按：全球公有云的领导者非亚马逊什科，不过其它公司也在想要方设想打破，其中关键的一点就是对AI服务的应用于。最近彭博社一篇文章，指出各行业对AI，尤其是基于云端的智能服务的市场需求日益激增，很有可能是云计算近期的战场。

对全文编译器如下：去年十月，德国一家取名为Deschutes的啤酒厂在酿酒时找到，啤酒没在奇怪的温度下烘烤。不过幸运地的是，一个软件系统启动时了警告，问题也以求成功解决问题。酿酒师Brian Faivre后来说道：“最坏的情况是要荒废丢弃一整批酒。”这毫无疑问是一场灾难。

那款找到温度出现异常的软件来自微软公司，它用于了取名为机器学习的人工智能技术。这没什么真是的，但有意思的是，Deschutes就是指微软公司的云计算服务中，必要在网上租给的这个软件。

Deschutes每天都会用于该系统，要求什么时候暂停一部分酿造过程，并开始下一个，这样可以节省时间，同时生产更佳的啤酒。它只是众多用于微软公司、亚马逊和Google的AI工具和云服务的公司之一。其它例子还有，C-SPAN用亚马逊图像识别技术，自动识别电视节目中演讲者的角色；美国保险公司USAA计划用于Google类似于的技术，评估车祸和洪水导致的伤害，而不必须理算人员去现场；美国心脏协会在用亚马逊语音辨识，研发聊天机器人。

AI软件必须数千的处理器和大量的电力，这只有一些大型的科技公司才能负担得起。就像早期的Google系统，斥资多达100万美元，用于了大约1000台计算机，这可不是谁都玩游戏得起的。

Deschutes没时间也没这样的技术，而且它要的是酿造啤酒，又不是数据中心。所以，更加合理的是也，微软公司，亚马逊和Google这样的公司开始获取在线AI软件。让AI显得人人能用，是云计算的近期战场新一代的应用于必须更为强劲的数据科学和机器学习技术，而获取这种工具的竞争也更加白热化。

亚马逊现在是公有云的领导者，不过各家都有其优势。Google的AI工具声誉很高，微软公司有很强的企业服务基础，而亚马逊的优势在于，多数企业云端的数据都是在AWS中。

IDC研究人员称之为，让强劲的AI软件显得人人能用，才是云计算的近期战场，这也不会要求哪家不会沦为云基础设施市场的最后赢家。公共云的三家领头公司早已对外开放了语音和图像识别等功能，让各家公司在自己的应用于中映射AI。比如，微软公司获取了25种有所不同的功能，其中就还包括可以感觉情感，解读意图的理解软件。亚马逊在去年11月份发售了类似于的工具，其Rekognition可以辨识图像的内容，Polly能将文本切换为语音，基于Alexa的Lex则能用语音和文本辨识来建构对话机器人。

为了对销售周期和产品开发的各个方面展开更佳的分析，优化和预测，更加多的公司在尝试深度自学这样的技术。IDC预计，未来五年在理解系统和AI上的开支，将每年快速增长55％，而基于云的部分应当快速增长的更慢。

比如，Pinterest在用亚马逊的图像识别服务，让用户拍电影一个物品，比如鞋子，然后寻找类似于的鞋。印度的学校在用于微软公司的Azure机器学习，来预测哪些学生可能会退学；印度的农民也在基于对季风数据的分析，来确认何时栽种作物。杜邦则在用于Google的聘用机器学习算法，来分析候选人的技能、偏爱、资历，从而给定最差的岗位。

亚马逊AWS深度自学和AI部门的总经理Matt Wood指出：时机成熟的时候，深度自学不会是EC2（弹性计算出来）最热门的特点之一。Google转入公有云市场偏晚，但期望凭自己在AI上的经验和大量计算资源迎头赶上。为此，它正式成立了一个新的“高级解决方案实验室”，让外部公司参予Google为自己的员工设计的机器学习专家培训课程。

USAA最先重新加入的公司之一，它凭借Google的工程师为金融服务公司开发软件。当然，并不是所有人都对云端的AI市场十分确认。却是，一些公司的大量数据依然存储在内部，将其移动到云端既便宜又耗时。AI算法与数据，相比之下前较者更容易取得。

不过亚马逊的Wood并不表示同意，他注意到外界对公司的Snowball市场需求更加多，这项服务能将大量信息传输到数据中心。去年11月，亚马逊还发售了一款取名为Snowmobile的18轮卡车，可以一次移往100PB的数据。以挪威电力公司eSmart Systems AS为事例，它研发的无人机可以用作摄制电力设备。

它不会研发自己的算法，来分析影像数据，找寻必须维修的设施。但它租给了微软公司的Azure云服务，从而取得分析所需的计算能力。对于那些想在计算能力上花太多精力的公司来说，云计算显然有可能更加适合，这也可以延长AI应用于的过程。而这也让各云计算公司看见了商机，随着市场快速增长和竞争激化，每家公司都将充分发挥自己的优势。

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