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    云原生AI,加速實現人工智能的落地創新

    2022-05-13 13:29:53 IDC中國 點擊量:2792
      【智慧城市網 企業關注】北京,2022年5月13日——IDC發布了《云原生AI-加速AI工程化落地》(IDC #CHC48747822, 2022年5月)報告。分析了云原生AI技術和平臺在優化AI成本和效能、增強AI處理性能、簡化AI開發部署等方面的優勢,同時包括典型應用場景、代表廠商的產品技術和案例,并對企業用戶給出了相應的建議。
     
      在《中華人民共和國國民經濟和社會發展第十四個五年規劃和2035年遠景目標綱要》以及《“十四五”數字經濟發展規劃》中反復提到增強以人工智能、云計算為代表的關鍵技術的創新能力,并且加快推動這些創新技術與產業和各個行業的結合。在數字經濟蓬勃發展、數字化轉型不斷深入的背景下,數字化、智能化轉型成為企業的工作重點之一,數字化創新能力成為企業的核心競爭力之一。人工智能的發展從初期的概念時期,到廣泛的場景切入,再到融合在各個行業的業務中的全面落地階段——智能家居、智能金融,自動駕駛、智慧醫療、智能零售、智能制造、智能交通等行業都在廣泛應用深度學習和機器學習技術。人工智能開發領域的發展呈現數據量和模型規模越來越大、模型訓練要求速度越來越快的特點。然而資源利用率低、應用成本高、性能不足,落地困難等工程化問題阻礙了人工智能應用的落地。作為企業未來數字化創新核心開發方式的云原生開發方式,在優化AI成本和效能,增強AI處理性能,簡化AI開發部署等方面卓有成效,加速實現人工智能在各行各業的落地創新,促使人工智能發揮更大的社會經濟價值。

    云原生AI,加速實現人工智能的落地創新

      云原生AI通過把云原生技術和平臺與AI 應用相結合,并且通過相應的技術配套和長期工程實踐,來滿足AI業務場景。云原生AI平臺具備云原生平臺的通用能力之外,還應具備AI優化的云原生平臺能力,比如初級能力使得云原生AI平臺具備支持AI應用的能力;中級能力使得云原生AI平臺在技術上獲得較好的效能;而高級能力使得云原生AI平臺在具體AI業務中高效穩定落地。云原生AI不是簡單的云原生+AI,而是需要技術配套和長期工程實踐,才能真正滿足AI業務場景。這是從技術到落地的關鍵,涉及到多場景長時間的實踐和技術積累。

     
      云原生AI典型場景:NLP超大模型訓練,智能營銷以及自動駕駛中,我們可以看到云原生技術底座結合AI優化的能力在提高資源的處理性能以及效能,降低成本,提升AI 訓練速度,推動整個流程的自動化水平,實現推理服務更快的更新和上線,并且降低開發難度上都有非常明顯的優勢。
     
      中國AI公有云服務市場是一個快速增長的新興市場,其在2021年上半年的市場規模達到了18.3億元人民幣(此數據未包含云上GPU/FPGA等AI算力),其在整體人工智能市場的占比不斷在上升?;钴S在AI公有云服務市場的公有云服務廠商,像百度云、阿里云、華為云和騰訊云也紛紛推出了自己的云原生AI產品和解決方案。比如百度云推出的AI-Native架構,在AI思維的基礎上,打造一體化云計算服務,實現云能力和AI能力深度融合;阿里云的云原生AI解決方案利用阿里云容器服務(ACK)全面支持GPU和CPU異構資源集群統一管理和調度,與阿里云其他資源服務深度整合;華為云通過容器批量計算服務(BCE)支持多場景統一生態,支持HPC/AI/大數據/基因多場景計算服務統一管理;騰訊云針對不同場景和需求推出云原生AI PaaS,云原生AI降本和云原生AI加速三種方案。這些廠商提供的是全棧的云原生AI解決方案,不僅能夠提供云原生基礎架構,還可以提供AI開發能力和環境,并且活躍在云原生社區中,因此在云原生AI市場中具有較強的綜合能力。
     
      IDC中國企業研究部助理研究總監李昭表示:“根據IDC的調研數據,未來兩年采用云原生技術支持AI應用場景的企業數量會翻倍,這也說明企業開始認識到云原生AI對于加速AI落地的意義。云原生化和人工智能的落地并不僅僅是技術問題,還涉及到組織架構的調整、企業文化的適配、人才的培養和相應的考核體系的革新,因此應該把其視為企業數字化轉型和未來創新中的重要一環,上升到企業整體的數字化戰略層面。”

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