12月27日，由百度智能云、中國電子技術標準化研究院主辦的2022云智峰會 | 智算峰會召開。百度智能云發布國內首個全棧自研的AI基礎設施“AI大底座”，并全面升級25項產品和技術。此外，搭載百度“AI大底座”全棧能力的百度陽泉智算中心正式對外開放服務，該中心是目前亞洲最大的單體智算中心。
百度集團執行副總裁、百度智能云事業群總裁沈抖表示，智能化為產業創造價值的浪潮才剛開始，未來空間無限。百度智能云的“云智一體”能力已經在交通、工業、金融、政務等眾多產業實踐中得到了驗證，目前已經可以標準化輸出AI的底層能力，幫助企業實現“智能的隨用隨取”，真正降本增效。
（百度集團執行副總裁、百度智能云事業群總裁沈抖）
AI原生時代正加速到來，云計算產業面臨“三全”變革
隨著智能調度、自動駕駛、工業化聯網等智能化產業應用的不斷普及，中國產業正面臨從數字化向智能化轉移的關鍵窗口期。同時，大模型、AIGC等技術應用的出現，正在加速推動AI原生云的發展，這對中國的云計算產業提出了新要求。
百度集團副總裁侯震宇表示，AI原生時代的加速到來，已經使得云計算產業面臨“三全”變革，快速響應產業的新要求，才能把握新機遇。
首先，是全面升級的智算硬件體系。AI帶來更高密度的計算，AI負載占比越來越高，這就需要升級硬件體系架構，提升AI工作負載的運行效能。目前，智算硬件體系結構正在升級，多芯異構化、全面池化、微秒級互聯將是未來主要發展趨勢。
其次，是全棧融合的智算基礎設施。企業使用人工智能，需要構建新的智算基礎設施，高效解決算力、算法和數據處理等多維度的問題。為了提升整體效能，就需要打造全棧融合的智算基礎設施，做到全要素、端到端的優化，實現極致的資源效能和模型效能。
第三，是全域泛在的智算應用場景。數據產生智能，智能穿戴設備、汽車、工廠和辦公設備等智能硬件和IOT的發展，會產生海量數據，這就需要以數據為中心，構建全域泛在的智算能力，讓智算無處不在，隨時隨地進行。
（百度集團副總裁侯震宇）
針對云計算產業的三大變革，百度智能云全面升級25項產品和技術。在基礎設施層面，百度發布國內首個全棧自研的AI基礎設施“百度AI大底座”，發布百舸AI異構計算平臺2.0。在硬件層面，升級百度太行DPU、百度自研AI芯片“昆侖芯”。
侯震宇表示，昆侖芯已經量產數萬片，實現了大規模的商業化落地。百度內部已經部署到搜索、小度、自動駕駛、愛奇藝等業務，百度外部也已經在金融、工業等客戶的業務中使用。目前7nm昆侖芯2代相比1代，性能提升了2到3倍，性價比優于國外同級別芯片，昆侖芯3代也已經啟動研發。
百度發布國內首個全棧自研的AI基礎設施“AI大底座”
隨著大模型、AIGC為代表的AI應用不斷成為行業熱議話題，AI原生時代正在加速到來，這對云計算的基礎設施提出了新要求：全棧融合（需要提供芯片、框架、模型、應用在內的全棧方案）、端到端優化、提供極致的資源效能和模型效能，成為未來智能計算發展的三大主流方向。
但企業在構建云計算基礎設施時，面臨兩大痛點：企業在用云時，需要把大量時間精力花在構建基礎設施上，且這樣的基礎設施大多是拼湊組合的，沒有發揮出最佳的性能和效率 ；基礎設施中的核心部分，比如芯片、深度學習框架、大模型，需要大規模投入才能做好，一般企業無力支付巨額的研發成本。
針對行業痛點問題，百度智能云今日發布國內首個全棧自研的AI基礎設施“百度AI大底座”， 面向企業AI開發和應用提供端到端自主可控、自我進化的解決方案，讓企業可以快捷、低成本地實現“AI能力的隨用隨取”。
“百度AI大底座”由AI IaaS層（百舸AI異構計算平臺）、AI PaaS層（AI中臺）兩大部分組成。在AI IaaS層，整合百度自研的AI芯片“昆侖芯”，在AI計算、存儲、加速、容器方面進行系統優化，提供高性價比的算力，承載海量數據的處理、超大模型的訓練和推理。在AI PaaS層，整合百度兩大核心自研產品（飛槳深度學習框架、百度文心大模型），打通百度的樣本中心、模型中心、AI開發平臺、AI服務運行平臺，實現從數據存儲到模型訓練、生產、部署、測試的全鏈路、批量化生產，面向企業模型開發的全生命周期提供完整解決方案。
