1、阿里云
IDC是互联网数据中心。指拥有完善的设备、专业化的管理、完善的应用的服务平台。IDC平台为客户提供互联网基础的平台服务：比如服务器托管、虚拟主机、邮件缓存、虚拟邮件、租用服务等。阿里云创立于2009年，是全球领先的云计算及人工智能科技公司，它是业界数一数二的互联网数据中心，能满足大众的需求。
2、腾讯云
腾讯云包括云服务器、云存储、云数据库和d性web引擎等基础云服务。腾讯云有深厚的基础架构，无论社交、游戏、办公等领域，都有出色的云端数据存储中心。为开发者及企业提供云服务、云数据、云运营等整体一站式服务方案。
3、金山云
金山云就相对名气要小一些。金山云是金山集团旗下云计算企业。目前已跻身于中国云市场前三甲。金山云始创立于2012年，在北京、上海、成都、广州、香港和北美等全球各地设立数据中心及运营机构，能为用户提供互联网数据支持。
当然，市面上还有华为云、浪潮云、曙光云等科技派的互联网数据中心。
1月30日晚间，阿里巴巴公布了其2019财年第三季度财报。
财报显示，阿里云营收规模为2136亿元，4年间增长约20倍，飞速发展的阿里云已是亚洲最大的云服务公司。
值得一提的是，在全球范围内，3A（亚马逊AWS、微软Azure和阿里云Alibaba Cloud）占据了超过七成的市场份额。在中国市场，阿里云更是一骑绝尘，其市场份额相当于第二名到第九名的总和。
转型2B的关键
数据显示，阿里云在近2年保持营收高速增长，2018年4个季度的营收分别达到4385亿、4698亿、5667亿和6611亿元，全年总营收2136亿元，相比2017年，全年营收1117亿元增长913%。
2018年11月，阿里又一次启动组织架构调整，将阿里云升级为阿里云智能事业群，整合全集团技术团队，将集团中台和达摩院的技术与阿里云技术结合，目标是构建数字经济时代基于云计算的智能化基础设施。
这一次调整释放阿里巴巴继续强化2B业务的信号。
事实上，阿里是从2B业务起家的，阿里B2B公司就是服务中小企业的外贸生意，后来才有2C业务淘宝天猫等等，所以阿里一直是2C和2B结合的路线，2B业务除了阿里云还有阿里妈妈、阿里钉钉等。
但就现阶段而言，阿里云是阿里的王牌，未来也将继续发挥重要作用。
据统计，40%的中国500强企业、近一半中国上市公司、80%中国 科技 类公司都在使用阿里云，数字经济正在阿里云上得到快速发展。
分析人士普遍认为，云计算将颠覆原有IT产业格局。
目前来看，阿里在B端优势明显，业内流行一种观点，互联网下半场的重心是由C端转向B端。
根据这种观点，阿里显然已经领跑互联网下半场。
国际化的排头兵
马云曾经说过，他希望成立一家由中国人创办，但属于全世界的公司。因此，国际战略是阿里发展的重心。
而阿里云是阿里国际化布局的重要一环，扮演排头兵的角色。
阿里目前的主业务分为四大板块，分别是电商，云计算，数字媒体与 娱乐 ，创业业务及其他。
电商是阿里发家的核心业务，在国内优势明显，但在国际上的扩张并不理想。
欧美电商市场是亚马逊的天下，日本则有乐天，阿里只能在东南亚以及拉美等地区寻求机会，然而这些市场体量较小，不足以支撑阿里全球扩张的野心。
阿里的移动支付同样难以在国际上扩张，欧美日等发达国家有着完善的xyk体系，何况他们有自己的移动支付，某种程度上，支付宝的成功借鉴了PayPal的经验。
而云计算则不同，目前全球云服务市场呈现出“3A竞争格局”，即以亚马逊、微软和阿里为首的第一集团垄断了超7成的市场份额。
阿里在云服务方面和亚马逊以及微软在同一水平上，强如谷歌和IBM都稍逊阿里一筹。
云计算为阿里带来了弯道超车的契机，进入发达国家的市场，打败当地巨头，并非不可能。
题主提到的华为云、腾讯云、阿里云、金山云都是当下国内比较有名气的云，如果非要说谁最厉害，我觉得应该是阿里云。
首先，从全球知名市场研究机构Gartner发布的数据来看，阿里云稳居全球公有云IaaS市场前三，并且增长速度最快，而且优势还在不断扩大。在国内，根据IDC的数据，阿里云也占据了476%的市场份额，这体量其他云也望尘莫及。
其次，前阵子Gartner又公布了2018年全球数据库魔力象限，阿里云作为中国唯一厂商进入远见者象限，在严苛的评选条件下，我国 科技 企业强势多次进入该榜单，阿里云的实力不容小觑。
