貝恩2021技術(shù)報(bào)告：到2025年，30%的云服務(wù)供應(yīng)商將專注于人工智能計(jì)算工作負(fù)載

在過(guò)去的半個(gè)世紀(jì)里，計(jì)算行業(yè)經(jīng)歷了三個(gè)重大轉(zhuǎn)變：大型電腦時(shí)代；向PC服務(wù)器的轉(zhuǎn)變；以及移動(dòng)和互聯(lián)網(wǎng)的興起。現(xiàn)在，我們正處于第四次轉(zhuǎn)型的風(fēng)口浪尖，即以數(shù)據(jù)為中心的計(jì)算，這將在很大程度上受到人工智能日益普及的推動(dòng)。

由于可以處理急劇增長(zhǎng)的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，以及大幅降低計(jì)算成本，人工智能(AI)工具正通過(guò)云平臺(tái)和開源軟件得到更廣泛的應(yīng)用。可以毫不夸張地說(shuō)，機(jī)器將能夠在未來(lái)幾年對(duì)機(jī)器進(jìn)行編程，這將為數(shù)據(jù)中心帶來(lái)前所未有的效率提升。關(guān)于失業(yè)和道德的問(wèn)題仍將是人工智能公司的一個(gè)特征，但越來(lái)越明顯的是，人工智能將繼續(xù)通過(guò)個(gè)性化方式來(lái)改善產(chǎn)品和客戶體驗(yàn)，創(chuàng)造新的產(chǎn)品和工作類別，并推動(dòng)社會(huì)關(guān)鍵領(lǐng)域的進(jìn)步，例如網(wǎng)絡(luò)安全和公共安全。

現(xiàn)在，真正的問(wèn)題是，誰(shuí)將引領(lǐng)人工智能發(fā)展？

市場(chǎng)現(xiàn)狀

普遍的說(shuō)法是，未來(lái)幾年人工智能的發(fā)展軌跡將由各行各業(yè)的企業(yè)共同塑造。實(shí)際上，很明顯，大型云服務(wù)供應(yīng)商(CSP)作為行業(yè)的創(chuàng)新者，將繼續(xù)推動(dòng)行業(yè)發(fā)展，幫助其他企業(yè)定制和部署他們自己的人工智能產(chǎn)品和服務(wù)。

很少有公司有資格成為人工智能行業(yè)的領(lǐng)導(dǎo)者。CSP處于最佳位置，因?yàn)樗麄冊(cè)诖笠?guī)模使用AI方面具有顯著的領(lǐng)先優(yōu)勢(shì)。自然語(yǔ)言處理（例如亞馬遜Alexa）、圖像識(shí)別和處理（Facebook和Google）、推薦系統(tǒng)（谷歌搜索、阿里巴巴電子商務(wù)）、自動(dòng)駕駛中的視覺處理（Alphabet的Waymo）和智能等應(yīng)用程序都是如此。

CSP的云服務(wù)和數(shù)字服務(wù)使他們能夠訪問(wèn)AI模型所需的大量數(shù)據(jù)。AI模型的規(guī)模和復(fù)雜性呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)，需要有能力構(gòu)建和操作定制的AI從業(yè)者。CSP，可以為人工智能公司提供個(gè)性化服務(wù)。

CSP擁有最大的AI服務(wù)器機(jī)群，他們?cè)贏I計(jì)算架構(gòu)上的支出正在加速增長(zhǎng)。根據(jù)貝恩對(duì)這些公司的采訪，目前超過(guò)15%的CSP專注于人工智能計(jì)算工作負(fù)載。預(yù)計(jì)到2025年，這一比例將上升到30%以上。屆時(shí)，前四大AI工作負(fù)載—視覺、自然語(yǔ)言處理、推薦引擎和智能搜索—將占CSP的AI服務(wù)器機(jī)群的70%左右。（見圖1）。

CSP還開發(fā)了一些非常復(fù)雜的商業(yè)AI模型。深度學(xué)習(xí)模型的復(fù)雜性，每3到4個(gè)月就會(huì)增加一倍以上（見圖2）。其中最大的是谷歌于1月推出的1.6萬(wàn)億參數(shù)Switch Transformer模型，以及OpenAI于今年5月進(jìn)行商業(yè)化的1750億參數(shù)GPT-3模型。

