聚焦AI基础服务 “AI+云”加速传统行业落地

【IT时代网&IT商业新闻网联合报道】近日,由创新工场联合诸多大厂发起的“AI Challenger全球AI挑战赛”正式启动,大赛将打造中国最大的科研数据集与世界级AI竞赛平台。云计算创业公司UCloud作为唯一的AI GPU合作方为大赛独家提供AI模型训练服务(UCloud AI Train),此消息迅速刷爆朋友圈,成为火热话题。

UCloud(上海优刻得信息科技有限公司)成立于2012年3月,是国内最早做云计算的创业公司之一,现已成为国内主要的云计算服务平台,自主研发并提供计算资源、存储资源和网络资源等企业必须的基础IT架构服务。目前,公司共有700人左右的团队,员工大都来自BAT,人员构成里面60%以上都是研发人员。从云计算开发人员的规模而言,它们在国内仅次于阿里和腾讯。

UCloud公司COO华琨

然而,UCloud不仅在规模上仅次于AT两巨头公司,依据IDC最近一次发布的中国公有云IaaS厂商评估,从服务器数量、收入规模、用户数量和用户体量等几个维度审视,这家年轻公司在实力上也出乎意料地仅次于阿里和腾讯,成为国内第3大云服务提供商。德国最大银行——德意志银行在今年9月4日发布的年度云计算报告中,也指出了同样的事实。德意志银行认为,UCloud以16%的用户认可度,在中国云厂商中仅次于阿里云和腾讯云,已坐定国内市场前三的位置。德意志银行认为,UCloud独特的中立性、快速的响应服务、灵活的定制化解决方案、性能与成本效益等5大优势深得客户青睐。

两大著名第3方调查机构给出相同评定结果,同时高度肯定了Ucloud的实力,显示出这家名不见经传的年轻公司,在百度、华为、3大运营商等巨人面前的毫不示弱。

依据UCloud COO华琨的介绍,UCloud从公司成立的第2年开始,从移动游戏入手做云计算行业的深耕细作,到2015年就开始扩展到垂直电商和企业服务等细分领域。在传统行业,它们加强了对新零售和新金融等领域客户的拓展。

“未来的战争更多地会发生在传统行业,这将是我们重点布局的方向。”华琨说。而客户上的差异化,是UCloud差异化发展战略的首选。现在,随着人工智能(AI)的异军突起,这部分客户企业又成了UCloud的重中之中。

全面发力AI

出现这个变化,UCloud是水到渠成。

在华琨看来,AI在今天迎来飞速发展的黄金时期,是因为它具备了大数据和云计算两大要件。

对于前者,AI这两年发展非常快的是深度学习,深度学习依赖一个大量数据的有效样本。而云计算的成熟,又催生出大容量的计算力。尤其是后者,以往硬件成本非常高,计算能力组合在一起的门槛也非常高。现在,CPU和GPU的虚拟化,可以充分发挥云计算的集约化和快速弹性、按需使用的特点。

基于此,UCloud确立了CBA(C,Cloud;B,BigData;A,AI)三位一体的企业战略。

在云计算领域,云汉产品为体系核心,从客户需求出发不断提升产品功能、性能和质量,持续追求更优质的服务,做到快速预警、快速响应和快速解决;在大数据领域,UCloud则是提供大数据基础产品,方便企业快速部署大数据技术平台;对于AI,它们的自研产品包括GPU、训练平台、AI-as a Service等,该领域的生态产品则包括和AI公司合作,提供AI SaaS、私有化部署以及FPGA/ASIC等产品和解决方案。

在具体的产品中,UCloud基于“上不碰数据,下不碰应用”的产品理念,在年内推出了“安全屋”产品。

顺丰和菜鸟关于用户数据之争的案例表明,传统企业对涉及商业机密的数据非常敏感,但在以往,AI公司需要派算法工程师到客户企业,后者把数据在私有环境里给到AI公司,还要搭一个专门的训练集群,训练完了以后把算法模型交付给用户再离开,这个过程非常耗时耗力。

痛点在哪里,市场就在哪里。

针对这个场景,UCloud的“安全屋”从技术底层上和用户数据做了隔断,用户可以把数据通过加密的方式上传到安全屋,交给AI公司去使用,但是AI公司只能用这些数据,没有办法拿走这些数据,这样就确保了户的信任安全问题,而信任度是所有工作都可以在线完成,这样就可以省去算法工程师来回出差再去环境里部署环境的过程,使得项目完成的效率大幅度提升。

正因为上下游业务关系打通了,安全屋凭借UCloud更集约化的CPU+GPU集群,实现了更大的产业效率。据测算,“安全屋”基本上可以帮助客户降低1/5—1/10的运营成本。

UCloud面对客户数据表现出来的关于中立性,体现出差异化优势,也得到了德意志银行的高度认同。

据了解,UCloud的AI训练也非常有特点。

显然,UCloud既有的云计算规模优势(10万+级别的芯片集群组),它最大限度地解决了算法工程师很多工程上的效率问题。也就是说,算法工程师只需要在页面上配置其训练的数据源以及出处的路径,剩下的事情完全交给UCloud来做。UCloud可以做到让算法工程师直接来在线的调试整个代码和参数。