簡單來說，“百度AI大底座”是百度各項底層AI技術的集大成者， 通過AI底層技術的通用化、模塊化，實現AI服務的規模化，其目的本質上是幫助企業降本增效。
（百度智能云今日發布：國內首個全棧自研的AI基礎設施“百度AI大底座”）
“AI大底座就是要幫助客戶從上云，進入到用數、賦智的快車道，極大降低AI產業應用的門檻，提升效率，而企業只需要把精力聚焦在場景業務上。”沈抖說。
今年9月，百度智能云推出“云智一體3.0”全新架構。整體來看，百度自研的AI技術上下貫穿了行業場景和基礎底座，通過打造行業標桿應用，形成諸如智能客服、數字人等標準化的AI通用產品，進一步帶動和沉淀 AI PaaS 層和 AI IaaS 層的能力，打造高性價比的異構算力和高效的 AI 開發運行能力，從而形成云智一體、螺旋上升的業務模式。
百度陽泉智算中心將全面對外開放
近年來，隨著自動駕駛、生命科學、智能制造等領域的迅速發展，以及超大規模AI計算對算力的需求不斷提高，智算中心作為人工智能產業發展的重要底層基礎設施形態，成為當前政府和大型企業加速智能化升級的重要建設熱點。
基于百度AI大底座，百度發布“智算中心解決方案”，該解決方案涵蓋物理數據中心建設能力、智算基礎設施“AI大底座”、百度軟硬件生態能力，可以幫助政企客戶打造普惠算力平臺、科技孵化平臺、人才培養平臺和產業聚集平臺。
同時，百度陽泉智算中心正式對外開放。百度副總裁謝廣軍表示，陽泉智算中心搭載了“百度AI大底座”全棧能力，是目前已建成的亞洲最大單體智算中心，算力規模達4EFLOPS(每秒400億億次浮點運算)，可滿足各行業超大規模AI計算需求。此外，陽泉智算中心平均PUE低至 1.08，綠色低碳程度處于行業領先水平。
(百度副總裁謝廣軍)
除了智算中心解決方案，“百度AI大底座”已經在智能駕駛、智慧城市、金融、能源等領域實現大規模應用。
在金融領域，依托百度智能云AI大底座，中國郵儲銀行構建了國內大型商業銀行中首個落地的全行范圍統一機器學習平臺“郵儲大腦”，建成全行機器學習平臺 。上線應用后，對信用卡億級別樣本的數據清洗和數據分析時間從月級別、周級別壓縮至小時級別，大大提升了最繁重的數據處理工作效率。在智能風控領域，已支持了300多個信用評級、用戶風險畫像等相關模型的構建，實現了以天為周期的模型迭代，并通過自動化將審批時間縮短到秒級。目前，郵儲銀行的AI平臺已經運行100多項AI能力, 支撐18個業務系統。
在電力領域，國家電網通過百度AI大底座建設“兩庫一平臺”智能基礎設施（“兩庫”指模型庫、樣本庫，“一平臺”指包含運行環境和訓練環境的人工智能平臺），在輸電端構建起安全隱患識別模型、知識管理平臺。在巡檢一線，無人機接到工作人員指令后，可自主完成輸電線路巡檢作業。基于AI的智能識別算法將識別準確率提升了30個百分點，識別效率提升了5倍。在變電站，運維人員從線上接入智能調控系統，采用“一鍵順控”操作，無需人員到場便可完成千伏變電站的倒閘操作，效率提升了40—60倍，啟動送電時間縮短了80%。
在自動駕駛領域，通過AI大底座，企業中工具鏈的開發者，不必再花大量精力在AI基礎設施的構建上，通過端到端優化，使得自動駕駛常用的算子訓練和推理的速度平均提升了100%，研發迭代效率提升100%。
在深入產業過程中，百度智能云攜手行業伙伴積極探索落地的最佳路徑。Intel人工智能首席工程師、首席架構師夏磊提到，面向AI等新興計算場景的需求，將至強處理器的通用計算性能，與面向特定工作負載的加速性能結合在一起，為客戶提供更強大的數據中心計算平臺。在業務賦能上，NVIDIA亞太區開發與技術部總經理李曦鵬表示，云計算需要走入到產業中去，他舉例“在自動駕駛方面，NVIDIA和百度智能云一起深入到客戶一線，找到真正關鍵的計算任務（workload），利用云設施、云服務，構建基于加速計算的解決方案。”
“智能化為行業創造價值的浪潮才剛剛開始，這就需要云計算廠商標準化地輸出智能化的底層能力，把芯片、大模型、深度學習框架等高門檻的技術，變成像水電能一樣供客戶按需取用。”沈抖說。