CSP創(chuàng)建并推進(jìn)了領(lǐng)先的AI開發(fā)人員框架，這些框架是打包的數(shù)學(xué)庫(kù)集合，用于支持開發(fā)人員訓(xùn)練和推理復(fù)雜的AI神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。絕大多數(shù)AI算法運(yùn)行在TensorFlow（谷歌）、PyTorch（Facebook）和PaddlePaddle（百度）上，全球數(shù)百萬(wàn)AI開發(fā)者在很大程度上依賴于CSP奠定的這一基礎(chǔ)。

此外，CSP是人工智能服務(wù)的最多產(chǎn)開發(fā)商之一。從2020年9月到2021年6月，亞馬遜網(wǎng)絡(luò)服務(wù)、微軟Azure、谷歌云平臺(tái)和阿里云將其人工智能平臺(tái)產(chǎn)品擴(kuò)展了約30%（見圖3）。他們不僅在核心AI模型和服務(wù)方面取得了顯著進(jìn)步，而且在更復(fù)雜的文本到語(yǔ)音功能和圖像分析方面也取得了顯著進(jìn)步。CSP還引入了工具來(lái)簡(jiǎn)化完整的AI工作流程，從數(shù)據(jù)攝取到模型部署和維護(hù)。例如，AWS擴(kuò)展了其SageMaker服務(wù)，以簡(jiǎn)化AI開發(fā)生命周期的各個(gè)階段。

最后，大部分AI人才都集中在CSP中。美國(guó)排名前五位的公司（亞馬遜、微軟、Alphabet、Facebook和IBM），其人工智能員工人數(shù)超過(guò)了剩下的45家公司的員工人數(shù)總和。

所有這些都表明CSP可能仍然是將AI功能轉(zhuǎn)化為產(chǎn)品并廣泛使用的主要公司。隨著AI民主化進(jìn)程的加速，越來(lái)越少的公司會(huì)建立自己的AI堆棧，因?yàn)樗璧臅r(shí)間和金錢往往不值得。

企業(yè)將能夠使用第三方工具（通常來(lái)自CSP）構(gòu)建差異化的AI產(chǎn)品和服務(wù)，從而使他們能夠?qū)Ｗ⒂谕ㄟ^(guò)特定領(lǐng)域的專業(yè)知識(shí)來(lái)增加價(jià)值。例如，Intuit工程師正在使用AWS SageMaker的AI模型設(shè)計(jì)和訓(xùn)練工具來(lái)幫助將AI整合到公司的財(cái)務(wù)軟件產(chǎn)品中。這將Intuit的典型AI開發(fā)時(shí)間從六個(gè)月縮短到不到一周，并且在2020年，該公司將其生產(chǎn)的AI模型數(shù)量增加了50%，達(dá)到數(shù)百個(gè)。最重要的是，它通過(guò)更好的自助軟件工具和收據(jù)處理幫助Intuit節(jié)省了客戶的時(shí)間，并通過(guò)改進(jìn)還款程序，預(yù)測(cè)使公司能夠承保更多貸款。

把握機(jī)遇

那么，這一切對(duì)技術(shù)提供商意味著什么呢？

對(duì)于CSP而言，首要任務(wù)是通過(guò)繼續(xù)構(gòu)建數(shù)據(jù)集，并最大化人工智能在核心業(yè)務(wù)中的價(jià)值，從而保持領(lǐng)先地位。它們可以輸入云平臺(tái)以產(chǎn)生新的洞察力，進(jìn)而幫助企業(yè)改進(jìn)AI產(chǎn)品。

但CSP在追求新行業(yè)和產(chǎn)品的同時(shí)，應(yīng)該明智地平衡近期的投資回報(bào)和長(zhǎng)期的產(chǎn)品差異化。在不同行業(yè)取得成功，通常需要豐富的領(lǐng)域?qū)I(yè)知識(shí)和高技術(shù)性能。在許多情況下，與系統(tǒng)集成商和第三方建立合作伙伴關(guān)系將大有幫助。

行業(yè)領(lǐng)先的CSP還認(rèn)識(shí)到，繼續(xù)努力建立可信賴的關(guān)系和數(shù)據(jù)政策、引導(dǎo)公眾對(duì)人工智能的理解和監(jiān)管，以及開發(fā)先進(jìn)技術(shù)以減少人工智能產(chǎn)品中的偏見非常重要。領(lǐng)導(dǎo)者明白，這些努力不僅可以為公司本身帶來(lái)回報(bào)，而且可以為整個(gè)人工智能領(lǐng)域帶來(lái)回報(bào)。

