商汤首付56亿！上海建成亚洲最大AI“发电厂”，搞定万亿参数模型( 四 )

然而要说商汤这次在上海建的AIDC全是顺应时代所然，仍旧不免让人产生疑问：
投入成本上，他们选择承担自建自投的风险，一出手就是56亿元；
建设方案上，他们没有照搬已有的智算中心“作业”，而是针对人工智能计算的特点对传统IT基础设施服务能力做了优化和升级。
这背后有些什么考量？
带着这些问题，我们与商汤联合创始人、副总裁杨帆聊了聊。
他说建设AIDC这事，还要从2018年说起……
“降低重复成本是永远的追求”2018年后来被称为“人工智能商业化落地元年”。
那一年，商汤正处于业务拓展期。
大众容易感知到的，是AI双摄、AI美颜落地到OV、小米等各品牌手机上；不容易感知到的，还有智慧园区、智慧城市上更多项目开始起步。
杨帆回忆道，从那时起他们就隐约感到AI需要大算力基础设施这个趋势。

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这个感觉来自技术研发，也来自产业发展。
技术方面，从ELMo到BERT，预训练模型的规模越来越大，对更大算力提出要求；产业方面，随着AI在更多场景落地、渗透到更多领域，产业分工开始细化，规模化的基础设施会成为需求。
这种变化，在过去很多行业都曾见过，比如大数据中心、云计算中心。
刚开始，商汤对这个基础设施的轮廓没有勾勒得很明确，是在后面的探索中才逐渐清晰。
从互联网公司、科技数码产品公司到传统工厂、物流、园区、政府，AI开始服务于离技术更远的客户，在这之中，商汤比较看重为客户提供端到端的服务，提供完整解决方案。

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杨帆觉得AI开发平台应该像是操作系统，需要主动去对硬件和应用都搞好兼容，硬件基础设施也不能只是提供一个物理的环境，还要具备提供相应服务的能力：
【商汤首付56亿！上海建成亚洲最大AI“发电厂”，搞定万亿参数模型】与IDC的“租地皮”模式不同，AIDC更像“开餐馆”模式。
而决定自投自建，则主要有两方面原因。
一是是商汤看好AIDC未来的前景，希望以“自己吃螃蟹”来表明决心，向外界传递明确的信号；
二是作为一个探索性的项目，完全由自己出资有更大的自主决策权。
建设节奏也能把控得更快，2020年3月，商汤与上海临港签署合作协议，7月拿地开工，22年初就已经投入使用。
商汤AIDC建成后，对不同类型的客户可以提供不同层次的服务：
最基础的就是提供算力和AI算法生产工具体系，也就是深度学习平台；对于希望拿到应用级解决方案的用户，商汤可以提供端到端服务；甚至对于有科研需要的客户，商汤“连科学家也可以作为服务的一种，一并提供”。
商汤最不缺的就是科学家。按截至去年6月末的数据，商汤拥有40位教授，250多位博士，3500多位科学家和工程师，研发人员占比超过三分之二。
研发人员普遍信奉一个格言：
如果一件事需要重复做的次数超过3次，就要创造一个工具来做。
对于科技企业，用工具去提升效率，降低重复性的成本是永远的追求。
商汤把这个工具的概念放大，就成了AI大装置。

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AI的三大要素，都能在大装置中得到进化。
先是数据。杨帆认为数据作为智能时代最重要的生产要素，与农业时代、工业时代的土地、能源有本质不同。
数据是越用越多的，且可以低成本共享，越多数据放在一起产生的价值是非线性增长。