阿里ai,或许从这几件事中可以得到点启发

华为和阿里谁的AI发展前景更好？

感谢邀请！当然是华为的AI发展前景更好，阿里的AI发展前景我觉得暂时是不如华为的，主要的原因我觉得还是因为华为的硬件更加牛气一些，而且华为的AI几乎是涉及全行业的，这点阿里比不上。首选，我们可以看看华为和阿里AI的软实力对比。在2019年底发布的《人工智能中国专利技术分析报告》中，华为不管是申请还是授权数量都超越了阿里巴巴。

当然，人工智能专利排名第三的大佬百度的人工智能专利遥遥领先。在人工智能硬件上，阿里在2019年刚刚推出了人工智能芯片含光800，但是华为基于自研达芬奇架构的NPU一出世就夺得了世界第一的智能手机AI芯片排名，而且华为的昇腾910系列的AI处理器已经得到了广泛的商用。从商用角度来说，华为的AI硬件能力是高于阿里的。

而且从全球对AI芯片的硬件排名来看，华为也是遥遥领先。在去年最新的排名中，华为的排名在第七位，阿里榜上无名，所以如果按照世界公认的能力排名，华为的AI硬件能力是强于阿里的。当然这里不是说阿里的含光800不好，而是说阿里才刚刚开始做AI芯片，能像含光100那样世界领先已经很不容易了，只是当前可能比老牌的华为还差点。

那么下面看第三个方面，发展前景。这里我觉得华为明显是强过阿里的，因为华为的产品线太全了，阿里的AI覆盖面完全赶不上华为。例如，在智能手机，华为有AI拍照等技术，在视频监控，华为有AI图像智能识别，在服务器领域，华为开放了阿特拉斯平台给开发者，在公有云，华为开放了AI能力。更重要的是华为的AI在和全行业合作，这依托的是华为强大的EBG推动能力。

所以我们可以看到，华为的AI在全行业都有推动合作，一会我们看到华为的AI助力医疗企业实现了俄罗斯比赛的冠军，一会我们看到华为的AI助力某个高校在美国获得了检索的冠军，由于阿里的企业领域比较弱，所以这个是华为AI最大的优势。所以我们综合来看，华为的AI还是比阿里要有前景一些。这个主要是因为华为涉及的产业更强大的一些。

阿里巴巴和华为都自研了ai芯片，谁的比较厉害？

阿里的含光800和华为的昇腾910都属于AI芯片，但是应用领域却有较大的区别。含光800是一款更加偏重于专用领域的产品；昇腾910相对通用一些，可以用作AI学习训练，两者的应用范围和设计目标存在较大差别。在AI计算刚刚兴起的今天，不管是阿里巴巴还是华为，各家厂商的AI芯片并没有统一的标准，突破也大多在特定落地领域，所以可比性并不强，实际效果和使用场景也息息相关，无法直接对比谁比谁厉害。

不过阿里和华为的两款AI芯片的愿景差不多，两款芯片产品短时间内都不会对外销售，只会大规模部署在自家云服务和相应的产品里，开发者只需要为算力付费即可。今后云服务就会是IT产业的水电煤，谁家的电线可以拉到山沟沟里去，谁家电的上网价最便宜，谁就会到得到最大的市场。如果真要拿出一些数据来对比的话，含光800芯片在ResNet-50的推理性能可以达到78,563 IPS，这属于创世界记录的性能表现，顶着“全球最高性能AI推理芯片”的光环；华为昇腾910则属于通用性AI处理器，半精度（FP16）算力达256 TFLOPS，是业界的两倍；推理的昇腾310，整型（INT8）算力16 TOPS，功耗仅8W，在业界居于领先地位。

同样研发芯片，华为用十多年而阿里只需一年？这是为什么？

华为是2g到3g时代就开始了，也可以说是从零开始的，那时候华为手机基本还都是充话费送，手机很一般，没有这么大名气！是经过自己的好几代手机，通信基站设备测试，一直到这几年才逐渐可以和高通，三星相提并论！但是要和高通真正技术上较量，华为还是和高通差一截！一般手机芯片要求要比电脑要求更高，因为功耗要低，体积要小，颗粒多，处理速度更快，所以手机芯片不是一年半载就可以做成的，就连高通也是多年的技术积累才做到今天的地位。

阿里的芯片应该是服务器芯片吧，相对于服务器芯片需要的是稳定，没有太高的要求！再者，阿里着手研究芯片应该也不是这两年的是，因为之前3g时代，阿里做过自己的手机系统，没有做起来，我想马云有做系统的战略眼光，肯定也知道芯片的至关重要，只是那几年没有花重金研究罢了。估计也没有什么突破性的进展，所以也一直没有出声！由于这几年美国对华为的制裁，再加上阿里也不是曾经的阿里，财大气粗。

