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雲端成為AI遊戲場by 那福忠

抬望眼,仰天看雲端,雲端之大,不知道給我們省了多少力氣,把自己的資料、照片、程式交給雲端,需要的時候用網路取存,甚至引用雲端的各種服務,像亞馬遜網路服務 (Amazon Web Services) 就是這樣的雲端平台,藉別人的龐大運算資源,來專心作自己的工作。使用的人越多、需求的功能越多,現在大家都想工作 AI 化,所以 AI 進入了雲端。


(AI 開始進入雲端。取自網路)

西雅圖的兩個數位巨人,亞馬遜與微軟,月前同時推出 AI 軟體 Gluon,是一個開放資源的「深層學習」,讓初學的人很容易的建立神經網路、訓練網路,來建構 AI 基礎。但矽谷的另一巨頭 Google 並不落後,也推出的開放 AI 軟體 TenorFlow,現在已被 Airbnb、eBay、Uber 等用來發展自己的 AI 能力,成為 Google 的主要營運計畫元件。

這三大巨頭除了本身的生意,Google 的廣告、亞馬遜的零售、微軟的軟體,莫不積極想在雲端領先,據報導 Google 現在屈居第三,但雲端運算漸從資料的儲存轉向 AI 服務,大小公司可以藉雲端做更聰明的事,來提昇自己營運,AI 是 Google 的強項,尤其是 TensorFlow 可以很容易的用在 Google 自己的雲端服務,形成三足鼎立的局面。

現在亞馬遜推出深層學習工具,包括自動化抉擇與語音辨識的算術法,試圖強化雲端運算的主導地位,在這個快速成長且利潤豐厚的市場,與微軟及 Google 一較長短。亞馬遜在上週 AWS 年會,宣布了 20 項新功能,給有意發展但沒有時間與資源的人,容易取得相關技術。AWS 在各行業有很多顧客,但微軟與 Google 利用他們見長的 AI 與 ML (Machine Learning),與亞馬遜在雲端競爭,很多顧客對 AI 與 ML 有興趣,但很少雲端業者能提供這些資源與專業。(註:Google 的 AI 主要由 Alphabet 研發)

SageMaker 是亞馬遜推出來的 ML 服務,用戶可以簡易的建構、並訓練 ML 模型,然後就可以直接用在實際作業。ML 是 AI 的基礎,首先建立 ML 模型、然後用數據去訓練,最後才能用到實務,這一過程需要專業知識與技術、更需要時間,SageMaker 可以讓大家輕鬆從雲端實驗,至少可以體驗一下 AI 到底是怎麼回事。

AWS 成立 11 年,資料中心遍佈全球,給許多大公司提供運算資源,去年營收創新到 122 億美元,盈餘用作補貼亞馬遜其餘的營運。雲端運算的市場,目前是 350 億美元,技術市場研究機構 Gartner 估計到 2021 年成長到 890 億美元,今後三年成長一倍半,勢必成為各家必爭之地,能把 AI 加進去,自然增加競爭籌碼。

Gartner 認為這一趨勢會持續,並擴大到到廣泛的功能,普及到每一個人都能使用。雲端的功效越來越明顯,大家的資料中心越來越縮小、甚至完全交給雲端,運用雲端的儲存功能與運算資源。AI 成為數位技術的下一進程,但技術複雜,能普及到雲端為大家所用,自然受到歡迎。

互聯網的概念與早期應用約有半個世紀,但自 TCP/IP 協定的啟用到今天不過 30 年,卻把地球緊緊的網在一起,網出了許許多多的花俏。雲端形同互聯網的升天,立體空間可遊戲的地方更多,AI 升空了,但會停在雲端不動?AI 的智慧會不會反過來動一動互聯網?以後的數位環境會長成什麼模樣,現在難以想像........。

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