銀行要開始準(zhǔn)備打破數(shù)據(jù)圍墻，迎接ABC時(shí)代（AI人工智能、Big Data大數(shù)據(jù)、Cloud Computing云計(jì)算）的來臨。
人工智能時(shí)代，打造智慧數(shù)字銀行已經(jīng)成為中國各大銀行轉(zhuǎn)型的方向，特別最近兩年隨著人工智能，大數(shù)據(jù)、云計(jì)算的發(fā)展，讓傳統(tǒng)銀行業(yè)產(chǎn)生了沉重的危機(jī)感。
銀行不能成為二十一世紀(jì)的恐龍，銀行必須走在金融科技發(fā)展的前列，成為業(yè)界共識(shí)。當(dāng)前，中國經(jīng)濟(jì)進(jìn)入新常態(tài)，告別跑馬圈地、粗放式發(fā)展的中國銀行業(yè)更是將科技視為推動(dòng)銀行業(yè)轉(zhuǎn)型的助推器，各主要銀行紛紛加大科技投入，希望通過擁抱新一輪技術(shù)革命，繼續(xù)保持領(lǐng)先優(yōu)勢(shì)。
但知易行難，雖然中國銀行業(yè)科技水平近年來得到飛速發(fā)展，智能化水平顯著提高，但是從全球范圍來看，銀行業(yè)并不是新技術(shù)的創(chuàng)新者，引導(dǎo)新一輪技術(shù)革命的企業(yè)并不是銀行業(yè)，而是谷歌、百度等大型互聯(lián)網(wǎng)科技公司，銀行業(yè)一般是在其技術(shù)成熟時(shí)，通過技術(shù)引進(jìn)，在金融業(yè)加以應(yīng)用。
如何能讓新科技革命盡快服務(wù)銀行業(yè)，推動(dòng)中國銀行業(yè)科技水平引領(lǐng)國際銀行業(yè)成為業(yè)界關(guān)注的焦點(diǎn)。
2017年12月，在銀行業(yè)科技年會(huì)上，百度公司副總裁、百度云總經(jīng)理尹世明告訴與會(huì)的中國銀行業(yè)科技部門主要負(fù)責(zé)人，傳統(tǒng)的技術(shù)架構(gòu)已經(jīng)跟不上智能時(shí)代的需求，銀行要開始準(zhǔn)備打破數(shù)據(jù)圍墻，迎接ABC時(shí)代（AI人工智能、Big Data大數(shù)據(jù)、Cloud Computing云計(jì)算）的來臨。
百度公司副總裁、百度云總經(jīng)理尹世明
以下是演講內(nèi)容全文：
各位銀行界的專家以及同仁，非常高興今天來參加這個(gè)會(huì)議。去年的12月，當(dāng)時(shí)百度內(nèi)部有個(gè)會(huì)議，這個(gè)會(huì)議在講云計(jì)算、人工智能、大數(shù)據(jù)到底會(huì)怎么發(fā)展？當(dāng)時(shí)在想一個(gè)問題，就是有大量的企業(yè)其實(shí)是不愿意上云的。有人說是因?yàn)楸Ｊ兀灿腥苏f是因?yàn)閷?duì)于數(shù)據(jù)丟失的恐懼，還有可能是因?yàn)閷?duì)數(shù)據(jù)的恐懼，對(duì)上云之后到底能帶來什么質(zhì)的變化，能帶來業(yè)務(wù)流程的新變革嗎？心存疑慮。也許能夠帶來一些服務(wù)器資源的節(jié)省，但即使節(jié)省一半，那其實(shí)也沒多少錢，所以很多人會(huì)說為什么要上云。但是在我們看來，云計(jì)算的核心是說它很有可能是一個(gè)新的時(shí)代，就是因?yàn)樵频漠a(chǎn)生，所以才有了大量的數(shù)據(jù)，因?yàn)橛写罅繑?shù)據(jù)的產(chǎn)生才有了今天的人工智能，這三者是三位一體的。所以說從2016年11月份開始百度提出 ABC（AI人工智能、Big Data大數(shù)據(jù)、Cloud Computing云計(jì)算）三位一體，應(yīng)該是以這樣的一種方式去探討未來的技術(shù)架構(gòu)，所以我們提出Cloud2.0 。
