2022-10-07 分類: 網(wǎng)站建設(shè)
“AI是高資源消耗、強(qiáng)計(jì)算類的、體現(xiàn)規(guī)模效應(yīng)的技術(shù),與云計(jì)算結(jié)合應(yīng)用是水到渠成的事情。”Gartner高級研究總監(jiān)季新蘇在接受記者采訪時(shí)說道。無論是AWS、微軟Azure、Google、IBM這些“國際云”,還是騰訊、百度、阿里等“國有云”,將AI開發(fā)能力移植上云,目的都是為企業(yè)或個(gè)人用戶提供一個(gè)高效且劃算的AI開發(fā)環(huán)境。AI可以說是一支潛力股,科研人員和投資者投入了大量人力和資金希望讓AI的齒輪高速運(yùn)轉(zhuǎn),能夠早日看到從量變到質(zhì)變。不過從AI幾十年的發(fā)展光景來看,可以說它是一個(gè)厚積薄發(fā)、對資源消耗極高的技術(shù)。在這種情況下,低成本、高效能地進(jìn)行開發(fā),就成為企業(yè)難以觸及之地,而云平臺恰恰能夠填補(bǔ)這個(gè)缺口。
大公司搶灘AI云市場
今年2月,Gartner發(fā)布了首個(gè)云AI開發(fā)服務(wù)魔力象限,將市場上供應(yīng)商劃分為四大象限——領(lǐng)導(dǎo)者、有遠(yuǎn)見者、特定領(lǐng)域者(小眾玩家)、挑戰(zhàn)者。
Gartner定義的領(lǐng)導(dǎo)者象限即“擁有強(qiáng)大市場和心理認(rèn)知地位”,其中聚集了亞馬遜、微軟、谷歌、IBM四個(gè)MLaas主流服務(wù)商。
MLaas,全稱Machine Learning as a services,是一種以機(jī)器學(xué)習(xí)作為服務(wù)內(nèi)容的云平臺類型,涵蓋大多數(shù)基礎(chǔ)設(shè)施問題,如數(shù)據(jù)預(yù)處理、模型訓(xùn)練和模型評估,以及進(jìn)一步的預(yù)測。預(yù)測結(jié)果可以通過REST api與企業(yè)內(nèi)部IT基礎(chǔ)設(shè)施連接起來。
亞馬遜是全球云計(jì)算市場“拓荒第一家”,穩(wěn)占主導(dǎo)地位,能夠在AI云產(chǎn)品開發(fā)上走在世界前列是毋庸置疑的。亞馬遜開發(fā)的MLaas可分為兩個(gè)層級:用于預(yù)測分析的Amazon ML和服務(wù)于數(shù)據(jù)科學(xué)家的SageMaker工具。SageMaker是功能更加強(qiáng)大的機(jī)器學(xué)習(xí)工具,可以簡化數(shù)據(jù)探索和分析,而無需服務(wù)器管理,更適用于經(jīng)驗(yàn)豐富的從業(yè)人員實(shí)現(xiàn)高效工作。
從云部署的方式來說,微軟Azure為云AI開發(fā)人員提供了更加靈活的平臺,它可以根據(jù)企業(yè)客戶的需求,將服務(wù)部署在Azure云、虛擬私有云或本地中。微軟Azure機(jī)器學(xué)習(xí)平臺的優(yōu)勢在于,可以將所需的訓(xùn)練模型封裝在容器中并部署到Azure、本地或IoT設(shè)備,并且易于擴(kuò)展和管理。
微軟的云服務(wù)很重視擴(kuò)展性與算力的適配。去年11月在美國丹佛舉辦的SC19超算展會上,微軟和英偉達(dá)共同推出了基于Azure云服務(wù)的可擴(kuò)展GPU加速型超級計(jì)算機(jī)NDv2。據(jù)了解,新的微軟Azure NDv2可以擴(kuò)展到數(shù)百個(gè)用于復(fù)雜AI和高性能計(jì)算(HPC)應(yīng)用的英偉達(dá)Tensor Core GPU。今年5月,微軟宣布專門為OpenAI在Azure上構(gòu)建了一臺新的超級計(jì)算機(jī),計(jì)算能力可達(dá)全球前五。
TensorFlow可以說是谷歌云的明星級產(chǎn)品,是端到端的開源機(jī)器學(xué)習(xí)平臺。有業(yè)內(nèi)人士分析認(rèn)為,TensorFlow是AI時(shí)代的操作系統(tǒng),谷歌是想通過TensorFlow,吸引用戶選擇Google更多的產(chǎn)品服務(wù),直白地說就是構(gòu)建生態(tài)。而IBM的AI云產(chǎn)品得益于其在增強(qiáng)學(xué)習(xí)領(lǐng)域的悠久歷史,可以提供從自動數(shù)據(jù)準(zhǔn)備和算法選擇到一系列優(yōu)化指標(biāo)。
AI與云深度融合
在Gartner的魔力象限中,騰訊是唯一入圍的國內(nèi)云服務(wù)商。與SAP共同被Gartner歸為在特定行業(yè)或方法上展現(xiàn)實(shí)力,或者與特定技術(shù)堆棧好結(jié)合的服務(wù)商。
