全球对以人工智能为核心的系统的支出已飙升至 1540 亿美元，比上一年增长 26.9%。
这种指数级的增长表明，组织不仅仅在采用人工智能，而是在围绕人工智能重塑其整个运营方式。
我们正处于 AI优先时代的黎明，在这个时代，云原生技术和突破性的生成式人工智能（GenAI）成为转型的基石。
随着企业竞相利用人工智能的潜力，AWS、Azure、OCI 和 GCP 等科技巨头已成为关键支柱，提供一系列 AI 服务和解决方案，重新定义业务运营、客户体验和创新能力。
在这篇文章中，我们将探讨这些领先的云服务提供商如何帮助组织构建 AI驱动的云原生解决方案，并实现切实的业务成果。
AI优先的范式转变
63%的公司已经以某种形式实现了人工智能的应用！
AI优先组织的概念是对企业如何运营、创新和交付解决方案的根本性重新构想。这不仅仅是将AI整合到现有流程中，而是以AI为核心构建整个组织架构和战略。
【掌握基础知识】 机器学习 vs 深度学习 vs 大型语言模型（LLMs）vs 生成式人工智能（GenAI）：它们有何不同？后续再写一篇来介绍，这里暂且不表。
云原生AI工具在转型中的关键作用
云原生AI工具在这一转型中发挥了重要作用。它们为企业提供了必要的可扩展性、灵活性和先进能力，使得在各种业务功能中轻松实现AI解决方案成为可能。
无需从零开始构建或进行复杂的自定义集成，尤其是当企业已经运行在某个超大规模云平台上时，云原生工具可以让AI的部署更加高效。
这些工具涵盖了从自然语言处理、计算机视觉到预测分析和机器学习的广泛应用，帮助企业充分利用AI的潜力，而无需投入大量的内部专业技术或基础设施。
生成式人工智能的崛起加速了AI革命
生成式AI（GenAI）的最新发展进一步加速了这场人工智能革命。这些GenAI模型能够生成类似人类的文本、图像甚至代码，且与云平台无缝集成。
这种整合为内容创作、产品设计与开发以及客户互动开辟了新的前沿领域，使企业能够大规模自动化并提升创造性和广泛的业务流程。
利用云平台实现AI部署——关键AI服务
主要云服务提供商（AWS、Azure、OCI 和 GCP）提供了独特的AI服务生态系统，以满足不同组织的需求和技术要求。以下是它们如何支持“AI优先”组织的实现：
1. AWS上的AI（Amazon Web Services）
AWS 提供全面的 AI 解决方案，涵盖机器学习和人工智能的各个方面：
Amazon SageMaker：一站式机器学习平台，可快速构建、训练和部署 ML 模型。
Amazon Rekognition：预训练和可定制的计算机视觉能力，用于图像和视频分析。
Amazon Lex：构建对话式AI的工具，用于开发聊天机器人和虚拟助手。
Amazon Comprehend：自然语言处理，用于文本分析。
Amazon Forecast：时间序列预测服务。
Amazon Bedrock：提供Anthropic、Stable Diffusion 和 AI21 Labs 的基础模型，通过单一 API 访问。
Amazon CodeWhisperer：为开发人员提供AI驱动的代码建议工具。
Amazon Textract：从扫描文档中自动提取文本、手写和数据。
使用案例：Netflix 使用 AWS 的 AI 服务支持推荐引擎，处理海量用户数据以提供个性化内容推荐，从而显著增强用户参与度和留存率。
2. Azure上的AI（Microsoft Azure）
Microsoft Azure 提供了一套强大的 AI 解决方案，与其云平台深度集成：
Azure Machine Learning：用于训练、部署和管理 ML 模型的云环境。 Azure Cognitive Services：预构建 AI 模型，覆盖视觉、语音、语言和决策任务。 Azure Bot Service：构建智能对话机器人。 Azure Databricks：基于 Apache Spark 的协作分析平台。 Azure Synapse Analytics：集成分析服务。 Azure OpenAI Service：提供 GPT-4 等 OpenAI 强大语言模型的访问权限。 Microsoft Copilot：生成式 AI 助手，集成到 Microsoft 365 应用中以及安全生态系统中。 使用案例：Uber 使用 Azure AI 预测乘客需求，优化司机分配并减少乘客等待时间。Azure 的 AI 还支持语音指令和自动客户支持功能，提升个性化推荐和路径优化。
3. GCP上的AI（Google Cloud Platform）
Google Cloud 提供了广泛的 AI 和机器学习服务：
Vertex AI：统一平台，用于构建、部署和扩展 ML 模型。 Cloud Vision AI：提供强大的图像分析和识别能力。 Cloud Natural Language：支持高级自然语言理解和生成。 Cloud Translation：神经机器翻译服务。 Cloud AutoML：自动化机器学习模型开发。 Gemini：Google 最先进和通用的 AI 模型系列。 PaLM 2：用于文本生成和分析的大型语言模型。 Duet AI：集成到 Google Workspace 和 Google Cloud 中的 AI 助手。 使用案例：Spotify 利用 GCP 的 AI 服务支持音乐推荐系统，分析用户偏好和收听习惯创建个性化播放列表，同时探索 AI 工具检测潜在有害内容，确保用户享受更安全的听歌体验。
