文|邻章
随着云计算对企业数字化转型、产业智能化升级助力作用在过往实践中被充分证明 ， 拥抱云计算实现转型已成为行业共识 ， 并由此推动产业蛋糕持续扩大 。
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但在过往产业实践中 ， 传统云计算仅让企业将业务流程从机房搬到云上（降本）但却并不充分发挥数据效力、促进业务创新实现（增效）的局限也被暴露了出来 。 而AI技术与云计算的深度融合趋势 ， 更进一步对算力和应用架构提出了新要求 。
让AI技术原生于云 ， 成为云计算厂商技术升级共同追求 这也由此推动着云计算迈入以数据和机器智能为驱动 ， 用AI“跑”海量云上数据 ， 并从海量数据中发现规律、训练模型、提炼知识 ， 促进产出增加和效率提升 ， 充分满足业务创新需求的新时代 。
在此背景下 ， 国内主要云计算玩家们也相继对旗下云计算进行了重大升级 。
百度智能云在7月29日召开的智能经济高峰论坛上 ， 推出了以“云为底座、飞桨为核、生态为翼”的百度智能云2.0构架 ， 将百度智能云“云智一体”带入AI原生云时代——在继承云原生优势的基础上 ， 面向AI场景提供极致弹性的高性能异构算力 ， 打造简洁、高效的AI应用开发架构 ， 实现与应用场景相结合、灵活易用、效能为先的适应未来发展趋势 ， 助力企业数字化转型和智能化升级一步到位 ， “适合跑AI的云”和“懂场景的AI”是其主要特征 。
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在此之前 ， 阿里云智能总裁张建锋在2020云栖大会上 ， 也宣布阿里云进入2.0时代——飞天云这个“超级计算机” ， 将装上一个数字原生操作系统 ， 就像Windows让电脑走进千家万户一样 ， 升级后的云让人类和云计算的交互更加容易 ， 让云能够普及到更多企业、更多人 。
华为云则提出云原生2.0概念——华为云CTO张宇昕表示 ， “新云原生企业既需要让新生能力生于云、长于云 ， 把AI、大数据、边缘计算、视频等新生能力用于企业 ， 同时也需要继承和发展既有能力 ， 并与新生能力立而不破、有机协同 。 ”
虽然上述各大云服务厂商对云计算升级的描述各有特色 ， 但总结来看：让人工智能技术原生于云 ， 而不是叠加于云 ， 已成为云计算厂商们进行云计算升级时的共同技术发力点 。 这事实上也是一直以来云计算与人工智能技术深度融合趋势的更进一步 。
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这一理念特征落地到具体产业实践 ， 带来的效果也的确是显著的 ， 在各个领域都显现出了独特价值 。 这在阿里云、华为云、百度智能云等云计算厂商的产业实践中 ， 均有例证 。
以体育赛事为例 ， 云计算和人工智能技术正让体育训练更为科学、高效 ， 为运动健儿们摘金夺银提供强有力的助攻 。
【时代|AI原生云时代，市场竞争天平又将倾向何方？】诸如针对跳水运动这种需要在不到2秒钟的时间内就完成起跳、翻腾、转体、入水等一系列高难度动作的超高速运动 ， 过往由于缺乏对运动员姿态的精准捕捉 ， 也导致训练多为感性指导 ， 缺乏具体的量化标准 ， 同时日常训练中的珍贵数据以及教练和运动员所具备的专业知识也难以数字化、规模化的形式留存、流转 。
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正是基于这些实际痛点 ， 国家跳水队选择与百度智能云合作 ， 利用百度智能云 “3D+AI”技术开放了国内首个AI跳水辅助训练系统 ， 实现了对运动员训练动作姿态全过程的精准捕捉与量化评估 。
从实效来看 ， 这套系统将跳水队运动员训练效率提升20% 。 这对于专业体育运动而言 ， 是极强的效能提升 。
在此 ， 若是将这套系统推广至足球、篮球等其他运动类目的训练乃至是用户日常运动训练使用 ， 也或将大大提升运动训练效率 ， 加速体育强国建设进程 。
云计算竞争升维：AI技术开放度与开发环境友好度成竞争重心 当市场玩家们都在强调云原生、AI技术 ， 事实上也推动着行业竞争走向开始从前期的基本能力稳定性升维至满足企业业务创新需求 。
在此 ， 云计算厂商的AI技术开放度与开发环境友好度 ， 将成为行业竞争重心 ， 它关系到云计算企业对开发者的争夺 。