刚宣布的阿里最强AI芯片背后，是中国芯片换道超车的开始吗？

谢谢邀请，先说说阿里AI芯片的背景，是阿里巴巴的达摩院的产物，单独的公司名字叫平头哥半导体公司，当然不是完全的零基础启航，收购了中天微系统有限公司加上达摩院自由的芯片研发团队组合在一起，相当于基础和创新重新组合，再加上强有力的后台资金支持，这些必然的因素造就了含光800的诞生，但从芯片设计理论上讲含光属于定制版本的芯片，在宣传的时候专门加上了业内最具推理能力的智能芯片，而这次的芯片推出还能直接使用在阿里的云端系统，主要还是给自己家的云端系统服务，也能更快的发现和解决问题。

是不是因为阿里的AI推理芯片觉得成绩就认定了中国芯片就已经实现弯道超车了，下这种结论明显对于这个行业了解不深刻，以致于很多怀疑既然平头哥这么短时间内就搞定了AI芯片，那么华为投入上千亿来研发芯片是不是有浪费的嫌疑，持有这种观点的人明显对芯片领域了解不是很透彻，华为研发的属于全功能的通用芯片，通用芯片一旦取得突破在别的行业很容易就跨越过去了，所以华为在芯片取得真正突破接连在各个领域实现了技术突破，平头哥这次发布的AI芯片主要是在推理能力上做了大量的定制，属于定制版本的AI芯片，里面只是针对某种特定的应用场景发布的芯片，加上阿里巴巴互联网公司属性，在宣传上找到亮点所以让很多国内的民众一下子沸腾了，还因为真的中国芯片已经开始弯道超车了。

目前主流的AI芯片有GPU，FPGA，ASIC专用芯片三大类，常见的TPU，NPU是基于这三种基础上组合与延伸。在这款芯片里面有个非常关键推理，这是人工智能中非常重要的一个字眼，训练和推理是人工智能自我学习的两种方式，但是两个过程又不是孤立的需要互联搭配来使用，但两者还是有着非常大的区别，训练的成本会更大，但是在以后的使用过程中会更加顺畅，训练对于芯片的要求也会更加严格。

推理更像是实战，但是必须依赖于训练，含光就是一种标准的推理芯片，属于ASIC特殊定制类型。GPU类型的AI芯片主要类型，之所以是GPU不是CPU是因为，GPU本身拥有多核计算处理能力，可以很好的支撑大数据的并行运算，非常适合适度学习的实际场景。目前的GPU还是AI芯片的主流趋势，在这块显卡霸主Nvidia的GPU处于绝对的领先地位。

FPGA属于可编程矩阵，本质上就是可编程的芯片，相当于把硬件芯片进行再次编程，这种方式对于灵活多变的人工智能有着极大的相似之处，目前主要使用在云端和设备端推理的使用上，在这个领域intel和微软都在下大功夫研究，这个领域的霸主LINX赛思灵，从应用范围上讲在边缘计算领域应用的比较多。ASIC属于专有的特殊定制领域，专门为了某种算法而打造，相当于属于功能单一的芯片，体积小，功耗低等特点。

了解了智能芯片的主要背景就能知道含光800在整个芯片领域的地位了，整体来讲国内的半导体行业距离现金还有很长的一段路可走，但是像华为，阿里巴巴这种技术性先驱企业还是值得赞扬，毕竟解决了从无到有的过程，即使在这个阶段夸大宣传一点也能极大的激发别的企业的信心，在非常困难的情况下一样能够做出先进的产品，现在讲弯道超车还是有点过早，但可以讲是取得巨大进步。

腾讯、阿里想和新东方共享学员数据，进行AI研究，俞敏洪却拒绝了，你认同吗？

我是觉得应该拒绝，原因很简单，因为学员的数据包括且不限于，自然信息如姓名、性别、年龄、籍贯、学历、父母情况、电话号码、上课频率频次、成绩、学习习惯等等这类数据，这些信息其实就是大数据和AI分析体系中最重要的东西——信息元素，如果没有信息元素的采集和准确，任何所谓的分析都是枉然。那么曾经就有人提出过，大数据平台是好东西，可以让你自己比你自己更加了解你自己，那么大数据的数据的来源是哪里呢？如果来源于个人那么这个数据的使用的保管均有个人授权，如果不是呢？如果是来源于其他数据提供方自行采集并留存的数据，以明文、密文或者乱序处理后的数据进行的共享呢？说实话数据元素的本身还是来源于数据的主人，也就是这些数据需要采集的人——所有的活着的人，也就是一个个行业的用户。

那么这些数据是否经过用户授权进行采集、保存、分析了呢？我觉得未必吧，很多人觉得数据没那么重要，但当你发现你的信息结构越完整，你的人格、性格、以及财力等模型也就越完整，那么你这个人真的就是透明的站在别人面前了。甚至可以通过诸如手环之类的运动传感器侦测你的身体上下运动幅度和心跳速度来总结分析你每月PAPAPA的次数和时间，从而为你进行定向营销或者其他（主要还是商业利益，毕竟真金白银吧）。