與此同時(shí)，即使一些科技公司不是原始人工智能創(chuàng)新的領(lǐng)導(dǎo)者，他們?nèi)匀豢梢哉业絼?chuàng)新的方法來(lái)應(yīng)用其他人的人工智能工具來(lái)服務(wù)自己的客戶。它們具有人工智能時(shí)代的一些制勝特征，因?yàn)檫@些企業(yè)（包括企業(yè)軟件公司、系統(tǒng)集成商和服務(wù)于制造、零售、醫(yī)療保健和其他特定行業(yè)的技術(shù)公司）擁有許多客戶接觸點(diǎn)和經(jīng)常使用非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。

這一領(lǐng)域的新興領(lǐng)導(dǎo)者正在考慮加快步伐。雖然聘請(qǐng)數(shù)據(jù)科學(xué)家和首席數(shù)字官并沒有什么壞處，但這并不能抹滅人工智能將公司產(chǎn)品進(jìn)行轉(zhuǎn)化的價(jià)值。領(lǐng)導(dǎo)者將制定以客戶為導(dǎo)向的路線圖，優(yōu)先考慮他們期望的AI用途，并利用用戶反饋循環(huán)來(lái)加快產(chǎn)品設(shè)計(jì)周期、改進(jìn)產(chǎn)品并提高客戶成功率。

至于人工智能計(jì)算的推動(dòng)者—半導(dǎo)體開發(fā)商和制造商，很明顯，人工智能將成為決定性的計(jì)算工作負(fù)載，在云計(jì)算和移動(dòng)時(shí)代輔助他們成功。AI工作負(fù)載的爆炸式增長(zhǎng)以及該領(lǐng)域的創(chuàng)新和民主化動(dòng)態(tài)，導(dǎo)致許多人宣布通用處理器（例如CPU）已經(jīng)“消亡”。但GP處理器實(shí)際上有著光明的未來(lái)，有針對(duì)性的調(diào)整，可能會(huì)更適合處理AI和其他關(guān)鍵工作負(fù)載要求。

最后，許多技術(shù)硬件供應(yīng)商已經(jīng)開始發(fā)展其業(yè)務(wù)模式，從硬件轉(zhuǎn)向軟件，再到超融合、集成的“交付即服務(wù)”。人工智能的普及，加速了這一過(guò)程。

細(xì)分市場(chǎng)的公司正在考慮將其傳統(tǒng)硬件產(chǎn)品轉(zhuǎn)變?yōu)闉槿诤嫌布峁〤SP的AI軟件堆棧的工具，結(jié)合技術(shù)硬件供應(yīng)商的企業(yè)專業(yè)知識(shí)和客戶范圍。許多企業(yè)客戶擁有其行業(yè)AI使用所需的數(shù)據(jù)科學(xué)和應(yīng)用工程技能，但他們?cè)诮桓斗?wù)質(zhì)量、服務(wù)器群管理和系統(tǒng)級(jí)技術(shù)運(yùn)營(yíng)方面的能力并不強(qiáng)。與此同時(shí)，尤其是在美國(guó)的CSP，大多遠(yuǎn)離成為這些企業(yè)的完整AI交付工具，因?yàn)樗麄儾幌胩幚硭胁僮鞣敝氐陌惭b、改造、系統(tǒng)集成和維護(hù)。

盡管如此，這些供應(yīng)商仍有機(jī)會(huì)通過(guò)支持AI的遠(yuǎn)程監(jiān)控和自適應(yīng)改進(jìn)功能來(lái)增強(qiáng)其現(xiàn)有的硬件產(chǎn)品，因此他們可以在幫助客戶充分利用其產(chǎn)品方面發(fā)揮更加積極的作用。

最后，人工智能的“戰(zhàn)場(chǎng)”即將拉開帷幕。但每個(gè)公司都有一條可行的成功之路，原始領(lǐng)導(dǎo)者可以從多方位構(gòu)建產(chǎn)品和服務(wù)，新興領(lǐng)導(dǎo)者在公司優(yōu)勢(shì)的引導(dǎo)下，也可以迅速行動(dòng)，以在這個(gè)新時(shí)代站穩(wěn)腳跟。

報(bào)告原文：https://www.bain.com/insights/who-will-lead-the-next-era-of-artificial-intelligence-tech-report-2021/

標(biāo)簽： 貝恩 人工智能