至于其他云，除了在实力上与阿里云相差甚远，一直默默无闻之外还各有“硬伤”。
几家云厂商相比之下，还是阿里云更厉害。
目前在全球云计算市场，亚马逊AWS占据统治地位，而且是独一档的存在。
而在国内云计算市场，阿里云占据行业第一、独立统治第一阵营，紧随其后的是腾讯云、金山云、电信云占据行业第二阵营，再往后份额就是百度云、华为云、以及七牛云、网易云、Ucloud等等这些组成的行业第三阵营。
那么阿里云到底是有哪些优势呢？大家都知道，做云计算最早的是亚马逊，早在2006年亚马逊已经开始布局云计算了，而紧随其后的就是2009年阿里巴巴在王坚博士带领下就开始了云计算业务。
用阿里云副总裁的话说，中国的有两种云，一种是拿来云，一种是自主可控飞天云。
能说出这样的话还是需要底气的，最主要的原因就是阿里云的飞天 *** 作系统，飞天是阿里云自主研发的大规模云计算 *** 作系统，能够将全球数百万台的服务器连成一台超级计算机，为这个 社会 提供强大的算力。
全新一代的飞天20，具有秒级启动ECI到云端超算集群的全覆盖，对计算和AI能力进行协同控制，实现全球可达到网络以及全方位的IPv6的支持，随时随地实现连接，兼容市面上几乎90%以上的物联网解决方案。
飞天20支撑起了阿里云遍布全球各地的基础设施，针对于亿万个端进行适配，其中阿里云飞天的设计理念是AI是大脑、IoT是神经网络、而计算是心脏，总体来说就是万物智能。
阿里巴巴做云计算是有先天优势的，电子商务公司本来就是云计算的最好试验田。
天猫双十一，阿里云最好的试验田，要知道且不说别的，就只说天猫双十一的峰值，今年就达到了451万笔/秒，这个就算是拿到世界上，也是一个很高的成就。经过十年的双十一历练，阿里云已经获得了最好的锻炼，可以说是一步步实战中积累起来的。
除此之外，在阿里云顺利走向市场以后，国内基本上除了巨头企业，大部分都是阿里云的客户，这些客户里面包括了饿了么、菜鸟网络、优酷等众多企业，而且现在这些企业还融入到阿里的生态中，可以说战绩辉煌。
因此不管从什么角度来说，目前阿里云在国内依然拥有绝对的行业领先优势，不过目前腾讯云、金山云、百度云在后面追赶也很快，份额提升得很快，也不能算完全占据统治地位，只能说目前阿里云依然是国内云计算龙头老大。
这几家云厂商比较来看，阿里云应当是最厉害的，那么我就从这个方面来说说我的看法。
先来说阿里云吧，阿里云的实践场景是非常丰富的。最初，阿里云的技术应用在了蚂蚁小贷中，后来，阿里云的很多新技术也都最先在阿里巴巴集团内部实践。
有人认为，阿里的技术实力越来越强是因为其电商的溢出效应。
毕竟阿里巴巴旗下有全球最大的电商平台和全球最大的支付平台，而淘宝和支付宝所需的大规模调度、消息处理、分布式数据库等都需要云计算的支撑。尤其是每年双11、双12不断突破记录的流量高峰，都要求阿里云不断提升技术能力。
这种观点有一定的道理，但是并不全面。因为除了阿里巴巴集团内的场景，阿里云还有大量行业标杆企业的实践，比如国税总局、海关总署、新浪微博等等。
就拿新浪微博来说吧，大家都知道，春节期间新浪微博的流量非常大。 在阿里云的支持下，微博搭建起了一个社交媒体云混合架构，结合实时数据对预估峰值进行动态调整，不仅减少了1400台服务器的购买，还支撑了用户182亿次阅读量和8亿次红包领取。
反观其它云， 华为作为一家老牌通信企业，主要经营的是通讯设备，最了解的是中国电信、中国联通这些运营商的需求，对于企业的互联网技术需求了解并不多；腾讯则是做社交起家，缺少ToB的基因；金山是做软件开发的，都没云计算的技术和实践提供更多助力， 从这一点上来说，这几家云都缺少应对互联网场景技术的经验。
再来看服务的客户，我从华为云的官网查了一下，看到只有拓维信息、郑大信息几个案例；腾讯云的客户大多集中在 游戏 和社交产品；金山云的客户数量不够多，也缺乏说服力。
这样比较下来，大家应该心里都有底了，所以我说阿里云最厉害。
个人排序：华为云 -->阿里云-->腾讯云-->金山云
从技术积累、市场份额、营收等因素来看，阿里云、腾讯云、华为云都属于第一梯队，金山云在第二梯队，阿里云在四者中领先优势明显！
