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『杨剑勇』巨头激战云服务市场：AI是第一竞争力，助推产业智能化落地


文/杨剑勇
近年来 ， 人工智能技术得到爆发式进步 ， 从算力的提升 ， 到应用上“云” ， 至此有足够数据来提升AI算法水平 ， 推动人工智能应用各行业 。 算法提升不仅依赖于数据 ， 更依赖于开源机器学习工具与平台广泛应用 ， 包括谷歌TensorFlow、脸书的PyTorch ， 伯克利大学的Caffe、百度PaddlePaddle（飞桨）等 。 很多AI企业都依托主流开发工具和开源平台来构建、训练、部署AI应用 ， 在这些开源框架基础上进行开发AI产品 。
开源 AI 平台 ， 提升云服务厂商竞争力
在AI开源路上 ， 谷歌、脸书Facebook和百度三大互联网企业则走行业前面 ， 被广泛使用的TensorFlow ， 谷歌于2015年将其开源；百度在2016年对深度学习框架“飞桨”开源；还有脸谱旗下PyTorch机器学习工具 。
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依据早前IDC所发布的《深度学习框架和平台市场份额》报告 ， 在中国深度学习平台市场形成谷歌、脸书、百度三强鼎立态势 ， 他们是中国企业使用度最高、市场份额最大的三大深度学习平台 。
还有由谷歌、思科、IBM、红帽等公司开发人员共同创建的免费提供的开源机器学习平台Kubeflow也得到广泛使用 。 这个深度学习开源工具 ， 最初是谷歌内部运行TensorFlow一种开放式资源 ， 它基于一个名为TensorFlow Extended的管道 。
最开始只是在Kubernetes上运行TensorFlow一种简单方法 ， 但此后扩展为用于运行整个机器学习多体系结构和多云框架 。 并得到上百个组织参与 ， 包括亚马逊、英特尔、优步、戴尔、阿里云等云服务上都在使用 。 Kubeflow项目致力于使机器学习（ML）工作流在Kubernetes上的部署简单 ， 可移植且可扩展 。
亚马逊 AWS
IDC在机器学习开发平台厂商评估中谈到 ， AWS在全球机器学习市场取得了令人瞩目的成绩 ， 根据其内部调研数据 ， 约80%的TensorFlow AI系统部署在AWS的云服务上 。 在中国市场 ， AWS更是凭借自动化机器学习Sagemaker快速获得较高的市场认知度 ， 依托云服务的客户积累其机器学习产品也得以快速部署 。
据了解 ， 在AWS上 ， 利用Kubeflow ， 可以简化Kubernetes上部署机器学习工作流过程 。 亚马逊推出一项完全托管的Kubernetes 的Amazon Elastic Kubernetes Service（Amazon EKS）服务 ， 这样开发者和企业在EKS上使用 Kubeflow 进行分布式 TensorFlow训练 。
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另外 ， 来自权威研究机构Gartner发布《Magic Quadrant for Cloud AI Developer Services》研究报告显示AWS、微软、谷歌、IBM位列领导者象限的厂商 ， 而AWS排名第一 ， 领跑全球 。 报告指出 ， AWS拥有非常强大产品组合 ， 在市场有很高的知名度 ， AWS为开发人员提供的服务可以满足那些没有机器学习（ML）技能和寻求高级功能的人的需求 。
值得一提的是 ， 为了帮助开发人员学习应用机器学习（ML）、AI和深度学习 ， AWS提供了30多种数字培训课程以及AWS DeepLens和AWS DeepRacer ， 开发人员可以使用它们学习深度学习和强化学习的基础知识 。
腾讯
Gartner发布《Magic Quadrant for Cloud AI Developer Services》研究报告 ， 腾讯云是中国唯一入选Gartner云AI开发者服务魔力象限的云厂商 。 报告称 ， 腾讯云在云AI开发领域具有技术、产品以及市场影响力三大整体优势 ， 这表明在AI开发者服务领域得到市场认同 ， 从侧面印证腾讯凭借AI技术 ， 成为中国云厂商引领者 ， 并逐渐成为国际云厂商中强劲竞争者 。
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