“训练的过程实际上是一个反复的过程,这个过程中需要不断的根据结果调优最终实现我们想要期待的结果。这个过程在工程上有很多繁琐的步骤,但这些工作我们都把它自动化了,帮他实现。大家都知道算法工程师他们更适合算法调优,这些工程是我们接触下来这些AI的专业公司他们不是太擅长而且比较消耗他们精力的一个事情。这里面这些事情我们帮他去做的。”华琨说。

以医疗AI为例,医院将数据上传至安全屋,AI公司上传算法并在安全屋内进行模型训练,AI公司无法偷窥、窃取客户数据,仅能取走审核后的模型。

此外,随着商场、便利店、小区等民用AI应用场景开始在线化,UCloud还提供AI在线服务,华琨认为这些民用场景完全可以接受公有云场景,一定会延伸出很多在线AI服务和场景。

帮助AI快速落地

2016年,自从谷歌AlphaGo接连战胜中韩围棋高手手,AI取代AR/VR成为行业最热话题,诸多企业都推出了自己的人工智能解决方案。然而,AI发展迄今,让人感觉是癞子挑担一头热,研发企业热情高涨,市场却不太买账。现在,业界开始思考一个很现实的问题——怎么把AI解决方案落地,怎样去变现?

在人工智能中,除了基础架构外,通用技术(图形识别、语音识别、机器翻译等)非常重要。对于中间层的通用技术,BAT也极其重视。因为大家都相信人工智能是下一波工业革命浪潮。对腾讯、阿里、百度这些巨头来讲,要想在大浪中屹立不倒,必须要构建出人工智能的生态系统,而核心就是要依靠这些通用技术。

所以,对于创业企业来说,只做图像识别、语音识别、语义理解、机器翻译这些通用技术,指望通过SDK卖钱,未来路会越来越窄,特别是BAT都免费的压力下。无疑,纯人工智能的创业公司最终都将直面来自BAT的竞争。而UCloud这样的中立云计算公司无疑为人工智能公司提供了新的选择。

同样,企业要盈利,AI公司也是如此。经过5年多的发展,UCloud积累了很多客户,这些客户(尤其是传统领域的客户)都非常需要AI技术及其应用,华琨认为帮助这些AI公司赚钱是份内之事,因此,UCloud现在跟专业的AI公司联合开发产品,一起在解决方案上合作。

UCloud的4位创始人都来自BAT

由于人才稀缺、投入巨大加上没有各行各业的“大数据”支撑,实现人工智能快速发展并不容易。人工智能技术与服务提供商第四范式就在日前上线了一种基于深度学习、强化学习和迁移学习理论,并具备完备工程基础的人工智能平台——“第四范式·先知(Prophet)”。据了解,第四范式的先知平台在精准分析精准营销方面非常强,未来第四范式希望更多地在其他领域去落地和推广其先知平台。但让外界不知道的是,UCloud就和第四范式在先知平台上有着深度集成,UCloud平台上的用户可以直接把数据源部署在一块平台上的先进平台,能够直接获取到,并且能够在线的去调优算法模型,获取这个行业所需要的精准的推送的平台。

产品上的集成和解决方案的集成,UCloud希望用两条腿走路的稳妥方式,帮助企业能够把他们AI的技术应用到行业客户上去。

套路看起来很容易,但在实操中却一点不容易:第一,业务要快速部署,这需要可伸缩的弹性环境;第二,单位成本必须尽快降下来,AI的部署门槛才会降下来;第三,部署效率要很高。

3大应用场景,让很多AI公司感到有心无力。然而,UCloud毕竟是一家具有多年公有云实战经验的服务提供商,时间长度让他们完成了资本、人才和实力的沉淀。目前,它们拥有强大的CPU和GPU在线服务能力(仅CPU产品就可以调度10万个级别的计算组合),它们提供的计算能力相当充足,成本也非常低。

成功解决了AI公司和客户公司的痛点,市场自然和UCloud走得更近了一些,而UCloud对市场的差异化理解,也比一些行业巨头更加深邃。在3年时间里,仅在新零售领域,就有永辉超市、百联集团和大润发,以及便利蜂等公司,成了它们的合作伙伴。【责任编辑/邹琳】

IT时代网(关注微信公众号ITtime2000,定时推送,互动有福利惊喜)所有原创文章版权所有,未经授权,转载必究。
创客100创投基金成立于2015年,直通硅谷,专注于TMT领域早期项目投资。LP均来自政府、互联网IT、传媒知名企业和个人。创客100创投基金对IT、通信、互联网、IP等有着自己独特眼光和丰富的资源。决策快、投资快是创客100基金最显著的特点。

相关文章
新一代人工智能产业发展行动计划出炉 提四方面任务
积极探索AI为行业破风 “第一个吃螃蟹”的荣耀手机持续破局
报告显示超四分之一男性更喜欢跟机器人谈恋爱 应该很有趣
人工智能应该承担更多的社会责任 不能让信息流左右人们的情绪
网友评论

精彩评论