根据美国市场研究机构Synergy Research Group发布的2018年Q1全球主要云厂商排名来看，AWS、微软、谷歌、阿里云和IBM分列前五；而在亚太地区，前五名分别是AWS、阿里巴巴、微软、谷歌和腾讯。
阿里云
2008年9月，阿里巴巴确定“云计算”和“大数据”战略，决定自主研发大规模分布式计算 *** 作系统“飞天”。
2009年9月，阿里云计算有限公司正式成立，，是全球领先的云计算及人工智能 科技 公司。
2016年10月，杭州联手阿里云发布城市大脑，人工智能ET帮助治理交通。
2017年12月20日，阿里云在云栖大会·北京峰会上正式推出整合城市管理、工业优化、辅助医疗、环境治理、航空调度等全局能力为一体的ET大脑，全面布局产业AI。
2018年9月22日，2018杭州·云栖大会上阿里云宣布成立全球交付中心。
2017年11月1日IDC发布“2017年中国公有云服务市场半年度跟踪报告”，阿里云位列中国云计算第一。
北京时间2018年2月1日晚间， 阿里巴巴集团公布 2018财年第三季度（2017 年 10 月至 12 月底）财报，阿里云连续第 11 个季度保持规模翻番，该季度内同比增长 104% 达到 3599 亿元。2017全年阿里云累计收入约112亿元，是国内首家百亿规模的云计算服务商。
腾讯云 2010 年02 月，腾讯开放平台接入首批应用，腾讯云正式对外提供云服务（包括CDN 等）。
腾讯云包括云服务器、云存储、云数据库和d性web引擎等基础云服务；腾讯云分析（MTA）、腾讯云推送（信鸽）等腾讯整体大数据能力；以及 QQ互联、QQ空间、微云、微社区等云端链接社交体系。
2017年11月1日IDC发布“2017年中国公有云服务市场半年度跟踪报告”，腾讯云位列中国云计算第二。
在2018年9月份的腾讯架构调整中，全新的云与智慧产业事业群（CSIG）成立，这意味着腾讯将全面发力B端市场。
2018年11月14日晚间，腾讯公布截至2018年9月30日未经审核的第三季度业绩，报告显示，腾讯总收入为人民币80595亿元（11716亿美元 ），比去年同期增长24%。期内盈利为人民币23405亿元（3402亿美元），比去年同期增长30%。报告称，腾讯云财务数据首次被公开，前三季云服务的收入近60亿人民币，第三季度云服务收入同比增长逾一倍。
华为云华为云成立于2011年，贯彻华为公司“云、管、端”的战略方针，依托于华为公司雄厚的资本和强大的云计算研发实力，面向互联网增值服务运营商、大中小型企业、政府、科研院所等广大企事业用户提供包括云主机、云托管、云存储等基础云服务、超算、内容分发与加速、视频托管与发布、企业IT、云电脑、云会议、 游戏 托管、应用托管等服务和解决方案。
2017年3月起，华为专门成立了Cloud BU，全力构建并提供可信、开放、全球线上线下服务能力的公有云。
截至2017年9月，华为共发布了13大类共85个云服务，除服务于国内企业，还服务于欧洲、美洲等全球多个区域的众多企业。
华为云数据中心：华为全球建立480个数据中心，其中有160个云数据中心。
作为国内公有云第一梯队，华为云增长势头迅猛；在2018年华为全联接大会上，华为称云服务已经成为华为整体业务的底座与基础，；华为还宣布将于12月底在南非正式上线提供云服务，这也是全球首个在非洲用本地数据中心提供服务的公有云服务提供商。
金山云创立于2012年的北京金山云网络技术有限公司（以下简称金山云），是金山集团旗下云计算企业，于2017年跻身于中国公有云市场三甲。
2017年11月1日IDC发布“2017年中国公有云服务市场半年度跟踪报告”，金山云位列中国云计算三甲。
截止到2018年1月29日，金山云已完成D系列72亿美元融资，估值达2373亿美元。
1从市场份额的角度（2017）：阿里云〉腾讯云〉金山云〉华为云
预计2018年，华为云有可能会上升到第三位。
2从估值角度：阿里云〉 腾讯云 〉金山云。
（华为不上市，华为云也难以评估）
3论综合技术实力来看：阿里云〉华为云〉腾讯云〉金山云。（仅个人看法）
先排除金山云
现在是阿里，腾讯，华为
三年后阿里，华为，腾讯
