人工智慧成為公共雲中的遊戲規則改變者

只有輕鬆獲得基於雲的創新人工智慧服務(機器學習等)以及必要且快速的計算能力，才能開發新穎的「智能」產品、服務和商業模式。與此同時，人工智慧服務確保了Amazon Web Services、微軟和谷歌這樣的公共雲提供商的發展。因此，人們可以觀察到「雲-人工智慧的相互依存性」。

如今，沒有雲計算，人工智慧(AI)的炒作就無從談起。只有輕鬆獲得基於雲的創新人工智慧服務(機器學習等)以及必要且快速的計算能力，才能開發新穎的「智能」產品、服務和商業模式。與此同時，人工智慧服務確保了Amazon Web Services、微軟和谷歌這樣的公共雲提供商的發展。因此，人們可以觀察到「雲-人工智慧的相互依存性」。

經過十多年的發展，雲計算已經發展成為Amazon Web Services或微軟等提供商的沃土。但是，谷歌和阿里巴巴等落伍的企業的競爭正在加劇。隨著與人工智慧相關的雲服務的大規模的、持續的引進，供應商也加大了自身的競爭壓力，為的就是提高他們在客戶中的吸引力。

雲是人工智慧的後盾 ...反之亦然

對於大大小小的公司而言，構建和運行功能強大且具有高度可擴展性的人工智慧系統都是一件昂貴的事情。最終，訓練演算法和以及在這之後運行相應的分析系統需要大量的計算能力。通過自己的地下室、伺服器機房或數據中心提供準確數量和準確的計算能力是不可能的。人們也不在需要之後的計算能力。

縱觀亞馬遜、微軟或谷歌所涉足的領域，這三家提供商近年來逐漸積累了巨大的計算能力，同樣擁有400億美元雲計算行業的大量份額。對於他們來說，使用人工智慧服務擴展投資組合是雲計算的下一個合理步驟。一方面，分別開發人工智慧應用程序，對現有應用程序的智能增強需要輕鬆訪問計算能力，數據，連接性和附加平台服務。要不然，獲得對現有客戶的吸引力並贏得新客戶就顯得十分必要。兩家公司都在尋找更容易使用的解決方案，這些方案能將人工智慧集成到他們的應用程序和商業模式中

Amazon Web Services

Amazon Web Services(AWS)不僅是雲先驅和創新領導者，而且還是全球公共雲市場的領導者。目前，由於AWS的可擴展性和全面的平台服務，AWS是開發，部署雲和人工智慧應用的領先雲環境。除了其它公告外，AWS在最近的Invent峰會上提出了Amazon Cloud 9(2016年7月收購了Cloud9 IDE Inc.)。基於雲的開發環境，直接集成到AWS雲平台中，開發雲本地應用程序。此外，AWS還宣布了六項機器學習即服務(MLaaS)，包括視頻分析服務以及NLP服務和翻譯服務。此外，AWS還提供MXNet、Lex、Rekognition和SageMaker等強大的人工智慧應用程序開發服務。SageMaker尤其引人注目，因為它有助於控制機器學習應用程序的整個生命周期。

但是，AWS與所有雲服務一樣也對與人工智慧相關的服務貫徹鎖定服務的方法。所有人工智慧服務都與AWS環境緊密結合，以確保在人工智慧解決方案開發之後AWS仍然是操作平台。

亞馬遜也堅持其成功的戰略。在亞馬遜通過AWS公開提供作為服務的大規模可擴展電子商務平台之後，支撐Alexa的技術緊接著幫助客戶將聊天機器人或語音助手集成到應用程序中。

微軟

微軟可以在商業環境中獲得廣泛的客戶群。這與廣泛的雲服務和人工智慧服務組合提供了大體上良好的先決條件，也可以將自身確立為領先的人工智慧市場參與者。特別是由於微軟提供綜合的生產力和業務流程解決方案，它可能會成為企業客戶的重要議題。