4. OCI上的AI（Oracle Cloud Infrastructure）
Oracle 云基础设施提供专为企业应用设计的 AI 服务：
OCI Data Science：托管环境，用于构建、训练和部署机器学习模型。 OCI Vision：预训练模型，用于图像分析和对象检测。 OCI Language：自然语言处理功能，用于文本分析和理解。 OCI Anomaly Detection：用于时间序列数据中的异常检测。 OCI Speech：语音识别和合成服务。 OCI GenAI：支持 Cohere 和 AI21 Labs 等基础模型的生成式 AI 任务。 OCI Document Understanding：AI驱动的文档分析和数据提取。 使用案例：Yamaha Motor 使用 OCI 的 AI 服务优化供应链管理、开发自动驾驶系统，并提升移动产品的安全性。
总结
这些云平台提供的 AI 服务帮助企业实现 AI 优先的愿景，使复杂的 AI 技术更易于实施。通过利用云平台的可扩展性和灵活性，企业可以以较低的成本实现高性能 AI 应用，加速创新和业务转型。
顶级云服务提供商的托管AI服务比较分析
尽管所有主要云提供商都提供托管AI服务，但每个云平台都有其独特的优势、特点和专长。
以下是AWS、Azure、OCI 和 GCP 提供的托管AI服务的比较：
1. AWS (Amazon Web Services) 托管AI服务
作为全球最大的公共云提供商，AWS凭借其庞大的基础设施、丰富的数据资源和强大的机器学习研究，开发出了一整套全面的托管AI服务。
AWS拥有200多项云服务，已成为希望扩展AI/ML能力的企业首选平台，提供业界领先的工具。
优势：
丰富的文档和社区支持。 与其他AWS服务的无缝集成。 强调自动化机器学习工作流。 强大的安全功能和合规性认证。
考虑因素：
对新手而言，学习曲线可能较陡峭。 由于服务种类繁多，定价可能较复杂。 示例：摩根大通利用Amazon SageMaker开发和部署机器学习模型，用于欺诈检测、风险管理和个性化银行服务，充分利用了AWS的可扩展性和先进的AI能力。
2. Azure (Microsoft Azure) 托管AI服务
Microsoft的Azure云平台在托管AI服务领域脱颖而出，通过与更广泛的微软生态系统的无缝集成。
作为企业软件的领导者，微软将Azure的AI能力定位为服务于那些深度依赖微软生产力工具和业务应用的组织，提供熟悉且紧密集成的体验。
优势：
与Microsoft工具（Office 365、Dynamics 365）的深度集成。 强大的混合现实和物联网场景支持。 用户友好的界面和开发工具。 高级的安全功能和合规性服务。
考虑因素：
与开源替代品相比，某些服务的定制化可能有限。 对于非微软工作负载来说，成本可能较高。 示例：劳斯莱斯使用Azure AI服务实时分析发动机性能数据，预测维护需求并优化航空公司燃油效率，展示了Azure在物联网和预测分析中的优势。
3. GCP (Google Cloud Platform) 托管AI服务
Google Cloud Platform的托管AI服务充分利用了科技巨头在自然语言处理、计算机视觉和机器学习方面的深厚专长。
借助其前沿的研究成果和海量数据集，GCP的AI服务包括从AutoML工具到高级语言模型等一系列服务。
优势：
将尖端AI研究整合到服务中。 强力支持TensorFlow和其他开源ML框架。 在自然语言处理和翻译方面的先进能力。 创新的AutoML工具用于模型开发。
考虑因素：
与AWS和Azure相比，市场份额较小，可能影响长期支持。 一些服务可能会因Google的快速迭代而经历更多变化。 示例：空中客车国防与航天部门利用GCP的AI和ML服务分析卫星图像，自动化地检测和分类地球表面物体，展示了GCP在计算机视觉和大规模数据处理方面的优势。
4. OCI (Oracle Cloud Infrastructure) 托管AI服务
OCI凭借其专为Oracle企业应用和数据库优化的AI服务，在市场上与众不同。它为那些深度投资于Oracle技术的企业提供独特的能力，重点在于集成和性能优化。
Oracle Cloud Infrastructure（OCI）通过将AI服务与公司占主导地位的企业软件组合紧密对接，开辟了托管AI服务市场的独特定位。
随着越来越多的组织深入使用Oracle技术堆栈并希望利用AI，OCI提供了无缝的路径，将AI能力与Oracle自动化数据库、Gen2云基础设施和广泛的业务应用程序集成。
优势：
深度集成Oracle的企业软件套件。 为AI工作负载优化的高性能基础设施。 强调数据安全和治理。 对已使用Oracle产品的组织具有成本效益。
