“AI是一种高资源消耗、强大的计算系统、规模效应的技术，与云计算结合应用是一种水到渠成的过程。 ”Gartner高级研究主管季新苏在接受记者采访时表示。 无论是AWS、微软azure、谷歌、IBM等“国际云”，还是腾讯、百度、阿里等“国有云”，将AI开发能力移植到云中，都可以为企业和个人用户带来高效且实惠AI可以说是潜力股。 科研人员和投资者希望投入大量人力和资金，让AI齿轮高速旋转，早日看到量变到质变。 但从AI几十年的发展景象来看，它可以说是一项厚薄不均、资源消耗极高的技术。 在这种情况下，低成本、高性能地进行开发成为企业难以看到的地方，云平台可以弥补这一差距。
大公司抢占AI云市场
今年2月，Gartner发布了首款云AI开发服务魔力象限，将市场供应商分为四大象限——领导者、有远见者、特定领域者(小玩家)和挑战者。
Gartner定义的领导者象限是“具有强大的市场和心理认知地位”，聚集了亚马逊、微软、谷歌、IBM家MLaas主要提供商。
MLaas，全名Machine Learning as a services，是一种以机器学习为服务内容的云平台类型，包括数据预处理、模型培训、模型评估以及预测等大多数基础设施预测结果可以通过REST api连接到企业中的IT基础架构。
亚马逊是全球云计算市场的“开拓第一家”，稳居主导地位，无疑能在AI云产品开发方面站在世界前列。 亚马逊开发的MLaas分为两个级别：用于预测分析的Amazon ML和为数据科学家服务的SageMaker工具。 SageMaker是一种功能更强大的机器学习工具，它简化了数据发现和分析，而不需要服务器管理，非常适合经验丰富的员工高效工作。
从云部署的方式来看，MicrosoftAzure为云AI开发人员提供了更灵活的平台，他们可以根据企业客户的需求在azure云、虚拟专用云或本地部署服务。 MicrosoftAzure机器学习平台的优点是可以将所需的培训模型封装在容器中并部署到azure、本地或IoT设备中，从而易于扩展和管理。
微软的云服务重视可扩展性和计算能力的适应。 去年11月在美国丹佛举行的SC19超级计算机展览会上，微软和NVIDIA共同发布了基于Azure云服务的可扩展GPU加速型超级计算机NDv2。 据了解，新的Microsoftazurendv2可以将数百个NVIDIAtensorcoreGPU用于复杂的AI和高性能计算( HPC ) APP应用。 今年5月，微软宣布将专门为OpenAI在Azure上构建新的超级计算机，计算能力将达到世界前五。
TensorFlow是谷歌云的明星级产品，是一个端到端开源的机器学习平台。 有业内人士直言，TensorFlow是AI时代的操作系统，谷歌试图通过TensorFlow让用户选择谷歌更多的产品和服务，坦率地说，这是一种生态建设IBM的AI云产品得益于在强化学习领域的悠久历史，可以提供从自动数据准备和算法选择到一系列优化指标。
AI与云的深度融合
在Gartner的魔力象限中，腾讯只有国内云服务商进入。 与SAP一起，Gartner被归类为以特定行业或方法展现实力或与特定技术堆栈完美结合的提供商。
腾讯在海外市场的差异化依赖其核心业务游戏、聊天和视频等，进入国际舞台的微信是腾讯AI最大的应用场景之一，微信Atai致力于语音识别、NLP、数据挖掘和ML，语音字符转换
Gartner的评估标准是，供应商必须在北美、南美、欧洲、中东和非洲以及亚太至少两个地区向2018年云AI开发者服务添加至少20个新的付费企业客户，阿里和百度被排除在外
但是，国内大工厂的野心不小。
阿里巴巴于2019年9月发布了首款含芯片光800，至此云芯片布局成型。 云上的AI训练芯片和端上的AI推理芯片是阿里的下一个目标。
去年8月，百度与浪潮合作，百度桨将与浪潮AI Station一起提升深度学习在AI服务器端的能力，实现云端的全方位覆盖。
根据Gartner最新的分布式存储报告显示，浪潮存储产品竞争力位居世界第二，分布式云作为云计算新模式进入了Gartner云计算技术的成熟度曲线。 “云的联系是我们对云的新认识。 ”浪潮集团高级副总裁、浪潮云董事长兼首席执行官肖雪近日公开表示。 肖雪认为，云将被分布式云取代，并通过场景、模式和方法提供服务。
肖雪认为，数据未来将走向制造流程，包括数据管理、数据开放、数据服务等基本能力。 通过AI将多元化的数据整理成业务所需的数据，汇集到“数据湖”中，最终可以通过AI输出对未来世界的发现。 “云数AI的新运营商可以促进业务流程，连接政府、企业、消费者，也是新基础设施所呼唤的方向。 ”肖雪表示。
尽管各大厂商频频失败AI与云的融合，但在季新苏看来，国内AI云仍处于起步阶段。 季新苏认为，主要原因是国内企业整体云率，其实全球范围内云型AI平台的企业级用户并不多，本质上受制于AI技术发展本身。
AI云服务提供商竞争激烈
季新苏指出，这些云服务领导者提供的云AI工具对AI技术的发展有着积极的影响，但从商业化的角度来看，AI技术能否取得突破也是影响云AI开发工具市场拓展的重要因素。 另外，目前云端成熟的是提供语音、图像识别、文本识别系统的具体AI，更高层的通用AI云服务还没有成为主流，本质上也是AI技术发展的瓶颈。
目前，AI的发展在世界范围内仅限于感觉、感知水平，而通用AI跨越认知水平，应该具有开放式问题的求解能力，这需要更大的计算能力和更强的学习能力。 香港科技大学教授杨强曾表示，较大的计算力是AI突破的方式，很多学术专家开始试图通过迁移学习的方法解决共同的问题。 他曾公开表示，如果计算能力足够的话，迁移学习可以适应各种领域。 中国工程院院士高文认为，开源是AI突破的关键，不用太担心隐私安全问题，像学武术一样，只有不断攻坚才能进步。
业内专家一致认为，大计算能力、高效学习、开源是AI技术发展的重要因素，也是云服务商同时需要考虑的平台能力方向。
在Gartner的魔力象限，距离领队象限一步之遥的挑战者象限处于空位状态。 也就是说，在Gartner看来，能够挑战亚马逊、微软、谷歌、IBM四大巨头的AI云制造商还没有出现，未来AI云服务提供者后来者之间的竞争将更加激烈。 说起来，AI技术有非常大的余地。
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