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范式|第四范式发布企业级AI操作系统Sage AIOS

DoNews 8月20日消息（采访人员 李昊原）今日上午 ， 第四范式在上海召开年度发布会 ， 以"万悟赋能 商业生花"为主题 ， 重磅推出了Sage AIOS 。 Sage AIOS的诞生 ， 在中国乃至全球开辟了企业级AI操作系统新的里程碑 。 与Sage AIOS同时发布的新品还有第四范式自动化AI生产力平台Sage HyperCycle ML、线上化智能运营系统天枢以及全新AI算力平台SageOne 。 目前 ， 第四范式覆盖从算力、操作系统、生产平台到业务系统的全栈AI产品矩阵 ， 助力企业全面的智能化转型 。

发布会现场 ， 第四范式创始人兼CEO戴文渊对此深有体会："多年来第四范式团队冲在AI落地的最前线 ， 在摸爬滚打中 ， 我们总结出数据治理难、科学家稀缺、业务价值不佳以及算力成本负担重 ， 是企业AI转型中四个最常见的阻力 。 这些问题归根结底是因为缺少基于规范和标准的基础设施 ， 所以 ， 今天我们设计和构建了更标准化的AI产品 。 "                                
 范式|第四范式发布企业级AI操作系统Sage AIOS
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 革新数据形式 为AI量身定做的操作系统Sage AIOS
【范式|第四范式发布企业级AI操作系统Sage AIOS】定位于AI时代的Windows（操作系统） ， 第四范式发布了革新性产品Sage AIOS 。 众所周知 ， Windows在PC时代的地位不可撼动 ， 在其通用且强大的平台上 ， 运行着各种应用软件 ， 并基于低门槛的"桌面管理"实现人人可用 。 Sage AIOS作为人工智能的标准化管理平台 ， 同样封装了各类AI应用 ， 包括给AI科学家和开发者使用的工具类应用 ， 以及针对某个场景一键上线的业务类应用 。
AIOS最为重要的设计是数据治理 。 第四范式在帮助企业落地AI的过程中发现 ， 数据治理甚至占据高达95%的时间 ， 即便花费了这么多的时间 ， 数据质量问题仍然困扰着AI业务效果的提升 ， 效率和效果成为企业数据治理的两大难题 。 AI需要支持数据一致性、时序性和闭环的数据治理系统 ， 而定义好数据形式 ， 可以同时满足这三个需求 。
第四范式Sage AIOS平台对于"数据形式"的定义是创新性的 。 具体而言 ， AIOS平台上规定了数据的准备和使用方式 ， 其中包括不同业务场景中的模型需要什么样的数据 ， 对应的数据需要从什么IT系统上去调取 ， 以及如何将这些数据处理为AI ready的数据、"投喂"到AI系统中 。
针对不同场景AI数据形式不同的问题 ， Sage AIOS浓缩了第四范式在多个业务场景下数据治理的经验 。 在AIOS平台上 ， 企业想要构建某个AI应用场景 ， 如推荐、反欺诈等 ， 只需一键进入相应场景的数据形式、便可直接开始构建AI ， 1-2天即能落地一个AI应用 。 长期来看 ， Sage AIOS将沉淀越来越丰富的数据形式 ， 承载越来越多的AI应用 。
如果说定义了"数据形式" ， 相当于定义了AI版Windows的文件格式 ， 那么有效的资源调度与管理机制 ， 则是Windows的"进程调度器" ， Sage AIOS采用HyperScheduler动态地对各个任务进行合理的资源分配 ， 有效管理调度CPU、GPU、加速卡等各类异构设备资源 ， 从而避免AI应用资源分配不均导致的任务响应慢、宕机等问题 ， 将资源利用率提升50% ， AI全流程耗时节约三分之二时间 。
PC时代 ， Windows用超越DOS的简洁的人机交互界面 ， 通过Word、PDF等无数种标准化文件格式 ， 助推PC for Everyone 。 AI时代 ， 第四范式Sage AIOS采用极简、通识易用的交互界面 ， 首次让AI进入到AI桌面应用的发展阶段 ， 将各种数据形式进行集中化中台管理 ， 以消弭AI落地鸿沟 ， 实现AI for Everyone

搭建完规范化的AI操作系统 ， 企业开始准备规模化应用AI ， 此时 ， AI科学家短缺成为瓶颈--据第三方公司调查显示 ， 每年新增100万个AI应用场景 ， 而每年最多新增1000名科学家 ， 这导致了严重的AI应用需求与科学家之间的供需矛盾 。


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