贝恩2021人工智能报告：谁将引领下一个时代？

在过去的半个世纪里，计算行业经历了三次重大转型：大型机时代；向PC端计算机的转变；以及云、移动和互联网的崛起。现在，我们正处于第四次转型的边缘，即以数据为中心的计算，它将主要由日益普及的人工智能驱动。

在处理急剧增长的非结构化数据的需求刺激下，在计算成本急剧下降的情况下，人工智能工具正通过云平台和开源软件普及开来。在未来几年里，不夸张的说，机器将能够为机器编程，这将为数据中心带来前所未有的效率提升，并使人工智能技术得到更广泛的应用。让工人失业和道德等问题将仍是人工智能公司的一个“特点”，但人们也越来越清楚，人工智能将继续通过个性化服务改进产品和客户体验，创造新的产品类别和工作，并使社会的关键领域（如网络安全和公共安全）取得进展。

现在，真正的问题是，谁将引领人工智能的发展？

常见的说法是，人工智能在未来几年的发展轨迹将由所有企业迅速采用该技术来决定。在现实中，很明显，云服务提供商（CSP）将继续作为行业的领先采用者和创新者，他们将帮助其他企业定制和部署自己的人工智能产品和服务。

很少有公司有资格成为人工智能创新的先驱。社区服务提供者将处于领头位置，因为他们在大规模使用人工智能方面有着显著的领先优势。在自然语言处理（如亚马逊的Alexa）、图像识别和处理（Facebook、谷歌）、推荐系统（谷歌搜索、阿里巴巴电子商务）、自动驾驶中的视觉处理（Alphabet的Waymo）和智能城市（阿里巴巴的“城市大脑”、腾讯WeCity）等应用中都是如此。

云服务提供商的云和数字服务使他们能够获得有效训练AI模型所需的大量数据。人工智能模型的规模和复杂性呈指数级增长，这需要人工智能从业者有能力建立和运营大规模系统。而云服务提供商的商业模式则受益于人工智能所能提供的个性化服务。

云服务提供商拥有最大的AI服务器集群，他们在AI计算架构上的支出正在加速。根据贝恩对这些公司的采访，超过15%的领先云服务提供商的服务器目前正专注于人工智能计算的工作，这个数字预计到2025年将上升到30%以上。到那时，四大人工智能工作：视觉、自然语言处理、推荐引擎和智能搜索将占到云服务提供商人工智能服务器集群的70%左右（见图1）。

图1 到2025年，视觉、对话式人工智能、推荐引擎和智能搜索将占云服务提供商的人工智能服务器集群的绝大部分

云服务提供商也已经开发了一些复杂的商业人工智能模型。深度学习模型的复杂性每三到四个月就会增加一倍以上（见图2）。其中最大的是谷歌在1月推出的1.6万亿参数的Switch Transformer模型，以及OpenAI在2020年5月推出的1750亿参数的GPT-3模型。

图2 深度学习模型的规模正在呈指数级增长

云服务提供商创造并推进了人工智能的开发框架。绝大多数人工智能算法都在TensorFlow（谷歌）、PyTorch（Facebook）和PaddlePaddle（百度）上运行，全球数以百万计的人工智能开发者在很大程度上依赖于云服务提供商奠定的这个基础。

此外，云服务提供商是人工智能服务最多产的开发者之一。从2020年9月到2021年6月，亚马逊网络服务、微软Azure、谷歌云平台和阿里巴巴云将其AI平台产品扩大了约30%（见图3）。不仅是核心人工智能模型和服务，还有更复杂的文本到语音功能和图像分析都有显著的进步。云服务提供商也在引入工具来简化整个人工智能的工作流程——从数据读取到模型部署和维护。例如，AWS扩大了其SageMaker服务，以简化人工智能开发周期的每个阶段。

图3 超大规模的云服务提供商正在扩大他们的AI服务产品

最后，大部分的人工智能人才都集中在云服务提供商内部。美国五大中心（亚马逊、微软、Alphabet、Facebook和IBM）的人工智能员工数量超过了排名第6到第50家美国公司的人工智能劳动力的总和。

所有这些都表明，云服务提供商可能仍然是将人工智能转化为产品并广泛应用的主体。随着人工智能的普及化进程加快，越来越少的公司会建立自己的人工智能堆栈，因为所投入的时间和金钱往往得不偿失。

企业将使用通常来自云服务提供商的第三方工具来建立差异化的人工智能产品和服务，使他们能够专注于自身的特定领域。

选择一条道路

那么，这对技术供应商来说意味着什么？

对于云服务提供商来说，当务之急是通过继续建立数据集和最大化人工智能在核心业务中的价值来保持领先地位。

但是，云服务提供商在追求新的行业和产品邻接时应该谨慎选择，需要平衡近期的投资回报和长期的产品差异化。在不同行业的成功往往需要大量的专业领域知识和高技术性能。在许多情况下，与系统集成商和第三方建立伙伴关系将事半功倍。

领先的云服务提供商还必须继续建立值得信赖的关系和数据政策，引导公众对人工智能的理解和监管，以减少公众对人工智能产品中的偏见。这些努力不仅可以为公司本身带来回报，而且可以使整个人工智能行业受益。

虽然数据科学家和首席数字官不可或缺，但深入了解人工智能将如何改变公司产品对客户的价值更为重要。领导人需要制定一个以客户为主导的路线图，优先考虑客户所期望的人工智能用途，并利用用户反馈来加速产品设计周期、提升产品并提高客户的成功率。

至于人工智能计算的推动者——半导体开发商和制造商，在云和移动时代之后，人工智能将成为支撑其成功的决定性因素。人工智能的爆炸性增长以及该领域的创新和普及化导致许多人宣布了通用（GP）处理器（如CPU）的“死亡”。但GP处理器实际上前景不错，它可能会应用到更适合处理人工智能和其他关键工作的处理器系列。

归根结底，人工智能的战场仍在形成之中。但每个人都有一条可行的成功之路——从创新先驱到随后的产品和服务提供商。新兴的领导者正在迅速采取行动，在这个新时代建立一个立足点。

报告链接：https://www.bain.com/insights/who-will-lead-the-next-era-of-artificial-intelligence-tech-report-2021