章文嵩表示，集团内部过去一年已有33个GPU应用上线，图片训练已达1亿张，而通过阿里云建立的2P FLOPS的GPU计算，这个规模会进一步翻番。集群一上线一周之内，所有业务部门所有的GPU会一抢而光。涵盖人脸识别、标签识别、质量控制、语音识别、图象搜索等等，这已经为业务创造非常大的价值。
章文嵩认为，当前创业公司如雨后春笋般的冒出来，基于深度学习的图象和语音技术应用正呈现大规模爆发；神经网络80年代后出现一个低点，十年前提出深度学习，把神经网络提高了几个数量级，这也对计算提出了更高的要求；2012年谷歌大脑用16000个CPU实现了深度学习，这也给大家带来了很好的启示，带来了最近几年的大规模技术爆发。而互联网为爆发提供了富饶的土壤，更多业务想利用深度学习的图象和语音技术，只有在深度学习技术上有更多的投入，才能形成良性的循环。
章文嵩继续说道，数据和计算是爆发的基石，深度学习模型对数据依赖性非常高。他表示，过去解决问题从模型算法着手，现在更多是获得高质量数据，数据决定整个模型的训练效果，对数据来说当然是多多益善。
然而，章文嵩认为，获取高质量，保证海量的数据一直是巨大的挑战。世界上一直存在数据，但如何在海量数据中获取、保存数据，则需要企业极大降低存储成本。此外，计算能力也是巨大的挑战，而商业领域的计算能力从来没有过剩过。比如，拿一张图片进行特征提取需要170G次浮点计算，120万张图片进行一次网络训练，需要318P的浮点运算；但是，一个CPU要算上22天的计算量拿GPU来做，大概是18个小时。
因此，针对这些技术短板，章文嵩写出了阿里云对未来的思考，包括数据能力、计算能力、技术生态能力。
数据能力要求获取更多的数据，并将数据进行存储、传输，此外还要对数据进行加工并投入使用；而高性能的数据分析需要企业开发高效能、更强大的计算能力，因此如何获得计算能力成为一个问题；技术生态能力则要求实现数据、信息的高速获取和分发，实现数据和信息存储。
接下来，章文嵩向大家介绍了技术演进给一些领域带来的变革，包括前面提到的相对成熟的GPU集群及其大规模应用，此外还有高维参数模型。高维参数模型的参数空间特别巨大，几十G几百G内存都能用众核处理器解决。阿里云不仅在软件上做了大量的极致工作，也通过软硬一体的优化，在硬件上通过物理机加上计算加速器直接对外部输出，在未来形成虚实结合的形态。通过这样的方式做，云上超算能力不会成为瓶颈。
接着章文嵩简单谈了一下构建技术生态系统的问题。他表示，对客户来说他们不仅需要计算能力，还需要很多配套服务，因此阿里云要做一站式服务，包括云服务、负载均衡、云数据库等。
章文嵩表示，阿里巴巴会开放更多的技术能力和社会分享，其已经发布了阿里技术能力输出，包括互联网+和技术互联网+。目前阿里巴巴的网站上线达到18个业务点，包括文字识别、图象搜索等等方面的应用；阿里也希望获得更多的合作伙伴以便服务更多的客户。
最后，章总进行了总结，他认为深度学习、人工智能技术应用的大规模爆发，为很多企业提供了更多的机会；利用深度学习的技术，包括人工智能技术，企业在未来可以实现弯道超车。阿里云会让客户拥有更强的数据能力，更强的计算能力，包括更丰富的技术生态，让云上客户的构建更加方便、更加快捷。阿里巴巴也会继续致力于用技术拓展商业边界。
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