信息服务行业专题报告:AI的深刻变革,云和端的再平衡,智能终端的兴起

区别于市场的观点:当所有分析师都在谈论“人工智能+”的时候,我们还是从AI带来的最深层次的IT产业变革来寻找投资机会。IT架构的深层次变化,其意义远大于去分析所谓的“AI+”。

    人工智能时代终端硬件智能选择。AI时代算法迭代制约深度学习能力发展,底层基础技术的计算能力大大提高使得算法不断创新,GPU集群就是这类基础体系之一。以深度学习训练为目标的GPU集群在数据量快速积累的前提下,深度学习算法模型创新加速,同时好的算法模型能够以硬件FPGA和ASIC方式在应用中加速,形成一个智能迭代正循环。因此GPU集群的算法创新迭代以及全能型芯片FPGA和低功耗ASIC都是人工智能对基础信息架构的智能选择。

    计算存储融合加速人工智能应用。计算、存储和网络融合的关键是各配件性能接近,高速存储的发展补全了高速计算单元最后一块拼图。3DNAND和NVMe大大提高了带宽和降低读写延时。3D-Xpoint等新型存储产品可能使得计算和内存之间传统传输方式打破。新的神经网络芯片架构突破冯诺依曼架构瓶颈,计算存储高度融合将为类人脑神经单元方式提供可能,人工智能的应用目标更为明确,即如何找到目标而不是保存目标的特征。

    终端智能化成为未来趋势。相比传统终端更多是数据采集和传输,智能终端对于特征数据的抓取和数据预处理能力大大提高。随着智能芯片和算法的升级,其自身具备更多提取特征值和压缩的功能,为数据查找和传输降低门槛。现在各行各业都看到了未来人工智能化的趋势,尤其是安防、无人驾驶、可穿戴设备、智能家居、智能机器人等。随着国内“智慧城市”、“平安城市”的不断建设,安防领域将会走在人工智能的前列。

    AI时代计算存储解决在边缘终端。随着高速计算单元和大容量闪存在终端的配置,智能终端将具有更强计算、存储、数据压缩能力,这一趋势将减少云计算通用处理器和网络传输带宽的压力,为未来物联网的发展做好铺垫。

    风险提示。1.人工智能应用推进不达预期;2.智能终端下游需求不足;3技术路线发生重大变化。