今天我們談這個(gè)問題的時(shí)候，先來看幾個(gè)案例，這是國家開發(fā)銀行的授信評(píng)審的連接數(shù)據(jù)，大家可以看到很重要的一點(diǎn)就是引入了外部的數(shù)據(jù)。百度的爬蟲每天對(duì)全球的網(wǎng)頁進(jìn)行抓取，某一個(gè)鋼鐵企業(yè)是不是發(fā)生了一些問題，或者這個(gè)鋼鐵企業(yè)可能在一個(gè)很偏遠(yuǎn)的法院里面，已經(jīng)被人訴訟了，這是不是個(gè)風(fēng)險(xiǎn)信號(hào)？這是不是比財(cái)務(wù)報(bào)告更加直接的一個(gè)風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)警？顯然是的。另外一點(diǎn)，開始有一個(gè)集中區(qū)域里面有人員在說某一家鋼鐵或者另外一個(gè)放貸企業(yè)的老總的身體狀況，或者有人說欠薪怎么辦，那是不是一個(gè)風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)警？這是非常顯性的風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)警，但這些靠傳統(tǒng)的企業(yè)內(nèi)部的數(shù)據(jù)是無法獲取的。這個(gè)案例就是大數(shù)據(jù)的應(yīng)用。
什么叫大數(shù)據(jù)？如果我們定義大數(shù)據(jù)是企業(yè)內(nèi)部的數(shù)據(jù)，它就不叫大數(shù)據(jù)。今天企業(yè)內(nèi)部的數(shù)據(jù)量其實(shí)是很有限的，百度每天處理的數(shù)據(jù)量在100PB量級(jí)，這還是去年年初的一個(gè)數(shù)據(jù)。今年視頻一來之后，這個(gè)數(shù)據(jù)可能要成倍增長。那么大數(shù)據(jù)的核心是什么，大數(shù)據(jù)的核心在我們看來有可能是要開始突破企業(yè)的圍墻，不能夠再以一個(gè)企業(yè)作為數(shù)據(jù)來源維度，應(yīng)該是要放寬視野，在更大的范疇里面去尋找數(shù)據(jù)的來源，所以要突破企業(yè)的邊界。
那么這里面，我在講這個(gè)架構(gòu)的過程里面，我首先講兩個(gè)案例，一個(gè)案例是我們跟某一個(gè)銀行合作，在傳統(tǒng)的信用卡申請(qǐng)時(shí)，你擔(dān)心申請(qǐng)人不合規(guī)，不合法，之前的算法是基于規(guī)則引擎，大量的程序設(shè)計(jì)員或者算法設(shè)計(jì)員設(shè)計(jì)一個(gè)規(guī)則，由這個(gè)規(guī)則定義申請(qǐng)人是不是合規(guī)、合法，所以這些人的思想和想法，就限定了這個(gè)規(guī)則本身只能達(dá)到這個(gè)水平。但是，人工智能改變了這個(gè)游戲規(guī)則，怎么改變呢？可能是基于一個(gè)深度學(xué)習(xí)的平臺(tái)，比如Google的Tensor Flow，百度的PaddlePaddle，以這個(gè)進(jìn)行訓(xùn)練，然后產(chǎn)生一個(gè)能夠科學(xué)評(píng)估并不斷根據(jù)新數(shù)據(jù)來進(jìn)行自我修正的模型，我們跟這個(gè)銀行合作，作為一個(gè)試驗(yàn)性的項(xiàng)目，其實(shí)訓(xùn)練只花了一個(gè)禮拜的時(shí)間，模型的成功概率就達(dá)到了90％以上。以往最高也只能達(dá)到80％。人工智能基于對(duì)數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)和訓(xùn)練，可以幫助你找到基于無窮變量的一個(gè)規(guī)則，而以前所有計(jì)算的規(guī)則是基于一個(gè)有限變量的規(guī)則，這是不一樣的。
