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自建AI一片向好 但市场纷争仍充满未知

2020/11/20 作者:智造文记 来源:曾响铃 点击:

  摘要:文 | 曾响铃来源 | 科技向令说从来没有一个时代,像今天这样对人工智能的未来充满乐观。在新近的报告中,Gar

从来没有一个时代,像今天这样对人工智能的未来充满乐观。

在新近的报告中,Gartner预测到2022年,企业应用AI的平均数量相对2019年将增长9倍,而到2022年,AI商业价值将达到3.9万亿美元;Forrester则更为乐观,其综合各种市场调查分析后认为到2025年,所有企业都将使用AI。

可以说,Al项目将在不久的将来蓬勃发展。

但是,这是针对于AI业界宏观趋势的判断,对那些真正需要用到AI的企业来说,选择什么样的方式、什么样的服务商来获得AI能力,仍然是一个必须考虑的问题。这其中,对于很多体量较大的企业而言,自建AI而非购买现成AI服务成为首要选择,给从事相关领域的AI技术服务商打开了庞大的商业空间,而由于涉及数字化转型升级的战略动作,牵一发而动全身,这些企业选择服务商也会更为谨慎。

这时候,一些权威行业报告的价值就体现出来。

不久前,Forrester发布“The Forrester Wave?:Predictive Analytics And Machine Learning In China,Q4 2020”报告,对中国PAML(预测分析与机器学习)厂商进行了年度评估。AI主要由机器学习(ML)模型组成,这个报告既可以看作行业层面的盘点,更给予希望选择正确的PAML解决方案自建AI、提升AI生产力的企业以权威的参考。

从这个报告,我们可以看到巨头竞逐下PAML市场行业格局的巨大变化,以及自建AI庞大的商业机会背后的独特挑战。

自建AI的PAML成为大势所趋 低门槛、规模化、算力优化成为三大能力

从玩家分布的格局来看,2020年,服务自建AI的PAML呈现三大技术巨头+一个独角兽企业领衔的市场格局,阿里云、华为云、第四范式、百度智能云位居Leaders象限,显示它们在帮助企业自建AI这件事上取得了先机:

从Forrester Wave报告,看自建AI如何帮助企业转型升级

值得一提的是,这个象限图的取得,建立在Forrester一整套成熟的指标体系基础之上。

例如,纵轴代表当前产品的优势,包括数据、建模、协作、模型评估、模型运营、方法和算法以及平台基础设施等;横轴则代表面向未来的战略优势,包括执行能力、解决方案路线图、实施、合作伙伴、价格策略和社区等;圆圈大小则表示市场地位,其结果由客户认可度、产品收益评估值及市场认知度三大维度得出。

正是由于复杂、严密的指标库,让Forrester的各类分析报告得到市场广泛认可。

同时,报告中指出,中国数字经济正在蓬勃发展,企业选择正确的PAML产品可帮助企业快速、规模化构建AI应用,提高企业生产力。

因此,Forrester报告中,也着重总结了PAML产品所应具备的三大能力:

1、可为不同的团队简化模型开发

随着企业业务的不断发展,AI应用场景也将从几个扩展至数千个。为此,PAML产品应当具备适合不同团队和角色的模型开发能力。PAML需要友好的可视化界面来开发AI模型;侧重代码的数据科学团队需要可覆盖整个模型开发生命周期的完整、集成的独立开发环境;不具备深厚ML知识的商业用户则需要特性齐全的自动机器学习(AutoML)能力来提高ML生产效率。

2、可快速大规模地部署机器学习模型

构建ML模型只是起点,为实现业务效益,公司必须将模型部署到生产应用中,并对其进行监督管理。PAML需要具备从开发系统到生产系统的模型部署能力,以业务友好的方式监督ML模型性能,管理ML模型并确保部门间协同合作,使用新数据对在线ML模型进行再训练以防性能下降。

3、可利用分布式和混合架构加速训练和推理

在模型训练过程中,会涉及大量参数运算,从而加重计算基础设施的负担。PAML应帮助企业有效地将训练工作量分配到分布式架构中,以减少开发人员的等待时间。此外,模型推理会直接决定客户体验,为满足推理需求并符合隐私规定,PAML应提供混合架构,便于跨云、数据中心和边缘部署模型。

抢占企业自建AI的蓝海,PAML玩家还面临三大挑战

蓝海的风浪不来自于同行的竞争,客户的需求决定着玩家能否走得更稳、更远,当下的自建AI市场也是如此。

从客户需求的角度出发,结合Forrester报告的一些洞察,我们能得到当下PAML赛道上的玩家面临的三大挑战,这些挑战,是后进者必须思考的问题。反过来看,也正是有效应对了这些挑战,阿里云、华为云、第四范式、百度智能云才能位居Leaders象限,或者,从另一个角度看,第四范式这个独角兽才能与巨头们坐在一起。

1、技术层面,能力无限高,但门槛要无限低

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