AIR 026 | 在成為“公有云存儲老大”之后，金山云要做AI的水和電

8月12日這天是雷鋒網舉辦的CCF - GAIR全球人工智能與機器人峰會的首日，來自學術界和產業界的多名頂尖代表今天在深圳的會場分享了他們在各自領域的最新動態和思考。本文是雷鋒網對金山軟件兼金山云CEO張宏江的演講及采訪總結。在采訪中，張宏江告訴媒體，“目前金山云每天上傳的數據量超過300T，這個數據量已經是國內公有云存儲的老大。”

數據量的迅猛增長是人工智能的新紅利

張宏江認為人工智能的成熟需要依賴三大核心資產：數據量、計算資源和算法。而今天在互聯網和移動互聯網上每天產生的大規模數據給人工智能帶來了新的紅利。他舉例：

2015年年初，從小米手機上每天上傳的圖片數據已經超過1億張。而在微信朋友圈中，每天交換的圖片是10億張（引自馬化騰的對外表述）。

10億張圖片是什么概念呢？20年前中國一年消耗40億張膠卷，而現在僅僅微信一家4天就能生成同等規模的數據。

因為巨大的數據量，過往在神經網絡實踐中被認為不可能完成的訓練任務，今天一下子變得很容易。

紐約時報2011年曾經報道過為了識別一張貓臉，需要16000個處理器計算以及1000萬張照片的數據資源。對于當時的學術研究來說，達到這個數字曾要用盡蠻荒之力，如今則成了小菜一碟。

云服務提供了取之不盡，同時又不那么昂貴的計算資源

AlphaGo在比賽前通過與人類6 - 9段棋手的對局中獲得3000個數據用于訓練，同時又在自己與自己的對弈中獲得3000多萬的布點數據。當AlphaGo正式下棋的時候，系統需要的計算資源高達1900多個CPU和280多個GPU。

張宏江說，使用云服務的第二個好處是，用戶可以使用幾乎取之不盡的計算資源，同時又不必為擁有這些計算資源支付閑置時的成本。

All in 云服務之后，金山云想做的是什么？

金山董事長雷軍曾在不同場合多次提到金山要All in 云服務。2014年12月金山宣布要投入10億美金在云服務上，隨后金山集團投資世紀互聯，同時以投資+貸款的方式將資金注入金山云。

2015年，張宏江提到金山云曾面臨的挑戰是云服務能夠突破“技術關、工程關（規模關）和服務關”。如今每日上傳的數據量超過300T，金山云已經“頗具規模”，張宏江回應新的挑戰將是足夠快地響應市場需求，“當第一波果子摘完之后，（接下來的）這些公司往往是我們所說的傳統產業。相比互聯網公司，傳統公司并不那么容易教育，同時它們的業務本身有時也導致它們更依賴自建IT，比如銀行。”

張宏江講，金山云目前的指導思路是在IaaS服務的基礎上，根據行業的需求提供PaaS服務，它不會具體到去分析某一行業的數據，但會為客戶建立一些能力：比如在視頻領域中的視頻編解碼技術、視頻美顏技術。張宏江說，具備Reasoning和Problem Solving能力的通用人工智能，還沒有到來。

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