再講一個(gè)實(shí)際的案例，我們跟首鋼（北京首鋼自動(dòng)化信息技術(shù)有限公司）合作了一個(gè)基于計(jì)算機(jī)視覺的質(zhì)量檢查，來提高首鋼在品控方面的效率和精度。以前是要通過一個(gè)非常昂貴的做法才能去辨別的。首鋼給了我們20萬張質(zhì)檢車間的鋼材圖片，我們?cè)谒奶熘畠?nèi)完成了圖片所有特征的標(biāo)注，在標(biāo)注之前，在數(shù)據(jù)產(chǎn)生價(jià)值之前是純?nèi)斯さ闹悄埽阋斯と?biāo)注它；標(biāo)注完了之后，對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行了學(xué)習(xí)訓(xùn)練，最終這個(gè)模型對(duì)瑕疵鋼材的識(shí)別準(zhǔn)確率是99.8％。以前的我們會(huì)預(yù)定一些規(guī)則，我喜歡把它叫做pre-define，然后以預(yù)定的規(guī)則去指導(dǎo)我們的業(yè)務(wù)，但今天可能會(huì)發(fā)生變化，這個(gè)pre-define像pre-train，就是預(yù)訓(xùn)練的規(guī)則。這個(gè)預(yù)訓(xùn)練的規(guī)則你是不知道其所以然的，你只知道它確實(shí)管用，而且你只需要了解它管用就可以了，里面到底什么原因？不知道，也不需要知道。那么意味著什么？意味著我們要改變一種方法，這種方法就是我們的規(guī)則沒有必要靠人為去制定，而規(guī)則是要靠學(xué)習(xí)出來，靠訓(xùn)練出來的，這是第二個(gè)重大的變化。
那么第三個(gè)變化，百信銀行今年二月底的時(shí)候我們開始為他做一個(gè)系統(tǒng)，我記得當(dāng)時(shí)提的一些要求還是覺得蠻挑戰(zhàn)的。第一就是它一定要堅(jiān)決地去掉Oracle，全部基于分布式架構(gòu)搭建一套基于X86的架構(gòu)，后來我們實(shí)現(xiàn)了，底層架構(gòu)是完全基于分布式X86的架構(gòu)，計(jì)算能力是完全可以靈活擴(kuò)展的。另外一點(diǎn)，它基于X86和那個(gè)分布式系統(tǒng)之后，它的成本也就變得非常低。我們?cè)谏暇€的時(shí)候做到的TPS是4800，但其實(shí)對(duì)于我們來講，如果它要乘以10倍，做到五萬，對(duì)我們來說技術(shù)上完全沒問題。如果要更多的我們也可以探討，因?yàn)檫@個(gè)其實(shí)計(jì)算的算力以及算的方法已經(jīng)完全不一樣了。
服務(wù)的連續(xù)性和可靠性，我們正在努力，希望使RTO和RPO兩者都接近于零。但是現(xiàn)在可能還不能完全做到，計(jì)算這個(gè)領(lǐng)域也發(fā)生了變化，可以看到它整個(gè)的架構(gòu)搭建，底層是計(jì)算虛擬化了，存儲(chǔ)虛擬化了，網(wǎng)絡(luò)也虛擬化了，也完全符合監(jiān)管的要求。而且一個(gè)海量的數(shù)據(jù)分析平臺(tái)可以完成各種各樣大數(shù)據(jù)的處理。
第三個(gè)方面是什么？目前對(duì)于算力的理解和計(jì)算的理解應(yīng)該是不一樣的，算力如果乘以10倍之后還是用老方法做原來的事情，好像是有點(diǎn)兒不太對(duì)，對(duì)嗎？因?yàn)槟阋呀?jīng)有了本質(zhì)的提升，但你卻還是用老的方法在做所有的事情。剛才其實(shí)我通過三個(gè)案例，一個(gè)是講了B，也就是Big Data領(lǐng)域的一些內(nèi)容，一些變化;一個(gè)案例講了AI，就是通過數(shù)據(jù)形成智能；講了C，Cloud Computing的案例，三個(gè)領(lǐng)域的三個(gè)案例。所以三大特征,第一個(gè)是數(shù)據(jù)，我覺得一定是要打破數(shù)據(jù)的圍墻。對(duì)于銀行業(yè)有各種各樣的監(jiān)管的要求，這一塊還是需要探討的，但是外面的數(shù)據(jù)實(shí)在是洶涌澎湃的，怎么去利用它？以傳統(tǒng)的架構(gòu)利用它，還是用新的架構(gòu)利用它？我覺得這是個(gè)問題。第二個(gè)，算法的規(guī)則已經(jīng)發(fā)生變化，我們的規(guī)則應(yīng)該既要涵蓋預(yù)定義的規(guī)則，也要涵蓋預(yù)訓(xùn)練的規(guī)則，而預(yù)訓(xùn)練的規(guī)則將可以打開一扇完全不同的窗。