騰訊在國外市場脫穎而出取決于其核心業(yè)務(wù)游戲、聊天和視頻等,走入國際舞臺的微信是騰訊AI大的應(yīng)用場景之一,微信AI致力于語音識別、NLP、數(shù)據(jù)挖掘和ML,語音轉(zhuǎn)文字服務(wù)可支持普通話、廣東話、英語、藏語和維吾爾語,文本分析功能可支持中英雙語。
Gartner的評判標(biāo)準(zhǔn)是供應(yīng)商必須在北美、南美、歐洲、中東和非洲、亞太的至少兩個(gè)地區(qū)中為2018年的云AI開發(fā)人員服務(wù)增加至少20個(gè)新的付費(fèi)企業(yè)客戶,阿里和百度因此被排除在外。
不過國內(nèi)大廠的野心可不小。
阿里巴巴在2019年9月發(fā)布了第一款芯片含光800,至此端云芯片布局已經(jīng)成型。云上AI訓(xùn)練芯片和端上的AI推理芯片是阿里的下一個(gè)目標(biāo)。
去年8月,百度與浪潮達(dá)成合作,百度飛槳將與浪潮AI Station共同提升深度學(xué)習(xí)在AI服務(wù)器端的能力,實(shí)現(xiàn)云+端的全方位覆蓋。
Gartner最新分布式存儲報(bào)告顯示,浪潮存儲產(chǎn)品競爭力位列全球第二,而分布式云作為云計(jì)算新模式也首次進(jìn)入到了Gartner云計(jì)算技術(shù)成熟度曲線。“云的連接是我們對云新的認(rèn)識。”浪潮集團(tuán)高級副總裁、浪潮云董事長兼CEO肖雪在近日公開表示。肖雪認(rèn)為,一片云會逐漸被分布式云取代,將根據(jù)不同場景、不同模式和方式提供服務(wù)。
肖雪認(rèn)為,數(shù)據(jù)未來會走向制造過程,不僅包含數(shù)據(jù)治理、數(shù)據(jù)開放和數(shù)據(jù)服務(wù)等基本能力。把多元異構(gòu)的數(shù)據(jù)通過AI整理成業(yè)務(wù)所需數(shù)據(jù),匯集到“數(shù)據(jù)湖”中,最終可以通過AI輸出對未來世界的發(fā)現(xiàn)。“云+數(shù)+AI的新運(yùn)營商可以推動業(yè)務(wù)流速,將政府、企業(yè)和消費(fèi)者連接在一起,也是新基建要呼喚的一個(gè)方向。”肖雪表示。
各大廠商在AI與云的融合上頻頻落子,不過在季新蘇看來,國內(nèi)AI云仍處于起步階段。季新蘇認(rèn)為,主要原因在于國內(nèi)企業(yè)整體上云率,其實(shí)在全球范圍內(nèi)云端AI平臺的企業(yè)級用戶都不算多,本質(zhì)上是受制于AI技術(shù)發(fā)展本身。
AI云服務(wù)提供商競爭更激烈
季新蘇指出,這些云服務(wù)領(lǐng)軍者提供的云端AI工具對于AI技術(shù)的發(fā)展有著積極影響,不過從商業(yè)化的角度來說,AI技術(shù)是否能夠取得突破也成為影響云端AI開發(fā)工具市場擴(kuò)展的重要因素。另外,目前在云端比較成熟的是諸如提供語音、圖像識別、文本識別類的具象AI,更高層級的通用類AI云端服務(wù)還尚未成為主流,本質(zhì)來說也是AI技術(shù)的發(fā)展瓶頸。
目前,AI發(fā)展在全球范圍內(nèi)還局限在感覺、感知層面,而通用AI則是向認(rèn)知層面跨越,應(yīng)具有開放問題的求解能力,這就需要更大的算力以及更強(qiáng)的學(xué)習(xí)能力。香港科技大學(xué)教授楊強(qiáng)曾公開表示,大算力是AI突破的方式,很多學(xué)術(shù)專家開始嘗試采用遷移學(xué)習(xí)的方法解決通用問題,如果算力足夠大,那么遷移學(xué)習(xí)就可以適配到各個(gè)領(lǐng)域。中國工程院院士高文則認(rèn)為,開源是AI取得突破的關(guān)鍵,無需太過擔(dān)心隱私安全問題,就像習(xí)武一樣,不停攻防才能進(jìn)步。
業(yè)內(nèi)專家達(dá)成共識,大算力、高效學(xué)習(xí)以及開源是AI技術(shù)發(fā)展的關(guān)鍵因素,這也是云服務(wù)商需要同步考慮的平臺能力走向。
在Gartner的魔力象限中,與領(lǐng)導(dǎo)者象限僅一步之遙的挑戰(zhàn)者象限呈現(xiàn)空缺狀態(tài),也就說在Gartner看來,能夠挑戰(zhàn)亞馬遜、微軟、谷歌、IBM四巨頭的AI云廠商尚未出現(xiàn),也可以說,未來AI云服務(wù)提供商后來者之間的競爭將會更加激烈,畢竟AI技術(shù)還有非常大的空間可以挖掘。
標(biāo)題名稱:AI與云計(jì)算的深度融合會帶來什么?
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