AIR 026 | 在成为“公有云存储老大”之后，金山云要做AI的水和电

8月12日这天是雷锋网举办的CCF - GAIR全球人工智能与机器人峰会的首日，来自学术界和产业界的多名顶尖代表今天在深圳的会场分享了他们在各自领域的最新动态和思考。本文是雷锋网对金山软件兼金山云CEO张宏江的演讲及采访总结。在采访中，张宏江告诉媒体，“目前金山云每天上传的数据量超过300T，这个数据量已经是国内公有云存储的老大。”

数据量的迅猛增长是人工智能的新红利

张宏江认为人工智能的成熟需要依赖三大核心资产：数据量、计算资源和算法。而今天在互联网和移动互联网上每天产生的大规模数据给人工智能带来了新的红利。他举例：

2015年年初，从小米手机上每天上传的图片数据已经超过1亿张。而在微信朋友圈中，每天交换的图片是10亿张（引自马化腾的对外表述）。

10亿张图片是什么概念呢？20年前中国一年消耗40亿张胶卷，而现在仅仅微信一家4天就能生成同等规模的数据。

因为巨大的数据量，过往在神经网络实践中被认为不可能完成的训练任务，今天一下子变得很容易。

纽约时报2011年曾经报道过为了识别一张猫脸，需要16000个处理器计算以及1000万张照片的数据资源。对于当时的学术研究来说，达到这个数字曾要用尽蛮荒之力，如今则成了小菜一碟。

云服务提供了取之不尽，同时又不那么昂贵的计算资源

AlphaGo在比赛前通过与人类6 - 9段棋手的对局中获得3000个数据用于训练，同时又在自己与自己的对弈中获得3000多万的布点数据。当AlphaGo正式下棋的时候，系统需要的计算资源高达1900多个CPU和280多个GPU。

张宏江说，使用云服务的第二个好处是，用户可以使用几乎取之不尽的计算资源，同时又不必为拥有这些计算资源支付闲置时的成本。

All in 云服务之后，金山云想做的是什么？

金山董事长雷军曾在不同场合多次提到金山要All in 云服务。2014年12月金山宣布要投入10亿美金在云服务上，随后金山集团投资世纪互联，同时以投资+贷款的方式将资金注入金山云。

2015年，张宏江提到金山云曾面临的挑战是云服务能够突破“技术关、工程关（规模关）和服务关”。如今每日上传的数据量超过300T，金山云已经“颇具规模”，张宏江回应新的挑战将是足够快地响应市场需求，“当第一波果子摘完之后，（接下来的）这些公司往往是我们所说的传统产业。相比互联网公司，传统公司并不那么容易教育，同时它们的业务本身有时也导致它们更依赖自建IT，比如银行。”

张宏江讲，金山云目前的指导思路是在IaaS服务的基础上，根据行业的需求提供PaaS服务，它不会具体到去分析某一行业的数据，但会为客户建立一些能力：比如在视频领域中的视频编解码技术、视频美颜技术。张宏江说，具备Reasoning和Problem Solving能力的通用人工智能，还没有到来。

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