大学和科技巨头支持国家云计算项目

周二，顶尖大学和主要科技公司同意支持一个新项目，该项目旨在让学者和其他科学家获得目前主要为几家科技巨头提供的计算资源。

这项名为国家研究云(National Research Cloud)的倡议在参众两院都得到了两党的支持。参众两院的立法者都提出了一项法案，将成立一个由政府科学领袖、学者和行业代表组成的特别工作组，以概述一项创建和资助国家研究云的计划。

该计划将允许学术科学家访问科技巨头的云数据中心，并访问公共数据集进行研究。

周二，包括斯坦福大学(Stanford)、卡内基梅隆大学(Carnegie Mellon)和俄亥俄州立大学(Ohio State)在内的几所大学，以及谷歌、亚马逊和IBM等科技公司也支持这一想法。各组织宣布支持创建研究云，并愿意参与该项目。

尽管研究云在现阶段只是一个概念蓝图，但它是大学和科技公司在说服美国政府增加对人工智能研究的政府支持的行动中基本有效的另一个迹象。特朗普政府在削减其他地方研究的同时，提议到2022年将联邦政府在人工智能研究上的支出翻一番。

人们认识到，人工智能技术对国家安全和经济竞争力至关重要，这推动了政府加大支持力度。国家云立法将作为今年国防预算授权的修正案提出。

该法案的发起人之一、加利福尼亚州民主党众议员安娜·G·埃舒奥(Anna G.Eshoo)说，“在与人工智能打交道方面，我们在我们的国家面临着来自中国的真正挑战。”

该项目的资金、向云提供商支付的条款以及可能提供的数据将由特别工作组和国会决定。

“这是合乎逻辑的第一步，”俄亥俄州共和党参议员罗布·波特曼(Rob Portman)说，他是这项拟议法律的另一位发起人。“特别工作组将不得不努力解决你如何支付这笔费用，以及你如何治理它。但你不应该非得在谷歌工作才能使用这项技术。“。

国家研究云将解决一个问题，这个问题是近年来令人印象深刻的进步的副产品。在语言理解、计算机视觉、玩游戏和常识性推理等任务上取得的显著进展，都要归功于人工智能的一个分支，即深度学习。

这项技术越来越需要强大的计算火力。艾伦人工智能研究所(Allen Institute For Artially Intelligence)去年发布的一份报告使用了另一家人工智能实验室OpenAI的数据，报告指出，在过去六年里，成为先进人工智能领先者所需的计算量估计飙升了30万倍。培训深度学习模型，无休止地在数据宝库中循环，成本可能高达数百万美元。

巨大的计算资源的成本和需求使一些尖端的人工智能研究超出了学术界的能力范围。只有谷歌(Google)、亚马逊(Amazon)和微软(Microsoft)等科技巨头每年才能在数据中心上花费数十亿美元，这些数据中心通常有足球场大小，机架上容纳着数十万台电脑。

因此，从大学到大型科技公司的计算机科学家一直在流失人才，他们被云数据中心的接入以及利润丰厚的薪酬所吸引。令人担忧的是，学术研究-未来突破的种子玉米-正受到亏待。

学术工作可能是至关重要的，特别是在利润不是迫在眉睫的领域。这就是深度学习的故事，可以追溯到20世纪80年代。一小群学者培育了这一领域多年。直到2012年，有了足够的算力和数据，深度学习才真正腾飞。

大学研究利用大型科技云的努力较小。但目前雄心勃勃的公私合作建立国家研究云的概念是在3月份来自斯坦福大学以人为中心的人工智能研究所(Stanford Institute for Human-centered ArtiIntelligence Intelligence)联席主任约翰·埃切门迪(John EtChemendy)和李飞飞(Fei-fei Li)。

他们在网上发布了他们的想法，并寻求其他大学的支持。然后，学者们向他们的政治代表和行业联系人宣传这一想法。

联邦政府长期以来一直支持重大研究项目，如20世纪60年代的高能物理粒子加速器和80年代的超级计算中心。

但在过去，实验室和设施是由政府建造的。研究云将使用科技公司的云工厂。学术科学家将成为科技巨头的政府补贴客户，价格可能低于向商业客户收取的费率。

许多大学研究人员表示，考虑到超大规模数据中心令人望而生畏的成本，购买而不是建设是唯一明智的途径。

华盛顿大学(University Of Washington)教授埃德·拉佐夫斯卡(Ed Lazowska)表示：“我们需要对公共云进行科学研究。”“我们必须把自己套上那辆马车。这是跟上形势的唯一途径。“