第三個(gè)，就是算力的邊界，所以ABC三者三位一體能有一些新的變化。但是剛才我講到所有的案例，從百度來看根本的變化在哪里？看到有C的變化，有B的變化，有A的變化，因?yàn)橛?jì)算能力的提升產(chǎn)生了大數(shù)據(jù)，因?yàn)榇髷?shù)據(jù)的提升產(chǎn)生了一個(gè)人工智能新的一個(gè)時(shí)代，更核心的在哪里？1992年之前是大機(jī)的時(shí)代，大機(jī)的時(shí)代是非常封閉的，1992年之后可以發(fā)現(xiàn)整個(gè)IT行業(yè)迎來一股春風(fēng)，也就是Client Server，客戶服務(wù)器架構(gòu)，而客戶服務(wù)器架構(gòu)開始在硬件軟件和服務(wù)這塊進(jìn)行解耦，你會(huì)發(fā)現(xiàn)硬件方面有IBM，也有Unix服務(wù)器，也有Dell。軟件方面你會(huì)發(fā)現(xiàn)ERP方面有SAP、有Oracle，數(shù)據(jù)庫方面有SyBase、Oracle和MySql。服務(wù)方面，你會(huì)發(fā)現(xiàn)有了埃森哲這種企業(yè)。
Client Server造就了一個(gè)時(shí)代，這個(gè)時(shí)代持續(xù)到了2011年，在我個(gè)人看來，但隨后突然發(fā)現(xiàn)這個(gè)時(shí)代受到了巨大的挑戰(zhàn)，最佳業(yè)務(wù)實(shí)踐好像已經(jīng)不再可以成為最佳了，咨詢公司的建議好像已經(jīng)不再可以滿足快速發(fā)展的需求了，為什么？因?yàn)槭澜绨l(fā)生變化了。大機(jī)時(shí)代和客戶服務(wù)器時(shí)代是是企業(yè)級(jí)的時(shí)代，企業(yè)級(jí)還可以在里面說，我把企業(yè)這一環(huán)節(jié)統(tǒng)一起來之后，把企業(yè)的數(shù)據(jù)統(tǒng)一起來之后，可以產(chǎn)生巨大的紅利。但是今天突然發(fā)現(xiàn)一個(gè)分布式的時(shí)代來臨了，一個(gè)區(qū)域中心化時(shí)代來臨了，這個(gè)時(shí)候你突然發(fā)現(xiàn)，企業(yè)就是自建的圍墻，如果你在圍墻之內(nèi)去運(yùn)行的時(shí)候，你有很大的阻力，你的思維打不開，為什么？你是企業(yè)級(jí)的，企業(yè)級(jí)就是很大的問題。傳統(tǒng)的挖潛，已經(jīng)達(dá)到一個(gè)相對(duì)極致的地方了。傳統(tǒng)的企業(yè)流程再造已經(jīng)不足以去完成企業(yè)更大程度的優(yōu)化了，這個(gè)時(shí)候要向外挖潛、向外整合，但是傳統(tǒng)的架構(gòu)限制了我們的數(shù)據(jù)只能是企業(yè)級(jí)的，我們的流程只能是企業(yè)級(jí)的，我們的做法只能是企業(yè)級(jí)的，但是我們堅(jiān)信ABC的時(shí)代來臨了。ABC的時(shí)代，計(jì)算這個(gè)環(huán)節(jié)是cloud，基于cloud的核心不在于是說做了幾個(gè)計(jì)算詞節(jié)省了一點(diǎn)，cloud的核心是說計(jì)算的資源可以沒有邊界。我可以在一個(gè)很大的一個(gè)范疇之內(nèi)，完全計(jì)算。計(jì)算首先沒有邊界，而計(jì)算沒有邊界之后，隨后帶來一點(diǎn)，數(shù)據(jù)逐漸的就開始沒有邊界了，數(shù)據(jù)已經(jīng)開始在各個(gè)領(lǐng)域里面流動(dòng)，雖然不是一個(gè)有序的流動(dòng)，但是已經(jīng)是有大量的數(shù)據(jù)在外面流動(dòng)，而這些數(shù)據(jù)并沒有被很好的利用起來，也沒有很好的規(guī)范把它做起來。有了這些數(shù)據(jù)之后，就會(huì)產(chǎn)生新的意思，就是AI，新的意思意味著新的業(yè)務(wù)流程。