微軟堅持使用Windows、Office 365或Dynamics 365等產品在全球公司的數字生態系統中牢牢地佔據著中央位置。這正是數據各自存在的地方，這就是數據流發生的地方，這些數據流可用於訓練機器學習演算法並構建神經網路。微軟Azure是使一切得以集中運行的中心樞紐，它還提供必要的基於雲的人工智慧服務來執行公司的人工智慧戰略。

谷歌

谷歌仍然在雲端落後於AWS和微軟。不過，人工智慧可能會成為遊戲規則改變者。將今天的Google AI服務組合與AWS和微軟相比較，你可以看到谷歌在創新的公共雲和人工智慧服務提供商中是明顯的落後者。如果你想一想谷歌迄今為止在人工智慧上投入了39億美元的，這是驚人的。與競爭對手相比，亞馬遜投資了8.71億美元，微軟僅投資了6.9億美元。谷歌缺的只是一以貫之的執行力。

但是!谷歌已經擁有的工智能用戶超過100萬(主要是通過收購數據科學界的「Kaggle」獲得)，並擁有大量的人工智慧技術(其中包括收購「DeepMind」)。而且，在開發人員中，谷歌被認為是最強大的人工智慧平台，它擁有最先進的人工智慧工具。此外，TensorFlow是領先的人工智慧引擎，它能為開發人員提供最重要的人工智慧平台，它可以作為眾多人工智慧項目的基礎。此外，谷歌還開發了專門適用於TensorFlow的自有張量處理單元(TPU)。最近，谷歌發布了Cloud AutoML，這是一款應對毫無經驗的機器學習開發人員的MLaaS，以幫助創建深度學習模型。

如果你牢記安卓操作系統(例如智能手機，家用電器，智能家居或汽車)就是谷歌干預一切的利器，那麼在谷歌雲端平台上運行的人工智慧服務的潛力就會清晰可見。唯一讓人沮喪的是，谷歌仍然只能為開發者提供服務。谷歌仍然缺少能與微軟打破平局的東西——擁有企業客戶。

人工智慧成為公共雲中的遊戲規則改變者

人工智慧平台和服務市場還處在初級階段。但為了滿足日益增長的以智能產品和服務為客戶提供服務的需求，公司將繼續尋求必要的技術和支持。而且，只有能輕易使用基於雲的人工智慧服務以及必要且快速可得到利用的計算能力，這對於開發新穎的「智能」產品，服務和商業模式來說才是必不可少的。因此，對於企業來說，建立內部人工智慧系統是沒有意義的，因為幾乎不可能以高性能和可擴展的方式操作它們。此外，重要的是不要低估需要分析的全球分散式設備和數據的訪問。只有在全球範圍可擴展且連接良好的雲平台才能實現此目標。

對於提供商來說，人工智慧可能成為公共雲中的遊戲規則改變者。在AWS和微軟漸漸領先群雄後，谷歌望塵莫及。不過，谷歌的人工智慧投資組合可能會有所作為。特別是TensorFlow及其在開發人員中的受歡迎程度正中谷歌下懷。但是AWS和微軟都會提防它，並共同採取行動對抗它。「Gluon」是這兩家公司共同開發的開源深度學習庫，它與TensorFlow看起來非常相似。另外，AWS和微軟提供了廣泛的人工智慧引擎(框架)，而不僅僅是TensorFlow。

人工智慧服務足以讓谷歌趕上AWS，這種說法是值得懷疑的。但微軟很快就能感受到競爭。對於微軟來說，至關重要的一點是，提供商能夠以多快的速度使其企業客戶相信其人工智慧服務組合。同時傳達其他微軟產品(例如Azure IoT)的重要性，並因人工智慧策略而考慮使用這些服務。AWS將堅持雙重戰略，專註於開發人員和企業客戶，並將繼續引領公共雲市場。AWS將成為所有那些完全不想利用TensorFlow的人的家，特別是原生雲人工智慧用戶。不要忘記面向創新並意識到人工智慧服務的好處的大客戶群。

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（來源：企業網D1Net）

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