1.4　AI與云計算的關系

正如前文所提到的，推動AI發展的三個動力是算法、算力和數據（見圖1-10）。隨著云計算的普及，計算的成本在不斷下降，計算能力也變得越來越強大，這是推動AI發展的必備條件。AI是今后產業發展的巨大引擎。無論是國內的BATJ，還是美國的谷歌、亞馬遜、微軟、Facebook、蘋果等公司，都已經擁有了海量的云計算基礎設施。它們各自推出的AI功能都是為了給予云端客戶更強的數據分析能力，從而構建基于人工智能的云服務，這符合未來云服務的“云+AI”發展趨勢。例如，亞馬遜利用AWS云正嘗試為云端客戶提供高效的AI解決方案，如圖1-12所示。谷歌寄希望于借AI在云計算領域趕超AWS。基于微軟云平臺Azure的智能API涵蓋了五大方向的人工智能技術，包括計算機視覺、語音、語言、知識、搜索五大類API。

圖1-12　AWS提供的云端機器學習組件

人工智能技術正在逐漸發展，距離真正的成熟期還有很長的路要走，單單依靠有限的企業去推動整個技術的發展，力量相對有限，而通過開源人工智能平臺，能夠群策群力，將更多的優秀人才調動到人工智能系統的開發中。開源人工智能平臺可以增強云計算業務的吸引力和競爭力，比如用戶使用谷歌開源的TensorFlow平臺訓練和導出自己所需要的人工智能模型，然后把模型導入TensorFlow Serving對外提供預測類云服務，實質上是將使用開源深度學習工具的用戶直接變為其云計算服務的用戶，現階段包括阿里、亞馬遜在內的云計算服務商都將機器學習平臺嵌入其中，作為增強其競爭實力和吸引更多用戶的方式。同時，開放的開發平臺將帶來下游應用的蓬勃發展。開源平臺的建立在推動技術成熟的同時，對科技巨頭來說，既整合了人才，又可以第一時間將開發成果接入自己的產品中，實現研發到商業化的快速過渡，從而在人工智能市場中占據先發優勢。

數據是資產，云計算為大數據資產提供存儲、訪問和計算。通過AI挖掘價值性信息和預測性分析，是大數據的核心議題，也是云計算的最終方向。