同樣的一個(gè)人，如果他詐騙了一個(gè)地方，為什么其他的所有銀行沒有反應(yīng)？因?yàn)檫@數(shù)據(jù)沒有觸發(fā)所有的信號(hào)，因?yàn)槲覀冊(cè)瓉硭性O(shè)計(jì)的軟件就是企業(yè)級(jí)的，所以我堅(jiān)信一點(diǎn)，ABC（AI人工智能、Big Data大數(shù)據(jù)、云計(jì)算Cloud Computing）或者新的架構(gòu)可能會(huì)開啟下一個(gè)20年，除了云計(jì)算之外隨后一定會(huì)帶來軟件這個(gè)層面設(shè)計(jì)的變化，隨后形成新的意識(shí)和新的做法。這是我們認(rèn)為說它背后的邏輯在里面，正是因?yàn)楸澈蟮倪壿嫞且院蟮你y行應(yīng)該怎么搞？我們也不知道，我們只是說我們應(yīng)該是那個(gè)ABC（AI人工智能、Big Data大數(shù)據(jù)、云計(jì)算Cloud Computing）組合起來的。那么A這一塊，就是說你要能兼容傳統(tǒng)的技術(shù)架構(gòu)，基于CPU的計(jì)算，你要能基于創(chuàng)新的技術(shù)架構(gòu)，什么叫創(chuàng)新的技術(shù)架構(gòu)？假如說你是分步式的計(jì)算架構(gòu)，你基于深度學(xué)習(xí)你應(yīng)該怎么做。今天有很多企業(yè)可能會(huì)發(fā)現(xiàn)，你的機(jī)房可能就放不了GPU的服務(wù)器，因?yàn)楣β什粔颉Ｄ鞘呛鼙叩囊患虑椋簿褪钦f你沒有辦法去嘗試所有的新一代的基于深度學(xué)習(xí)的這樣的一個(gè)框架。那進(jìn)入到安全也是不一樣的，在大數(shù)據(jù)這個(gè)層面應(yīng)該是基于大數(shù)據(jù)的風(fēng)控。你可以有大量的數(shù)據(jù)可以用，還有可以去進(jìn)行智慧網(wǎng)點(diǎn)布置，可以進(jìn)行大數(shù)據(jù)營銷。其實(shí)現(xiàn)在的一些營銷的技術(shù)像百度因?yàn)樽鰪V告出身的，剛才也說了像Google一樣在這個(gè)精準(zhǔn)營銷用戶畫像、企業(yè)畫像方面積累了大量的經(jīng)驗(yàn)。隨后智能的金融，簡(jiǎn)單一點(diǎn)像呼叫中心的這個(gè)創(chuàng)作，像新的業(yè)務(wù)的一個(gè)創(chuàng)新。這一塊其實(shí)在座的各位你們是專家，我們只是一個(gè)技術(shù)的提供方，我們深信這一點(diǎn)有可能帶來新的一種架構(gòu)，然后支撐的業(yè)務(wù)在這里不再細(xì)講了。
這是我們相信的地方，我們?cè)诟恍┙鹑跈C(jī)構(gòu)在合作的過程中也發(fā)現(xiàn)一個(gè)問題，就是說這個(gè)時(shí)候確實(shí)數(shù)據(jù)要開始突破企業(yè)的邊界了，但是監(jiān)管方面到底應(yīng)該怎么做能夠達(dá)到監(jiān)管的要求，或者監(jiān)管方面我們應(yīng)該做一些不一樣的新的規(guī)定來確保安全性、保密性和穩(wěn)定性，同時(shí)又能享受到這種開放的紅利。這一點(diǎn)其實(shí)百度不是專家，在座的各位是專家，我們只是說技術(shù)的趨勢(shì)已經(jīng)洶涌而至，但是我們也希望得到在座各位的一些建議和引導(dǎo)，將來如果可以在技術(shù)上進(jìn)行探討也非常好。百度方面也做了一些探討，這也是百信銀行的東西，利用機(jī)器學(xué)習(xí)規(guī)則實(shí)現(xiàn)在線的阻斷和離線的審計(jì)分析這樣一件事情。基于Giano（百度分布式安全系統(tǒng)）的統(tǒng)一身份管理，等等。