五年后华为，阿里，腾讯
我有使用过腾讯云和阿里云，对于华为云和金山云来说，我并没有使用过，所以我没有办法评判他们谁更加的厉害一些。
目前来说我的主力服务器全部放在阿里云上，腾讯的云服务我现在曾经使用过，但是我后来放弃了。
相对来说，阿里云的服务的话，各个方面都非常的周全，提供的各种工具也相当的多，在进行服务器维护的各个功能上都是比较完善的，所以我个人使用还是比较方便的。
腾讯云相比阿里云的话会有一些缺失，并且在价格上还不一定更加便宜，所以我在使用了一台腾讯云的服务器之后，我就放弃使用腾讯云的服务器了。
目前我个人有十几台服务器，全部是使用了阿里云的云服务器，从稳定性到数据备份以及各个方面来说都让我相当的满意。
所以我个人会推荐大家使用阿里云的云服务。
华为云、腾讯云、阿里云、金山云相比，可以很肯定的说，阿里云是从技术、规模等方面最强的，可以说是中国第一，世界前三。在中国，阿里云占公有云市场43%的份额，而保包括腾讯云在内的其他公司占比之和加起来才相当于阿里云的份额。在世界，近5年来，阿里云增速高达12倍，甚至超越了排在第一的亚马逊AWS。
过去10年，阿里云主要做了三件事：一、开创中国云时代；二、研发了中国的云 *** 作系统和城市AI平台（飞天：中国电子学会 科技 进步奖，城市大脑：国家AI开放创新平台）；三、云普惠各行各业数百万客户。
阿里云有以下五大优势从PC互联网到移动互联网到万物互联网，互联网成为世界新的基础设施。飞天希望解决人类计算的规模、效率和安全问题。飞天的革命性在于将云计算的三个方向整合起来：提供足够强大的计算能力，提供通用的计算能力，提供普惠的计算能力。
飞天系统的整体技术架构图 飞天系统的服务能力飞天20可满足百亿级设备的计算需求，覆盖从物联网场景随时启动的轻计算到超级计算能力。飞天20相比上一代 *** 作系统的升级包括秒级启动ECI、云上超算集群的全场景覆盖、云边端一体的协同计算和AI能力、支持IPv6等多个方面。
飞天20支撑了阿里云遍布全球的基础设施，针对亿万个端进行广泛适配，可覆盖最后一公里的计算。计算是心脏，AI是大脑，IoT是神经网络，这是我们对万物智能时代的构想，也是飞天20的设计理念。
飞天20系统在物联网方面的连接能力显著升级，其兼容市面上90%物联网通信方案。在云栖大会上，阿里云宣布，基于飞天平台的杭州城市大脑升级到20，覆盖杭州市共420平方公里，接管了1300个信号灯路口、接入4500路视频，处理数以百亿计信息的实时分析。
阿里云业务目前已成为阿里巴巴最重要的创收渠道之一，阿里2019财年第一季度（2018年4月至6月底）财报显示，公司云计算业务营收达到4698亿元，同比猛增93%。
总结目前阿里云已经在在城市、工业、零售、金融、 汽车 、家庭等多个场景推出ET大脑等“产 业AI”方案和相关人工智能产品，例如基于CPU、GPU、FPGA等异构计算平台，面向开 发者的机器学习PAI平台，以及语音识别、图像识别、视觉识别等130多款细分产品。
从以上阐述我们可以看出，我们足可以看出阿里云无论从技术、服务能力、规模等方面的综合能力。
在我看来，国内云服务竞争力来看，主要在BAT，全球主要集中亚马逊和微软。今天刚好有一篇关于云服务的内容，在此分享，大家一起来探讨，在我看来，云服务的核心是在于物联网。
以下是《万物互联将至！BAT激战云端，以此抢夺物联网赛道》部分内容：
互联网已成过去，取而代之的是物联网，所带来的信息 科技 席卷全球，作为未来发展重要方向，承载了世界梦想，被视作全球经济增长新引擎，但要发展物联网，贯穿所有智能设备所需要各平台成为产业发展基础，才能使的物联网得以实现。
云计算作为物联网重要基础设施，是物联网产业发展基石，在这条赛道上聚集了亚马逊、微软、谷歌和BAT与华为等重量级玩家，但对于云服务商来说，丰富的云应用是深入市场核心，因这些一线巨头的入场，2019年物联网将更值得期待。
全球 科技 巨头争夺云服务市场移动互联网红利逐渐退去，取而代之的是一个万物互联的物联网时代，万物互联发展得益于Sigfox、LoRa和NB-IoT为LPWAN低功耗广域网无线技术发展增速迅猛，2017至2023年期间，LPWAN连接复合年增长率为109%，到2023年，仅连接方面支出将会超过45亿美元。
