昨天上午，新華社發佈了這樣一條消息

美國超算擊敗中國奪得冠軍

全球超算500強榜單每半年發佈一次。本次新榜單顯示，美國能源部下屬橡樹嶺國家實驗室的超算“頂點”。此前橡樹嶺國家實驗室曾發佈消息稱，“頂點”的浮點運算速度峰值可達每秒20億億次。

排名第二的是中國超算“神威·太湖之光”，其浮點運算速度沒有變化，仍維持在每秒9.3億億次。

在此之前，中國曾蟬聯冠軍，這一次被美國擊敗，雖然差距不小，但並沒有動搖我們發展運超算的決心，新華社更是發聲要在兩年內奪回冠軍。今年5月在天津舉辦的第二屆世界智能大會上，中國國家超算天津中心對外展示了我國新一代百億億次超級計算機“天河三號”原型機，有望在2020年研製成功並重回超算榜首。

得芯片者得天下

然而，並不樂觀的是，作為全球最大的半導體芯片消費國家，我國半導體芯片市場嚴重依賴進口。過去幾年中國的芯片進口額維持在2000億美金左右，自給率不足20%。

雖然中國半導體產業近年來取得了長足進步，但在全球芯片產業格局中仍處於中低端領域。在今年初如火如荼的中美貿易戰中，讓中國吃了一個大虧的，就是美國對中興下達了出口禁止令。“中興事件”戳中了中國科技界的軟肋，在這個信息技術無處不在的時代，呼喚中國“芯”的聲音正變得越來越響亮。

中國為何如此重視超算？

人類未來十年或者說二十年最賺錢的行業是移動互聯網，大數據和雲計算，人工智能。全球市值最高的公司，前七位都已經被ICT公司佔據：蘋果，谷歌，微軟，亞馬遜，Facebook，騰訊和阿里。可以看出，全球七強裡面，六家是做軟件和服務的。

百度，微軟，谷歌，亞馬遜，阿里的雲計算中心，都有幾十萬臺甚至上百萬臺服務器，根據用戶不同的需求進行資源調用和管理。大數據、雲計算和算法（人工智能），關乎著這些企業的發展甚至生存，實際上，雲計算和人工智能的邊界是模糊的，很難嚴格區分。也可以這樣說，雲計算必然會用到人工智能，但是人工智能卻不只是應用於雲計算。

根據Venture Scanner 的數據，截至2017 年6 月底，全球專業從事人工智能的初創企業總數達到2542 家。中美兩國在這一新興產業中居於明顯的領先位置，佔據全球人工智能初創企業總數的三分之二，遙遙領先於其他國家，構成人工智能產業的第一集團軍。這個統計裡面，美國大約1100家左右，中國大約600家左右，其他國家的總和大約800多家。

我們再看看騰訊研究院進行的統計，截止到2017年6月全球人工智能初創企業的數量分佈，全球總共2617家，美國1078家，佔全球41%，中國592家，佔全球23%，其他國家486家。也就是說，中國人工智能初創公司的數量超過了除了美國以外的全世界總和。

人工智能企業融資情況

美國在人工智能領域領先優勢明顯，過去一年在有記錄的創投記錄中，融資金額超過全球其他所有國家的總和。

其次，中國融資規模呈爆炸型劇增態勢，據IT 桔子數據顯示，截止2017 年6 月，我國創業投資機構共發生767 項針對人工智能的投資案例。從投資金額來看，2014-2016 年，年均漲幅在80% 左右，呈現了瘋狂的漲幅，其中不完全統計，2017 上半年產生的融資已經超過150 億元，累積融資額攀升到635 億元，佔據全球融資總額的33.18%。從長期看，湧入人工智能的投資額會越來越大，未來20年，將是中國大力發展人工智能的20年。

發展人工智能，中美差距在哪裡？

第一個問題是和美國的技術差距。人工智能主要分為技術層、應用層和基礎層。

技術層包括人工智能通用技術平臺（例如計算機視覺與圖像、自然語言處理、語音識別），例如百度發佈的阿波羅自動駕駛平臺。

應用層包括人工智能行業應用方案、消費類終端或服務等。

基礎層包括人工智能芯片、算法和數據。

第二個問題是人才的缺乏。

中國人工智能產業極其需要人才，據騰訊研究院的報告，中國近600家人工智能初創公司中約有近4 萬名員工。且中國人工智能產業的主要從業人員集中在應用層，而美國主要集中在基礎層和技術層。中國的基礎層人才太薄弱，中國的很多高校在很長時間內並沒有人工智能專業，而在人工智能的誕生地美國，基本上大的院校都有人工智能專業和研究方向。以美國卡梅隆大學為例，設有專門的機器人研究所，其中光教授就有100 多位。

當然中國蓬勃發展的互聯網產業也讓企業界成為人工智能人才培訓集中地，除了初創公司的4萬名員工外，中國的產業界人工智能人才主要在BAT為首的企業和華為，其中百度在人工智能方面是中國最大的人才集中地。

阿里巴巴作為中國電商企業的領導者之一，在面對中興危機的時候，馬雲曾強勢發聲：阿里巴巴有2萬多名科學家和工程師，500多位博士。我們相信，只要我們一起努力，明天會更好。

此次新華社的發聲，也預示著國家將大力扶持人工智能、計算領域，這個機遇，你是否準備抓住它呢？