我相信這只是非常非常抽象的一個(gè)拋磚引玉，就是說，如果說數(shù)據(jù)開放已經(jīng)成為一個(gè)洶涌澎湃的趨勢(shì)，是不是應(yīng)該有一個(gè)機(jī)構(gòu)去構(gòu)建一個(gè)共享的數(shù)據(jù)平臺(tái)。你那個(gè)數(shù)據(jù)平臺(tái)真得不是任何一家可以構(gòu)建的，然后使它比較安全的運(yùn)行出來，這是第一個(gè)想法。第二點(diǎn)就是說，如果你的銀行、你的基礎(chǔ)架構(gòu)，完全還是基于企業(yè)結(jié)構(gòu)，我剛才說的企業(yè)級(jí)的核心說你才是基于企業(yè)級(jí)的，其實(shí)你就很難享受到一種新時(shí)代的技術(shù)的紅利，所以這一塊也是說基于全新的云服務(wù)架構(gòu)，有沒有一種可能性建成一套，就是說既能夠滿足監(jiān)管，又能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)這種新技術(shù)的紅利的分享的一種新的云服務(wù)的一種模式？如果這也是能有一些碰撞的話，我覺得其實(shí)中國的銀行業(yè)可能發(fā)展會(huì)遠(yuǎn)超國外，現(xiàn)在其實(shí)已經(jīng)超過國外了，會(huì)大幅度的加快，這是我們希望探索的一點(diǎn)。
那可以看見的未來之路在哪里？我簡(jiǎn)單舉一個(gè)例子。就說我剛剛講了ABC（AI人工智能、Big Data大數(shù)據(jù)、云計(jì)算Cloud Computing）三位一體，我們2016年11月提的ABC三位一體這樣一個(gè)概念，在2017年大概是九月份，我們提出了ABC的技術(shù)棧，就是如何施行一個(gè)完整的ABC技術(shù)棧。AI方面剛剛談到了人臉識(shí)別、語音識(shí)別、文字識(shí)別、圖像識(shí)別，深度學(xué)習(xí)的平臺(tái)、機(jī)器學(xué)習(xí)的平臺(tái)、自然語言的處理，那么這些東西都是很基礎(chǔ)性的工作。那百度我覺得還是比較自豪的，在AI方面我們基本上是有最全面的AI技術(shù)。
在大數(shù)據(jù)平臺(tái)也是一樣，如何實(shí)現(xiàn)一些基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，包括像用戶畫像，還有其他的一些輿情的監(jiān)控。云計(jì)算平臺(tái)就剛剛講的異構(gòu)計(jì)算和同構(gòu)計(jì)算，我其實(shí)也跟一些銀行溝通過一些云計(jì)算的可能性，我相信一點(diǎn)，銀行業(yè)可能真的是要開始思考異構(gòu)計(jì)算這個(gè)方向了，有些企業(yè)已經(jīng)在開始思考異構(gòu)計(jì)算一定會(huì)帶來全新的可能性，基于GPU和FPGA這種計(jì)算，或者ASIC FPGA這樣一些東西。這一塊其實(shí)你要?jiǎng)悠饋淼臅r(shí)候你發(fā)現(xiàn)其實(shí)有很多事情要做，你的機(jī)房要改造，系統(tǒng)架構(gòu)要改定，但是非常值得去探索。基于ABC（AI人工智能、Big Data大數(shù)據(jù)、云計(jì)算Cloud Computing），再去做一個(gè)全新的業(yè)務(wù)應(yīng)用，這個(gè)業(yè)務(wù)應(yīng)用可以讓你有更大的一個(gè)范疇去思考業(yè)務(wù)流程，這是不太一樣的。
異構(gòu)計(jì)算這個(gè)領(lǐng)域，我剛才談了很多，這是一個(gè)基礎(chǔ)，我們異構(gòu)計(jì)算，一定要談GPU FBGA。舉例像我們自己做異構(gòu)計(jì)算，我們現(xiàn)在也可以在一個(gè)單幅，百度的機(jī)房里面已經(jīng)沒有商用服務(wù)器，我們的服務(wù)器全是自研的。包括GPU這一塊，你看我們的服務(wù)器是單一的一個(gè)服務(wù)器可以做到64片卡，單集群可以并發(fā)調(diào)度的服務(wù)器已經(jīng)有一千臺(tái)了，單集群并發(fā)調(diào)度的GPU卡數(shù)可以達(dá)到5000片，單集群的用戶數(shù)據(jù)達(dá)到1萬，單集群并發(fā)調(diào)度的作業(yè)水平可以達(dá)到10萬，這對(duì)一般性的銀行來說已經(jīng)是夠用了。所以當(dāng)你去進(jìn)入異構(gòu)計(jì)算，進(jìn)入這個(gè)人工智能時(shí)代的一個(gè)深度學(xué)習(xí)，平臺(tái)的搭建，那我上面還有一些不太一樣，跟傳統(tǒng)的重構(gòu)計(jì)算不太一樣的控制臺(tái)，分布式存儲(chǔ)，這是不一樣。當(dāng)然你可以做出你個(gè)人各種各樣的其他一些專用的一些一體機(jī)也是可以做。
