化解谷歌AI霸权的另一种思路？开发平台的生态围剿

来源： 脑极体

概要： 无论是学界还是巨头，都只能给出规则和参考，以及一小部分示例性应用，而最终让人工智能落地产生价值的，只能是成千上万脑中闪过鬼点子的开发者。

相较移动互联网，AI将是一个更激进的开发者游戏。

无论是学界还是巨头，都只能给出规则和参考，以及一小部分示例性应用，而最终让人工智能落地产生价值的，只能是成千上万脑中闪过鬼点子的开发者。

这种特性的驱动下，抢占人工智能开发基础，聚拢优质开发者生态就成为了巨头们在AI军备赛上的重头戏。而这场比拼的核心要素，就是深度学习开发平台。

目力所及，各种供给机器学习、深度学习的框架与平台层出不穷。由于很多平台都是企业和科研内部使用或者半开放模式，所以完整统计到底有多少类似平台很困难。但可以肯定的是，市面上至少有超过15个主流框架。

值得注意的是，这些平台以及背后的企业主体并不是那么友善。围绕平台、社区和开发者群落，一场新的人工智能争夺战正在打响。

而目前这场战役的主旋律，是如何围剿谷歌与TensorFlow。

由于机器学习平台最初多是局限在学界使用，算法与模型的工程化基础不够充足，所以开发平台也更多是由实验室推出。大家各玩各的，不够统一。

这种方案的流弊，在于产业线索掺杂进来之后，人工智能开发平台变得非常复杂和碎片化。一个开发者为了让产品具有不同方面的功能，常常需要使用不同平台，然后费尽心力的整合到一起。

针对这种情况，9月8日微软与Facebook联合推出的一款开源工具：ONNX。

所谓的ONNX，是“Open Neural Network Exchange”的缩写，即“开放的神经网络切换”。从名称就可以看出，这款工具的价值在于开发者可以把训练的神经网络架构在不同平台间无缝对接，省去了大量的转换成本。

根据微软和Facebook公布的消息，ONNX目前已经确定兼容微软的Microsoft Cognitive Toolkit、Facebook的深度学习框架PyTorch以及非常主流的深度学习开发平台Caffe2。

这三个开发平台之间的打通当然是有其价值的，但好事者却更关注另一个信息：打通的平台中没有谷歌的TensorFlow。

于是一种猜测应运而生：Facebook和微软这两个重度AI投注者，或许希望依靠打通开发平台带来的技术标准化价值、灵活操作的体验优势以及打通平台界限后的社区资源共享，来更好的激发开发者兴趣，从而孤立谷歌在开发平台层面的势能。

这或许说明，合纵连横的互联网企业“围棋”法则，已经开始在AI这块相对意义上的净土中上演了。