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撰文：杨丽
近日，re: invent开发者大会上，AWS宣布提供AI SaaS服务，并推出三大人工智能服务：图像识别服务“Rekognition”，语音合成服务“Amazon Polly”，以及可用于构建多步对话功能的聊天应用“Lex”。
谷歌DeepMind的AlphaGo在今年3月的人机大战中一举成名。
微软则在Office365、Azure云、Dynamics365上布局人工智能。
IBM的Waston在智力竞赛《危险边缘》中出色表现也家喻户晓，用于金融和医疗场景下的智能预测。
Apple的Siri利用自然语言处理来识别语音命令。
Facebook的深度学习面部识别算法能够快速准确地识别出人脸。
国内，学习AWS归来的阿里云也不甘示弱。据统计，今年双11阿里人工智能服务“双11”承接占比超95%，阿里小蜜累计接待消费者数超632万，相当于5.2万客服小二连续工作24小时。
几乎所有的大型科技公司都不约而同地将目光转向了人工智能。
……
如果将人工智能投入云计算市场呢？
在过去数年中，云计算已经成为现代软件解决方案的主流趋势，像网站或数据库一样稀松平常。目前，云计算市场的赛道上已出现众多选手，亚马逊，微软，谷歌和IBM处于领跑地位。此外，阿里云也同样遥遥领先。既然云市场格局已基本稳固，那么是否其他一项黑马技术冲破现有局面呢？
有的，这就是人工智能。
人工智能的到来，带给人们无穷的想象空间。这项技术不仅可以提升现有云平台供应商的竞争壁垒，还有可能激发出新一代的云计算技术。
实际上，人工智能技术已经服务人类很久了，好的人工智能技术往往让我们感觉不到它的存在。例如，知识图谱、自然语言处理、机器翻译、语音识别、图像识别等均为人工智能技术广泛应用的场景。
技术专家Jesus Rodriguez提到，下一代云计算将由AI（人工智能）所驱动。那么，人工智能究竟能否成为下一代云计算的驱动力量？
作为一种技术趋势，人工智能不仅缔造了全新一代的编程框架，还影响了新一代需要大规模运行AI程序的硬件技术。
为何移动化和物联网做不到的事情，人工智能却办到了？
目前出现的一些变革性技术趋势如移动化或物联网，都还没有对云计算格局产生颠覆性的影响，而人工智能技却可以影响新一代的云计算基础架构。
仔细梳理移动化或物联网与人工智能之间的差异，我们就会发现如下几点：
在云平台之上，移动和物联网技术通过移动应用或物联网设备，以后端云服务的形式体现出来。这么说来，云平台并不需要提供移动应用或物联网设备，而是要具备实现这些解决方案的后端云服务能力。
与该模型相对应的是，嵌入了AI技术的应用程序不仅需要复杂的后端服务，还得要优化运行需要大量AI解决方案的GPU。例如，新一代人工智能云平台可跨越数百个按需配置了最佳GPU性能的节点，从而部署深度学习框架（如TensorFlow或Torch）编写的程序。
过去数年间，全球各大云平台供应商不断加深对嵌入人工智能的投入。随着技术的不断成熟，谷歌，亚马逊，微软和IBM开始逐渐将人工智能技术嵌入到PaaS解决方案中。
在Jesus Rodriguez看来，当前云上的人工智能可分为以下两个方向：
1.云端深度学习平台（Cloud Machine Learning Platforms）
像微软的Azure云，AWS，谷歌云，都通过构建一种机器学习模型将人工智能嵌入到云平台中。
2.人工智能云服务（AI Cloud Services）
像IBM的Waston，微软的认知服务，谷歌的Cloud Vision或自然语言API，都可通过简单的API调用，嵌入先进的AI技术或认知云计算能力，这种模式无需在AI基础架构上投入重金。
而随着AI技术的不断演变，云平台将从简单支持AI能力的层面，演变成为一整套完整的AI程序。
“人工智能先行”（AI First）成为必然
KPCB研究数据显示：全球智能手机用户数比上年增长21%，去年增长31%，增速放缓；在经过5年高增长后，2015年全球智能手机出货量增长10%。这说明，移动互联网用户增速已经首次放缓。
移动互联网从硬件到工具再到内容，整个移动互联网产业链已非常成熟，想要从中再寻求新的创新机会实为少数。因此，从“移动先行”到“人工智能先行”成为必然。
在未来，“人工智能先行”是围绕人工智能而建立的新一代云计算模式。围绕这个模型，我们通常有以下5方面问题需要强调：
1．支持主流AI框架。下一代云计算平台可以运行在一些主流框架如TensorFlow, Caffe, Theano, Torch等平台上运行深度学习或者人工智能应用程序，这跟当前支持浏览器应用程序或后台进程为同一原理。从这个角度而言，AI优先的云计算不应该被限制在单独的AI框架之中，而是应该支持各类被全球开发者广泛运用的深度学习框架。
2.GPU（图形处理器）优化下的基础架构。为了灵活运行复杂的AI进程，新一代云计算基础架构必须支持针对快速计算而进行优化的GPU环境。目前，人们已经进行了相关的初步努力，如微软将N系列GPU实例作为Azure云平台的一部分。
3.管理工具。当前深度学习和AI框架的最大挑战之一就是缺乏操作管理工具。而下一代的云计算平台，其特殊之处就在于：通过提供先进的工具，管控部署在自身基础架构上的AI程序。
4.人工智能优先的基础架构服务。下一代云计算平台将不仅能搭建嵌入人工智能技术的基础架构，还可实现AI技术在基础架构和平台服务上的优先地位。未来，AI将成为提升如存储，计算，或安全等云服务智能化的关键因素。。
5.与主流PaaS服务相集成。为了构建先进的人工智能应用程序，下一代云计算平台应该提供AI和深度学习框架之间的无缝集成，以及包括在云平台之内的现有云服务目录。
云计算助力人工智能技术快速发展，反过来，人工智能也将借助云计算的臂膀充分发挥自身价值。
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