異構(gòu)計(jì)算是個(gè)趨勢(shì)，數(shù)據(jù)也是個(gè)趨勢(shì)。數(shù)據(jù)一定要產(chǎn)生意識(shí)，它才有價(jià)值。我們這段時(shí)間跟工業(yè)領(lǐng)域的一些企業(yè)也有很多接觸，有很多工業(yè)企業(yè)積累了大量的數(shù)據(jù)，但這些數(shù)據(jù)基本就是沉睡在那里，產(chǎn)生不了意識(shí)，這種沒用的。所以一定要把數(shù)據(jù)用起來，輸出模型的能力做起來。我剛才講的那個(gè)第二個(gè)案例的時(shí)候我們跟某家銀行也做了這個(gè)合作，他只是把他用了信用卡的一些數(shù)據(jù)給了我們，那是一個(gè)禮拜的訓(xùn)練周期就得出這個(gè)模型，這就是把數(shù)據(jù)真正的用起來。企業(yè)自身的數(shù)據(jù)價(jià)值可能超越很多人的想象。另外一點(diǎn)，像一些精準(zhǔn)營銷的平臺(tái)，這個(gè)也是一樣的結(jié)合外部的數(shù)據(jù)。還有像通過廣告投放，還有企業(yè)數(shù)據(jù)接口，所有這些東西，大數(shù)據(jù)這個(gè)領(lǐng)域最核心的一點(diǎn)需要你真的是能夠有大數(shù)據(jù)處理的一種能力和一種可能性。
剛才講百度云為什么要提ABC（AI人工智能、Big Data大數(shù)據(jù)、云計(jì)算Cloud Computing）一體化，就是我們堅(jiān)信一點(diǎn)，Cloud Computing打開的是一個(gè)新時(shí)代，它一定是繼Client Server之后的一個(gè)全新的技術(shù)架構(gòu)，而這個(gè)技術(shù)架構(gòu)將會(huì)使所有的數(shù)據(jù)開始跨越企業(yè)的邊界，而由于這個(gè)之后它會(huì)形成全新的意識(shí)，以及做業(yè)務(wù)流程的完全不同的方法。如果在以前1992年到2012年或者2011年的20年里面，我們很多企業(yè)做的一件事情是統(tǒng)合企業(yè)的資源，打破企業(yè)內(nèi)部部門的邊界，我相信下面的二十年就是打破企業(yè)邊界的時(shí)候，一定會(huì)到來，而這個(gè)打破企業(yè)邊界的時(shí)候帶來的一種可能性，將會(huì)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過打破企業(yè)內(nèi)部部門的邊界。百度的話在ABC（AI人工智能、Big Data大數(shù)據(jù)、云計(jì)算Cloud Computing）各方面都有自己的積累，我們把自己的這個(gè)C稱為最先進(jìn)的C（Cloud Computing），就是異構(gòu)計(jì)算領(lǐng)域里面，同步計(jì)算我們不再講，異構(gòu)計(jì)算領(lǐng)域里面百度有很強(qiáng)的積累，然后最開放的B（Big Data）就是大數(shù)據(jù)技術(shù)和大數(shù)據(jù)本身，還有一點(diǎn)最全面的A（AI）。我們希望有機(jī)會(huì)的話，跟在座的各位一塊來探討，在這樣一個(gè)全新的架構(gòu)之下，在這樣一個(gè)全新的時(shí)代來臨的時(shí)候，雙方是不是可以一起做點(diǎn)事情，去改變一些什么，去創(chuàng)新些什么，謝謝大家。
聯(lián)系客服