图表来自IoT Analytics
物联网连接规模日益扩大，在这个大连接时代，势必产生海量数据，继而需要云平台对数据进行智能分析，利用数据有望创造更多的全新的商业机遇。至此，基于海量物联网设备的连接，提供软件和平台相结合的厂商将会是最大的受益者之一，面向各行业的物联网云平台运营而生，继而激活数据价值。
在物联网高级顾问杨剑勇看来，云服务打通云端边并结合AI能力，助推物联网应用至各行业，同时，各巨头相继进入，行业竞争格局也将更加残酷，在平台层最终比拼的是应用能力，覆盖医疗、教育、交通和制造等丰富应用的云平台是争夺物联网这一张船票的核心。
亚马逊
作为全球云服务市场领头羊的亚马逊，亚马逊和微软作为全球最具影响力且最具规模的云服务商，丰富的应用促使基于他们的云平台构建的物联网应用无处不在，在医疗方向，借助Amazon SageMaker，GE Healthcare可以通过强大的人工智能工具和服务来促进患者护理的改善。
微软
越来越多的企业开始加大部署物联网，微软以云服务＋人工智能构件生态，已经广泛应用互联网服务、智能硬件和工业制造等各行各业，Azure IoT等服务帮助制造商实施工业40，包括ABB、通用电气和西门子等工业巨擘都在利用Azure开发自己的物联网平台。
BAT抢夺物联网赛道腾讯云今年战略重大尤为坚定，积极推进云服务战略，不过在这一市场，阿里云深耕行业多年，百度云快速发展，腾讯云在这一场争夺战中还面临诸多考验。
百度
国内三大互联网巨头将在物联网时代再次激战，百度云以ABC＋IoT＋智能边缘促进物联网应用落地，早在2016年，百度云就提出ABC三位一体战略，现在则正以ABC＋IoT＋智能边缘促进物联网在各垂直领域展开大规模应用。
百度云ABC+IoT解决方案走在了行业趋势前端，经过多年积极 探索 和发展，百度云ABC已升级30版本，ABC30就是希望智能无处不在，数据真正发挥其价值。百度云作为百度AI能力、百度资源、行业解决方案的对外服务输出窗口，已助力更多企业合作伙伴向智能化和AI化升级。
在产业应用落地方面，百度云为农业、工业和服务业等产业提供了更易用的解决方案，在15个细分行业的全面布局，生态版图已经覆盖金融、钢铁、家居、 汽车 等领域，大力推进百度云ABC能力在各产业落地。
阿里
阿里云作为阿里巴巴旗下云计算企业，阿里云呈现出高速增长态势，2019财年上半年营收突破百亿，在全球市场与亚马逊和微软形成三足鼎立态势，如今阿里云在阿里巴巴集团战略再次提升，升级为阿里云智能，将阿里巴巴集团在过去几年在实施的中台战略过程中构建的智能化能力，全面和阿里云结合，向全 社会 开放。
在过去几年中，阿里云依托云＋AI+IoT能力先后众多大企业提供服务，希望在5年内要连接100亿物联网设备，至此看到了阿里云在各行业应用案例落地，通过云+AI+IoT三驾马车能力赋能全行业变革。
腾讯
就在今年9月30日，腾讯对组织机构进行了大调整，积极面向产业互联网转型，提升云服务战略，新成立了云与智慧产业事业群，整合腾讯云、智慧零售、安全产品、腾讯地图、优图等核心产品线，帮助医疗、教育、交通和制造业等行业向智能化、数字化转型。
事实上，早在2014年，腾讯就在积极 探索 并推进万物互联发展，以连接一切搭建生态助力物联网发展，微信向万物互联延伸，凭借庞大用户和小程序攻城略地，微信早已超出社交属性，伴随平台属性越来越强，承载了腾讯对物联网的憧憬。
与此同时，腾讯成立云与智慧产业事业群后，通过整合自身技术和生态资源，腾讯云正构筑全链路的开发者服务体系，帮助人工智能、物联网、小程序、云原生领域开发者快速成长，助推产业互联网升级，这是腾讯云副总裁王龙在首届腾讯云+社区开发者大会透露的信息。
如今，小程序生态的快速发展，另外，腾讯云将依托腾讯20年丰富的技术和生态资源，一如既往地秉持开放和连接战略，聚焦新趋势、新技术和新应用，全方位助力打造产业互联网，做好各行各业数字化转型的助手。
最后一花独放不是春，万紫千红才是春。
