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如今的人工智能热潮，主要缘于深度学习的发展，而算力、算法、数据是深度学习的三个关键要素。其中，算力作为基础设施，直接影响神经网络的训练速度，对AI产业的影响不容忽视。
目前，企业或科研人员在进行AI模型训练时主要采用GPU服务器，不少互联网巨头们也已经在部署服务器集群，并搭建相应的AI云平台，总部位于美国硅谷的AMAX则早早进入这个市场进行卡位布局。
在AMAX旗下的分公司超集信息科技的办公室，亿欧见到了AMAX中国区销售及市场副总裁廖治国，分别就AMAX的发展战略布局、技术落地成果和商业模式等事宜展开深入交流。
硅谷起家，瞄准高性能计算机领域
AMAX于1979年创立于美国硅谷，是数据中心、高性能计算以及服务器OEM解决方案提供商。在70年代，硅谷涌现了一批像戴尔、惠普一类的PC企业。自小在美国求学的创始人注意到硬件生产都是美籍华人在做，于是便创建了AMAX，主打PC产品以及相关的配套业务。
大概在90年代，PC行业的整体利润率开始下滑。当时众多PC企业纷纷需求转型方向，要么去进行一些专业设备如服务器的生产;要么转入器件的分销，而后再慢慢走向集成。
这两条路从长期来看并不是良策。一方面，零部件的分销技术含量比较低，拼的是资本的运作;另一方面，当时标准服务器领域已经是一片红海市场，硬件产品同质化问题严重，价格战效应明显。对于AMAX来说，如何打造自己的技术壁垒才是真正需要思考的问题。
很快，另一个机会来了。
在计算领域中，此前的计算机编程几乎一直都是串行的，绝大多数的程序只存在一个进程或线程。2003年以后因为工艺达到了瓶颈，异构并行计算作为重要技术之一承担起了技术变革的重任。异构并行计算的本质是把任务分发给不同架构的硬件计算单元(比如说CPU、GPU、FPGA等)，让他们各司其职，同步工作。
事实上，在并行异构计算概念出现时，并没有引起国内太多人的关注。2000年，AMAX步入了中国市场，将该架构从硅谷引进中国，通过与英特尔、英伟达等企业联手合作，针对各个科技研发及应用领域推出了针对性解决方案，自此正式转入高性能计算领域。
在AI热潮前，使用这些设备和方案的主要是国内的高校和研究所，大部分科研人员拿来进行分子动力学、模拟空气学等高性能计算的实验研究。因此，AMAX在国内的早期客户群体主要面向高校。
“我们当时销售的方式其实非常辛苦，就是一个客户一个客户地进行宣导，在完成每一个设备或者每个项目时，都会提供技术的服务支持以及培训。”廖治国表示，当时这类型的产品或者方案的利润率非常高。即便是今天，AMAX至少有1/3甚至以上的业务落在高校。
目前，AMAX中国在今年完成了以苏州为核心，辐射北京上海深圳东莞广州，安徽合肥以及哈尔滨的发展布局，这些分支机构承载的主要业务就是销售以及售前售后的服务。
三方合作，转型人工智能解决方案提供商
如今，随着大数据和深度学习引发的计算机革命性进展，AMAX与英伟达合作顺势推出了针对深度学习的并行计算解决方案，并打造了AI max 平台，目前已具备了从入门计算到集群及应用的完整产品线。
得益于此，AMAX的业务量得到进一步的扩大，客户群体延伸到了企业，比如微软、Sensetime等。需求带动市场，市场带来竞争。很快，同行开始涌入市场，整个行业的利润率也随之降低。
“不少公司在采购这类型机器时，主要看成本，通过衡量机器里面的硬件规格去判断供应商，这就导致不少企业认为把零部件拼凑成一台能用的机器就行，甚至自己动手进行DIY，但这并没有那么简单。”廖治国告诉亿欧，这里面需要解决多个的问题，包括硬件的规格配置、兼容测试的把控，操作系统，驱动，以及相关的软件配套的提供等。
目前，不少AI企业都面临着技术落地的压力，找到更多的真实场景，尽快构建更多的应用，成为了巨头们发力的焦点。
因此，AMAX在这块业务的重心主要放在AI企业的下游客户身上，与AI企业共同合作，落地到实际场景中。在三方合作中，AMAX不进行算法的研究，而是确保除算法外的所有软硬件平台的稳固，共同提供一个完整的解决方案。
“我们会希望能跟更多的算法公司促成三方的合作。这也就是为什么我们在做一体机的时候，里面除了会有我们自己的东西，还有我们合作伙伴的东西。我们共同合作把它打包成一个完整的解决方案，让客户可以直接进行使用。”
现如今，业界大佬们的观点是人工智能将会进入到几乎所有的领域，未来没有不被人工智能颠覆或是影响的行业。这就意味着，那些深奥的AI技术需要变得特别简单、易用，才能够加速AI在各个行业的应用。
廖治国表示，在AI业务上，AMAX有50个研发人员与售前售后人员相配合，旨在了解终端客户的需求以及算法公司的状况，结合双方状况寻求一个可以连接的点，确保做出的平台对于双方都是可理解的。
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