从市场发展来看 ， 当下云计算市场正呈现出两大特征：
一是随着让应用最大程度享受云计算红利的架构思想的云原生逐步落地 ， 应用开发者的心智正逐步从基础设施层当中解放出来 ， 开始从“资源效能”逐步向“研发效能”和“交付效能”靠拢 。
二是随着数据量的激增、算法的突破、算力的爆发 ， 人工智能技术进入了快速发展期 ， 迎来了与产业应用场景广泛结合的新阶段 。 但各类企业和产业对智能化需求并不是统一的 ， 而是多种多样的 ， 这导致很多需求都需要单独定制 ， 很难用通用的AI模型去满足所有需求 。 相关数据显示：市场上86%的需求为定制Al需求 ， 定制模型的数量从2017年至2020年激增了6倍之多 。 产业需求的多样化特征 ， 要求云计算提供商具备满足企业对技术非标化、定制化需求的能力 。
上述两大现实特征于云计算厂商而言 ， 则意味着云计算厂商需要向开发者开放自身能力 ， 以助力开发者实现“研发效能”与“交付效能”提升 。 可以说 ， 谁能最大限度满足开发者的需求 ， 谁就有可能成为接下来云计算市场竞争的最大赢家 。
众所周知：开发者是云计算生态发展壮大的核心力量 ， 只有开发者源源不断的汇聚在云计算平台上 ， 开发各类应用 ， 云计算生态蛋糕才有持续做大的机会 。
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正是基于此 ， 各大云计算厂商才会在强调云计算基础能力的同时 ， 也不遗余力的向业界传达、展示自家云计算在人工智能技术、算法模型等层面的开放力度以及低代码开发特征 。
如我们所见：百度智能云在让百度大脑所具备的330多项AI技术能力供开发者按需选用的同时 ， 也推出了内置丰富行业模型和功能组件的AI中台以及提供企业知识应用全生命周期一站式解决方案的知识中台 ， 帮助企业集约化管理AI能力和知识；飞桨深度学习平台也针对不同需求开发者推出了零门槛开发平台EasyDL、全功能AI开发平台BML等 ， 实现开发需求全覆盖 ， 以进一步降低开发难度和周期 ， 帮助开发者快速构建智能化应用；华为云也在做几乎同样的事情 ， 相继推出了一站式AI开发平台ModelArts和ModelArts Pro ， 并对外开放AI能力——截至2020年6月底 ， 华为云EI企业智能可提供60款人工智能服务、160项功能 。
从结果来看 ， 云计算厂商的技术开放 ， 到了业界开发者的积极回应 。 这从百度智能云飞桨深度学习平台累计开发者数量超过360万人 ， 服务企业达13万家 ， 平台模型超过40万个 ， 零门槛开发平台EasyDL更以22.8%的市场份额位列机器学习平台市场份额第一（截止2020年12月） ， 服务用户超过80万；华为云从2016年至今 ， 华为云与计算领域开发者数量从2.5万发展到180万 ， 增长超过70倍等数据中 ， 便可见一斑 。
开发者对云计算巨头们开放能力的欢迎态度 ， 事实上也不难理解 ， 毕竟随着AI技术等对应用开发和功能实现的影响越来越大 ， 这也就要求企业具备更强的AI开发能力 ， 毕竟从数据收集、数据预处理、数据标注、模型训练、模型评估和模型部署等一系列任务 ， 无一不考验着企业的AI模型精度和AI开发效率、AI算力资源等AI开发能力 。 但现实情况是 ， 多数企业都不具备AI技术储备能力 。 所以从这个角度来看 ， 云计算平台们对外开放人工智能技术、算法模型等核心技术 ， 助力敏捷开发 ， 当然会受到开发者的热烈欢迎 。
写在最后： 企业数字化、产业智能化是一条长路 ， 但云计算大厂们则通过不断的技术革新、开放赋能 ， 正助力更多企业大步快跑进产业智能化的升级浪潮中 ， 大大缩短了这一升级路径所需时间 。
在此 ， 想必人工智能技术融入万物 ， 助力构建高度智能化、极大解放生产力的时刻 ， 距离我们也不会太远 。 而在技术、需求与产业进化永不停歇、奔涌向前的现实下 ， 未来的技术框架又会进步到何种程度 ， 我们拭目以待 。
作者：邻章【微信：ZLxgic ， 公众号：TMT317】 ， 专注科技互联网评论 ， 致力传递价值思考 ， 系36Kr、虎嗅、钛媒体、界面、创业邦、创事记、人人都是产品经理等40余家科技互联网平台专栏作者 。
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