云计算作为基础平台的价值在于能够提供新零售、新制造、新能源和新交通等行业的解决方案。并在边缘智能和AI技术加持下，物联网将会以更加快的速度应用至各个垂直行业，赋能产业快速提升应用与服务的技术水平，而巨头们以云平台搭建庞大物联网生态也加速全 社会 数字转型。
在“新基建”浪潮下，人工智能正成为经济增长的新引擎，各行各业开启智能化升级转型。算力在其中扮演了重要角色，是国家未来竞争力的集中体现。但事实是，在发展的过程中，高速增长的海量数据与更加复杂的模型，正在为算力带来更大的挑战，主要体现为算力不足，效率不高。
算力诚可贵：数据、算法需要更多算力支撑
众所周知，在人工智能发展的三要素中，无论是数据还是算法，都离不开算力的支撑，算力已成为人工智能发展的关键要素。
IDC发布的《数据时代2025》报告显示，2018年全球产生的数据量为33ZB (1ZB=1万亿GB)，到2025年将增长到175ZB，其中，中国将在2025年以486ZB的数据量及278%的占比成为全球最大的数据汇集地。
另据赛迪顾问数据显示，到2030年数据原生产业规模量占整体经济总量的15%，中国数据总量将超过4YB，占全球数据量30%。数据资源已成为关键生产要素，更多的产业通过利用物联网、工业互联网、电商等结构或非结构化数据资源来提取有价值信息，而海量数据的处理与分析对于算力的需求将十分庞大。
算法上，先进模型的参数量和复杂程度正呈现指数级的增长趋势。此前 Open AI 发表的一项研究就显示，每三到四个月，训练这些大型模型所需的计算资源就会翻一番（相比之下，摩尔定律有 18 个月的倍增周期）。2012 至 2018 年间，深度学习前沿研究所需的计算资源更是增加了 30 万倍。
到2020年，深度学习模型对算力的需求达到了每天百亿亿次的计算需求。2020年2月，微软发布了最新的智能感知计算模型Turing-NLG，参数量高达到175亿，使用125POPS AI计算力完成单次训练就需要一天以上。随后，OpenAI又提出了GPT-3模型，参数量更达到1750亿，对算力的消耗达到3640 PetaFLOPS/s-day。而距离GPT-3问世不到一年，更大更复杂的语言模型，即超过一万亿参数的语言模型SwitchTransformer即已问世。
由此可见，高速增长的海量数据与更加复杂的模型，正在给算力带来更大的挑战。如果算力不能快速增长，我们将不得不面临一个糟糕的局面：当规模庞大的数据用于人工智能的训练学习时，数据量将超出内存和处理器的承载上限，整个深度学习训练过程将变得无比漫长，甚至完全无法实现最基本的人工智能。
效率价更高：环境与实际成本高企，提升效率迫在眉睫
在计算工业行业，有个假设是“数字处理会变得越来越便宜”。但斯坦福人工智能研究所副所长克里斯托弗•曼宁表示，对于现有的AI应用来说却不是这样，特别是因为不断增加的研究复杂性和竞争性，使得最前沿模型的训练成本还在不断上升。
根据马萨诸塞大学阿默斯特校区研究人员公布的研究论文显示，以常见的几种大型 AI 模型的训练周期为例，发现该过程可排放超过 626000 磅二氧化碳，几乎是普通 汽车 寿命周期排放量的五倍（其中包括 汽车 本身的制造过程）。
例如自然语言处理中，研究人员研究了该领域中性能取得最大进步的四种模型：Transformer、ELMo、BERT和 GPT-2。研究人员在单个 GPU 上训练了至少一天，以测量其功耗。然后，使用模型原始论文中列出的几项指标来计算整个过程消耗的总能量。
结果显示，训练的计算环境成本与模型大小成正比，然后在使用附加的调整步骤以提高模型的最终精度时呈爆炸式增长，尤其是调整神经网络体系结构以尽可能完成详尽的试验，并优化模型的过程，相关成本非常高，几乎没有性能收益。BERT 模型的碳足迹约为1400 磅二氧化碳，这与一个人来回坐飞机穿越美洲的排放量相当。
此外，研究人员指出，这些数字仅仅是基础，因为培训单一模型所需要的工作还是比较少的，大部分研究人员实践中会从头开发新模型或者为现有模型更改数据集，这都需要更多时间培训和调整，换言之，这会产生更高的能耗。根据测算，构建和测试最终具有价值的模型至少需要在六个月的时间内训练 4789 个模型，换算成碳排放量，超过 78000 磅。而随着 AI 算力的提升，这一问题会更加严重。
