国产AI框架开源也疯狂 从生态看华为MindSpore的危机并存

这是因为，无论是TensorFlow、Pytorch、PaddlePaddle，还是mxnet、Keras、CNKT，这些市面上流行的AI框架早已被开发者优化多遍，性能足够使用。对于企业或者开发者而言，没必要为了“尝鲜”而放弃已经能熟练应用的AI框架,去重新学习一个新的AI框架，尤其对于企业而言。

由此也引出MindSpore的社区问题。只有MindSpore的社区足够活跃，开发者足够支持，MindSpore才能越来越成熟。华为云与计算BG总裁侯金龙在HDC 2020(Cloud)上透露，华为沃土计划已聚集160万的开发者，但并不清楚有多少开发者聚焦MindSpore。

抛开谷歌和Facebook，看国内百度，公开数据显示，百度PaddlePaddle已累计服务超过150万开发者，其中企业用户超过6.5万，在定制化训练平台上发布了16.9万个模型。Github也数据显示，PaddlePaddle在Github上的star数为1.02万，fork数达2700，提交超过2.5万commits。

其次，正如AI框架承上启下的作用一般，要想一款AI框架的易用性持续提升，除了对框架自身的优化，还要与上下游厂商一起，共同对这个AI框架生态进行优化。以微软、Facebook为例，这两家AI框架的重要参与者在2017年便携手AWS发起了深度学习开源联盟ONNX，这一联盟吸引了AMD、ARM、NVIDIA、INTEL、高通、HPE、IBM、百度、腾讯、阿里、MathWork、CEVA、Synopsys等企业在内的众多芯片及服务器厂商、互联网厂商、以及专业软件和集成电路公司。

华为也参与了这一联盟。但华为当时尚未公布AI战略，或许更多是以服务器厂商身份参与。这就引发一个问题，华为能否在ONNX中围绕MindSpore进行整个生态的协同优化，或者自行建立另一个“ONNX”呢?

内外在优势并存

尽管MindSpore要想成功面临不少的难题，但有句话这样说到：万事皆开头难。值得关注的是，MindSpore蕴含着不少闪光点。

一方面，MindSpore自身的技术特性。当下，评判一款AI框架是否好用，方便上手、快速部署、功能完备是最基本的需求。而对于新的AI框架而言,不仅不能有明显的短板，还要有亮眼的强项。这一点，MindSpore做到了。

华为在宣传MindSpore时用了下面三个短句：开发态友好、运行态高效以及部署态灵活。这样的呈现效果，源于MindSpore的新编程范式、新执行模式以及按需协同的核心设计理念。直观表示的话，对开发者而言，这样的创新使得代码编写量减少20%，效率提升50%。

另一方面，华为自身为MindSpore构建的小生态。尽管MindSpore在整个业界的生态才刚刚起步，但MindSpore与华为全栈全场景AI中的其他组成部分已充分融合。在此可重点关注昇腾AI处理器和ModelArts Pro。

仔细了解ONNX的话会发现，在这一深度学习开源联盟中，有一家重要的AI框架提供者没有参与——谷歌。谷歌之所以没参与，一个原因就是谷歌自己也构建了一个小生态，其中谷歌为TensorFlow量身定制的TPU发挥着不小的作用。华为亦如此。华为公开表示，通过与昇腾AI处理器的协同优化，MindSpore将更高效运行，计算性能也将提高。

在2018年华为AI战略发布时，华为便面向企业和开发者发布了一站式AI开发平台ModelArts。HDC 2020(Cloud)上伴随着MindSpore的开源，华为也发布了新一代AI开发平台ModelArts Pro。

华为将ModelArts Pro定位为企业AI生产力工具，通过将算法专家的积累和行业专家的知识沉淀在相应的套件和“行业工作流”(workflow)中，ModelArts Pro能真正实现赋能行业AI应用开发者，提升行业AI开发效率和落地效果。

用户既可以使用ModelArts Pro套件中特定行业场景的预置行业工作流满足快速定制的需求，也可以运用ModelArts Pro提供的原子组件(Atom)灵活编排新的行业工作流。基于AI市场，还可以相互分享不同行业场景的行业AI工作流。

第三便是华为汇集开发者的决心。早在2015年，华为便宣布沃土计划，表示5年内投入10亿美元，在开放能力、平台工具、培训赋能、成功孵化、创新基金五个方面持续投入，以使能和帮助开发者获得技能、加速创新、持续发展。

2019年沃土计划进入2.0阶段。投资继续加大，华为称将在5年内投入15亿美金，发展500万开发者，覆盖四个领域，分别面向高校、初创企业、开发人员及合作伙伴。

为了进一步汇集开发者，在HDC 2020(Cloud)上，侯金龙表示华为已建立了以开发者为中心的人才发展体系，从学习、训练、构建、社交4个方面全方面支持开发者。得益于此，目前，已有50多家大学加入沃土高校教研扶持。

同时，2020年华为云与计算BG将面向全球开发者招收2000名实习生，开放200个挑战性课题，并举办面向高校的“2020年华为软件精英挑战赛”、 面向企业的华为开发者大赛2020(Cloud)秋季赛。

第四则是新基建带来的机遇。人工智能被明确定为新基建七大领域之一。虽然TensorFlow、Pytorch、mxnet、Keras、CNKT等AI框架相当成熟，但“外来身份”使得这些AI框架或多或少受到影响。

尽管国内百度的PaddlePaddle发展势头良好，但整个国内的AI市场足够大，MindSpore与PaddlePaddle的竞争不会太激烈。华为构建的鲲鹏生态凭借自主优势也将推动MindSpore在国内的发展。

总结来看，MindSpore现在的不足在于AI框架市场已相对成熟，企业、开发者对现在使用的框架形成依赖，这使得MindSpore的生态、社区、开发者“拥护”不足。但能看出，这些并非什么致命缺陷。MindSpore自身特性、华为对开发者的持续投入以及新基建的机遇也将使MindSpore逐渐摆脱这些困境。

（编辑：好传媒网）

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