态圈，通过与不同领域的 ISV 和 SI 建立合作关系，共同为行业用户提供系统级、全栈式产业AI解决方案，帮助用户尽快跨过应用门槛。目前，浪潮在联合AI产品/解决方案开发上已取得诸多进展，与百度联合开发的ABC一体机大获成功，与科大讯飞联合开发出AI Booster语音一体机，在量化交易领域与宽邦科技联合开发了金融量化一体机方案，与第四范式正在联合开发自动机器学习一体机。

　　“这项工作将会一直持续下去。”刘军表示。

　　郑学强认为，雅捷信息的GPU数据库和浪潮的AI服务器体系做深度融合，可以解决现有客户所遇到的性能问题、效率问题以及比较复杂的应对AI生态的开发环境问题。“一体化的产品解决方案可以让客户更简单、更高效的搭建自己的AI生态系统。客户可能不太了解一些底层技术，而我们所做的工作就是让客户不需要了解太深的底层技术，只要熟悉通用的商用的数据库技术、通用的硬件和操作系统技术，就可以构建自己的AI生态。这是我们合作的一个主要目标，既解决了客户应用往AI方向发展的痛点，同时也解决了客户在大数据应用方面所遇到的一些刚需、效率瓶颈。”

　　人工智能生态的CO模式革命

　　在刘军看来，浪潮与雅捷信息的合作模式实际上包含了两个层次的联合——co-design和co-optimization，“这两个联合非常重要，联合设计是我们从计算系统的角度理解雅捷GPU数据库运行的特征，它对计算资源的需求，对通信和I/O的要求，根据需求优化设计出来一个最适合的系统。联合优化则是从软件的角度来看，浪潮的AI服务器创新速度非常快，应用了很多全球最领先的技术，硬件的创新给雅捷的数据库提供了新的可能性，让原来受限于性能而无法实现的功能或者更多创造性的技术突破，提供了底层计算力的支撑，从而在产品迭代和优化上获得更大的提升。”

　　对于受算力限制而无法实现的业务想法，郑学强深有体会，“比如现在的互联网秒贷业务，从提出申请到核算出贷款额度只需要1、2秒，这是后台大量计算的结果。过去为什么不能开展这样的业务?不是银行从业者想不到，而是因为过去的计算力不够，解决不了数据处理效率的问题。现在银行对实时风控的要求提高到毫秒级，券商甚至要求微秒级，但是随着计算力的提高这些都不是梦想。”

　　人工智能本身就是为解决效率问题而诞生的一项技术，而浪潮与雅捷信息的合作无疑是一种“本源回归”。对于在人工智能技术前徘徊难行的众多行业用户而言，浪潮与雅捷信息的合作将会带来数据处理、机器学习效率的飞跃。