另据 Synced 最近的一份报告，华盛顿大学的 Grover 专门用于生成和检测虚假新闻，训练较大的Grover Mega模型的总费用为25万美元；OpenAI 花费了1200万美元来训练它的 GPT-3语言模型；谷歌花费了大约6912美元来训练 BERT，而Facebook针对当前最大的模型进行一轮训练光是电费可能就耗费数百万美元。
对此，Facebook人工智能副总裁杰罗姆•佩森蒂在接受《连线》杂志采访时认为，AI科研成本的持续上涨，或导致我们在该领域的研究碰壁，现在已经到了一个需要从成本效益等方面考虑的地步，我们需要清楚如何从现有的计算力中获得最大的收益。
在我们看来，AI计算系统正在面临计算平台优化设计、复杂异构环境下计算效率、计算框架的高度并行与扩展、AI应用计算性能等挑战。算力的发展对整个计算需求所造成的挑战会变得更大，提高整个AI计算系统的效率迫在眉睫。
最优解：智算中心大势所趋，应从国家公共设施属性做起
正是基于上述算力需求不断增加及所面临的效率提升的需要，作为建设承载巨大AI计算需求的算力中心（数据中心）成为重中之重。
据市场调研机构Synergy Research Group的数据显示，截至到2020年第二季度末，全球超大规模数据中心的数量增长至541个，相比2015年同期增长一倍有余。另外，还有176个数据中心处于计划或建设阶段，但作为传统的数据中心，随之而来的就是能耗和成本的大幅增加。
这里我们仅以国内的数据中心建设为例，现在的数据中心已经有了惊人的耗电量。据《中国数据中心能耗现状白皮书》显示，在中国有 40 万个数据中心，每个数据中心平均耗电 25 万度，总体超过 1000 亿度，这相当于三峡和葛洲坝水电站 1 年发电量的总和。如果折算成碳排放则大概是 9600 万吨，这个数字接近目前中国民航年碳排放量的 3 倍。
但根据国家的标准，到2022年，数据中心平均能耗基本达到国际先进水平，新建大型、超大型数据中心的 PUE（电能使用效率值，越低代表越节能）达到 14 以下。而且北上广深等发达地区对于能耗指标控制还非常严格，这与一二线城市集中的数据中心需求形成矛盾，除了降低 PUE，同等计算能力提升服务器，尤其是数据中心的的计算效率应是正解。
但众所周知的事实是，面对前述庞大的AI计算需求和提升效率的挑战，传统数据中心已经越来越难以承载这样的需求，为此，AI服务器和智算中心应运而生。
与传统的服务器采用单一的CPU不同，AI服务器通常搭载GPU、FPGA、ASIC等加速芯片，利用CPU与加速芯片的组合可以满足高吞吐量互联的需求，为自然语言处理、计算机视觉、语音交互等人工智能应用场景提供强大的算力支持，已经成为人工智能发展的重要支撑力量。
值得一提的是，目前在AI服务器领域，我们已经处于领先的地位。
近日，IDC发布了2020HI《全球人工智能市场半年度追踪报告》，对2020年上半年全球人工智能服务器市场进行数据洞察显示，目前全球半年度人工智能服务器市场规模达559亿美元（约3266亿人民币），其中浪潮以164%的市占率位居全球第一，成为全球AI服务器头号玩家，华为、联想也杀入前5（分别排在第四和第五）。
这里业内也许会好奇，缘何中国会在AI服务器方面领跑全球？
以浪潮为例，自1993年，浪潮成功研制出中国首台小型机服务器以来，经过30年的积累，浪潮已经攻克了高速互联芯片，关键应用主机、核心数据库、云数据中心 *** 作系统等一系列核心技术，在全球服务器高端俱乐部里占有了重要一席。在AI服务器领域，从全球最高密度AGX-2到最高性能的AGX-5，浪潮不断刷新业界最强的人工智能超级服务器的纪录，这是为了满足行业用户对人工智能计算的高性能要求而创造的。浪潮一直认为，行业客户希望获得人工智能的能力，但需要掌握了人工智能落地能力的和技术的公司进行赋能，浪潮就可以很好地扮演这一角色。加快人工智能落地速度，帮助企业用户打开了人工智能应用的大门。
由此看，长期的技术创新积淀、核心技术的掌握以及对于产业和技术的准确判断、研发是领跑的根本。
至于智算中心，去年发布的《智能计算中心规划建设指南》公布了智能计算中心技术架构，基于最新人工智能理论，采用领先的人工智能计算架构，通过算力的生产、聚合、调度和释放四大作业环节，支撑和引领数字经济、智能产业、智慧城市和智慧 社会 应用与生态 健康 发展。
