貝恩2021人工智能報告：誰將引領下一個時代？

在過去的半個世紀里，計算行業經歷了三次重大轉型：大型機時代；向PC端計算機的轉變；以及云、移動和互聯網的崛起?，F在，我們正處于第四次轉型的邊緣，即以數據為中心的計算，它將主要由日益普及的人工智能驅動。

在處理急劇增長的非結構化數據的需求刺激下，在計算成本急劇下降的情況下，人工智能工具正通過云平臺和開源軟件普及開來。在未來幾年里，不夸張的說，機器將能夠為機器編程，這將為數據中心帶來前所未有的效率提升，并使人工智能技術得到更廣泛的應用。讓工人失業和道德等問題將仍是人工智能公司的一個“特點”，但人們也越來越清楚，人工智能將繼續通過個性化服務改進產品和客戶體驗，創造新的產品類別和工作，并使社會的關鍵領域（如網絡安全和公共安全）取得進展。

現在，真正的問題是，誰將引領人工智能的發展？

常見的說法是，人工智能在未來幾年的發展軌跡將由所有企業迅速采用該技術來決定。在現實中，很明顯，云服務提供商（CSP）將繼續作為行業的領先采用者和創新者，他們將幫助其他企業定制和部署自己的人工智能產品和服務。

很少有公司有資格成為人工智能創新的先驅。社區服務提供者將處于領頭位置，因為他們在大規模使用人工智能方面有著顯著的領先優勢。在自然語言處理（如亞馬遜的Alexa）、圖像識別和處理（Facebook、谷歌）、推薦系統（谷歌搜索、阿里巴巴電子商務）、自動駕駛中的視覺處理（Alphabet的Waymo）和智能城市（阿里巴巴的“城市大腦”、騰訊WeCity）等應用中都是如此。

云服務提供商的云和數字服務使他們能夠獲得有效訓練AI模型所需的大量數據。人工智能模型的規模和復雜性呈指數級增長，這需要人工智能從業者有能力建立和運營大規模系統。而云服務提供商的商業模式則受益于人工智能所能提供的個性化服務。

云服務提供商擁有最大的AI服務器集群，他們在AI計算架構上的支出正在加速。根據貝恩對這些公司的采訪，超過15%的領先云服務提供商的服務器目前正專注于人工智能計算的工作，這個數字預計到2025年將上升到30%以上。到那時，四大人工智能工作：視覺、自然語言處理、推薦引擎和智能搜索將占到云服務提供商人工智能服務器集群的70%左右（見圖1）。

圖1 到2025年，視覺、對話式人工智能、推薦引擎和智能搜索將占云服務提供商的人工智能服務器集群的絕大部分

云服務提供商也已經開發了一些復雜的商業人工智能模型。深度學習模型的復雜性每三到四個月就會增加一倍以上（見圖2）。其中最大的是谷歌在1月推出的1.6萬億參數的Switch Transformer模型，以及OpenAI在2020年5月推出的1750億參數的GPT-3模型。

圖2 深度學習模型的規模正在呈指數級增長

云服務提供商創造并推進了人工智能的開發框架。絕大多數人工智能算法都在TensorFlow（谷歌）、PyTorch（Facebook）和PaddlePaddle（百度）上運行，全球數以百萬計的人工智能開發者在很大程度上依賴于云服務提供商奠定的這個基礎。

此外，云服務提供商是人工智能服務最多產的開發者之一。從2020年9月到2021年6月，亞馬遜網絡服務、微軟Azure、谷歌云平臺和阿里巴巴云將其AI平臺產品擴大了約30%（見圖3）。不僅是核心人工智能模型和服務，還有更復雜的文本到語音功能和圖像分析都有顯著的進步。云服務提供商也在引入工具來簡化整個人工智能的工作流程——從數據讀取到模型部署和維護。例如，AWS擴大了其SageMaker服務，以簡化人工智能開發周期的每個階段。

圖3 超大規模的云服務提供商正在擴大他們的AI服務產品

最后，大部分的人工智能人才都集中在云服務提供商內部。美國五大中心（亞馬遜、微軟、Alphabet、Facebook和IBM）的人工智能員工數量超過了排名第6到第50家美國公司的人工智能勞動力的總和。

所有這些都表明，云服務提供商可能仍然是將人工智能轉化為產品并廣泛應用的主體。隨著人工智能的普及化進程加快，越來越少的公司會建立自己的人工智能堆棧，因為所投入的時間和金錢往往得不償失。

企業將使用通常來自云服務提供商的第三方工具來建立差異化的人工智能產品和服務，使他們能夠專注于自身的特定領域。

選擇一條道路

那么，這對技術供應商來說意味著什么？

對于云服務提供商來說，當務之急是通過繼續建立數據集和最大化人工智能在核心業務中的價值來保持領先地位。

但是，云服務提供商在追求新的行業和產品鄰接時應該謹慎選擇，需要平衡近期的投資回報和長期的產品差異化。在不同行業的成功往往需要大量的專業領域知識和高技術性能。在許多情況下，與系統集成商和第三方建立伙伴關系將事半功倍。

領先的云服務提供商還必須繼續建立值得信賴的關系和數據政策，引導公眾對人工智能的理解和監管，以減少公眾對人工智能產品中的偏見。這些努力不僅可以為公司本身帶來回報，而且可以使整個人工智能行業受益。

雖然數據科學家和首席數字官不可或缺，但深入了解人工智能將如何改變公司產品對客戶的價值更為重要。領導人需要制定一個以客戶為主導的路線圖，優先考慮客戶所期望的人工智能用途，并利用用戶反饋來加速產品設計周期、提升產品并提高客戶的成功率。

至于人工智能計算的推動者——半導體開發商和制造商，在云和移動時代之后，人工智能將成為支撐其成功的決定性因素。人工智能的爆炸性增長以及該領域的創新和普及化導致許多人宣布了通用（GP）處理器（如CPU）的“死亡”。但GP處理器實際上前景不錯，它可能會應用到更適合處理人工智能和其他關鍵工作的處理器系列。

歸根結底，人工智能的戰場仍在形成之中。但每個人都有一條可行的成功之路——從創新先驅到隨后的產品和服務提供商。新興的領導者正在迅速采取行動，在這個新時代建立一個立足點。

報告鏈接：https://www.bain.com/insights/who-will-lead-the-next-era-of-artificial-intelligence-tech-report-2021

標簽： 貝恩 人工智能