考虑因素：
与AWS和Azure相比，生态系统较小。 对于那些未大量依赖Oracle技术的组织，可能存在一些局限性。 示例：Marriott International利用OCI的AI服务分析客户偏好和行为，提供个性化的体验并进行有针对性的营销活动，充分利用OCI与其现有Oracle系统的集成。
总结
这些云平台的托管AI服务帮助企业实现AI优先的愿景，使得复杂的AI技术更易于实施。通过利用云平台的可扩展性和灵活性，企业能够以较低的成本实现高效能AI应用，加速创新和业务转型。
由云原生技术驱动的变革性AI应用场景
以下是一些最具影响力和独特性的应用场景：
无人机与AI集成的自主作物监控：
领先的农业公司将无人机影像与云托管的计算机视觉AI结合，实时检测作物健康问题、优化灌溉并自动化收割决策。
OTT平台的上下文视频推荐：
流媒体服务利用无服务器云基础设施和深度学习模型分析用户行为、视频元数据和流行趋势，为用户提供个性化的下一视频推荐。
工业物联网的预测性维护：
制造商采用边缘计算、机器学习和云分析，构建预测性维护系统，预测设备故障、减少停机时间并优化资产生命周期。
自动化保险理赔处理：
保险公司使用计算机视觉AI自动化理赔工作流程，快速提取和分析来自文档、照片和传感器数据的内容。
智能航空乘客协助：
航空公司在云平台上部署对话AI聊天机器人，处理航班改签、行李查询及其他常见客户请求。
云原生MLOps用于快速模型迭代：
企业正在采用基于云的机器学习操作（MLOps）来简化整个模型生命周期——从训练到部署再到监控。
零售供应链的智能预测：
零售商利用云托管的时间序列预测模型，预测需求波动、优化库存水平并减少缺货情况。
制造中的自动化缺陷检测：
由计算机视觉AI和边缘计算驱动的工厂自动化解决方案，帮助实时检测和分类产品缺陷。
选择合适的平台 - 完美的云原生匹配
在选择适合您的AI优先计划的平台时，考虑以下因素：
现有基础设施：如果您已经深度投资于某一生态系统（例如微软或Oracle），相应的云提供商可能提供更平滑的集成和成本效益。 特定AI需求：评估哪个平台最好地满足您的业务目标所需的特定AI需求，如自然语言处理、计算机视觉或预测分析。 可扩展性需求：考虑平台能否应对当前及未来的数据量和处理需求。 集成能力：评估AI服务与您现有技术堆栈和数据源的集成情况。 成本结构：分析各平台的定价模型，考虑短期成本和长期可扩展性开支。 人才可用性：考虑您所在地区是否有熟悉所选平台的技术认证专业人才。 合规性与安全性：确保该平台符合行业特定的法规要求和安全标准。
附录-一些补充知识
1. 什么是云原生AI？
云原生AI是指使用云原生技术（如容器、微服务和Kubernetes）构建和部署的人工智能系统和应用程序。
这种方法使AI解决方案能够实现可扩展性、灵活性和高效性，并能按需利用云资源。
云原生AI简化了AI模型和服务的开发、部署和管理，使其能够跨不同的云环境进行工作。
2. 什么是托管AI？
托管AI服务是云基础的服务，提供预构建或易于定制的AI和机器学习能力。
主要的云提供商提供这些服务，处理AI系统的底层基础设施和复杂性，使企业能够在没有深入专业知识的情况下实施AI解决方案。
托管AI包括模型训练、部署、监控和扩展等服务，简化了AI的采用过程。
3. AI能取代云吗？
不，AI无法取代云解决方案，因为它们的功能不同。虽然AI通过优化资源分配、智能自动化和个性化体验增强了云计算的能力，但云提供了基础设施、可扩展的资源和数据存储，这些都是AI系统在有效运行中所依赖的。
AI和云的关系是共生的，两者相互赋能。
4. 如何在AWS上构建AI？
要在AWS上构建AI，可以按以下步骤进行：
使用Amazon SageMaker进行端到端机器学习。 利用Amazon Rekognition进行计算机视觉，使用Amazon Comprehend进行自然语言处理（NLP），以及使用Amazon Forecast进行时间序列预测。 使用AWS Lambda进行无服务器AI部署。 使用AWS Glue进行数据准备，并使用Amazon S3进行数据存储。 使用AWS CodePipeline实施MLOps实践，进行AI模型的CI/CD。
5. Azure上有哪些AI模型？
Microsoft Azure提供了一系列预构建的AI模型，通过其Cognitive Services服务，包括计算机视觉、语言处理、语音识别和决策模型。
它还支持在Azure Machine Learning上进行定制模型开发。此外，Azure通过Azure OpenAI Service提供对强大大语言模型（如GPT）的访问，支持先进的自然语言处理能力。
6. Oracle Cloud有AI吗？
是的，Oracle Cloud提供AI功能。它提供OCI Data Science用于构建和部署机器学习模型，OCI Vision用于图像和视频分析，OCI Language用于自然语言处理，OCI Speech用于语音识别和生成。Oracle还将AI集成到其云应用程序中，用于智能自动化和决策过程。
附录：