通俗地讲，智慧时代的智算中心就像工业时代的电厂一样，电厂是对外生产电力、配置电力、输送电力、使用电力；同理智算中心是在承载AI算力的生产、聚合、调度和释放过程，让数据进去让智慧出来，这就是智能计算中心的理想目标。
需要说明的是，与传统数据中心不同，“智算中心”不仅把算力高密度地集中在一起，而且要解决调度和有效利用计算资源、数据、算法等问题，更像是从计算器进化到了大脑。此外，其所具有的开放标准，集约高效、普适普惠的特征，不仅能够涵盖融合更多的软硬件技术和产品，而且也极大降低了产业AI化的进入和应用门槛，直至普惠所有人。
其实我们只要仔细观察就会发现，智算中心包含的算力的生产、聚合、调度和释放，可谓集AI能力之大成，具备全栈AI能力。
这里我们不妨再次以浪潮为例，看看何谓全栈AI能力？
比如在算力生产层面，浪潮打造了业内最强最全的AI计算产品阵列。其中，浪潮自研的新一代人工智能服务器NF5488A5在2020年一举打破MLPerf AI推理&训练基准测试19项世界纪录（保证充足的算力，解决了算力提升的需求）；在算力调度层面，浪潮AIStation人工智能开发平台能够为AI模型开发训练与推理部署提供从底层资源到上层业务的全平台全流程管理支持，帮助企业提升资源使用率与开发效率90%以上，加快AI开发应用创新（解决了算力的效率问题）；在聚合算力方面，浪潮持续打造更高效率更低延迟硬件加速设备与优化软件栈；在算力释放上，浪潮AutoML Suite为人工智能客户与开发者提供快速高效开发AI模型的能力，开启AI全自动建模新方式，加速产业化应用。
那么接下来的是，智算中心该遵循怎样的发展路径才能充分发挥它的作用，物尽其用？
IDC调研发现，超过九成的企业正在使用或计划在三年内使用人工智能，其中745%的企业期望在未来可以采用具备公用设施意义的人工智能专用基础设施平台，以降低创新成本，提升算力资源的可获得性。
由此看，智能计算中心建设的公共属性原则在当下和未来就显得尤为重要，即智能计算中心并非是盈利性的基础设施，而是应该是类似于水利系统、水务系统、电力系统的公共性、公益性的基础设施，其将承载智能化的居民生活服务、政务服务智能化。因此，在智能计算中心规划和建设过程中，要做好布局，它不应该通过市场竞争手段来实现，而要体现政府在推进整个 社会 智能化进程的规划、节奏、布局。
总结： 当下，算力成为推动数字经济的根基和我国“新基建“的底座已经成为共识，而如何理性看待其发展中遇到的挑战，在不断高升算力的前提下，提升效率，并采取最佳的发展策略和形式，找到最优解，将成为政府相关部门以及相关企业的重中之重。
IDC 2010年第一季度全球服务器市场报告已经发布，研究显示，Windows Server系列方案依然是行业领先者，虽然没有PC市场的占有率那么绝对，但对比Unix和Linux依然有不少优势。
2010年一季度，Windows Server安装在全球753%的服务器上，而Linux仅有208%，Unix则成为零头，只有36%，数据中Windows和Linux都有获得增长而Unix持续一个下降态势，以下是市占率列表：
Q1 2010 units
Windows 1,379,487 (753%)
Unix 65,451 (36%)
Linux 380,429 (208%)
Q4 2009 units
Windows 1,434,225 (739%)
Unix 84,851 ( 44%)
Linux 412,041 (212%)
Q1 2010 dollars
Windows $51 billion (489%)
Unix $23 billion (222%)
Linux $17 billion (162%)
Q4 2009 dollars
Windows $54 billion (416%)
Unix $39 billion (299%)
Linux $19 billion (147%)
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