我們似乎已經走在了通向AI無處不在的那個世界的路上，例如我們已經預測出AI可以承擔現有人力盡可能多的工作，從基礎的送餐服務員、呼救中心到需要更具智能的智能投顧、醫療診斷等高級工作。但實際感受卻是AI帶給我們的影響還有沒有想想的那么大。尤其是普華永道對來自60個國家數千名不同領域的公司高管進行了訪問，只有不到4%的他們認為已經成功地運用了AI。

[[258787]]

顯然，剩余的那96%，給這一市場服務提供者未來的叫賣提供更加長尾的想象空間。尤其是，越來越多地企業需要利用云計算技術來實現業務的運營與交付，那如何做好AI的文章也就成了當下云巨頭不得不深入思考的歷史重任。

比之于云計算從企業實踐撬動企業管理者的興奮點，AI從象牙塔的努力其實更多了幾十年的歷史，但目前其成就還是遠遜于云計算的。不同于信息化時代我們會成就于實現了諸如如無紙化辦公、從圖書館到百度檢索等等，AI的著力點在于“如何用機器模擬人的智能”。我們當前對語音識別、機器翻譯、機器學習、人機會話等等AI技術的攻堅，就是想用IT盡快來實現人類用幾十萬年進化得來的聽、說、讀、寫、思的水平。

尤瓦爾·赫拉利在《人類簡史》中分析了人類這些能力的形成離不開想象力。顯然，要滿足企業高官們的AI應用野心，也需要些想象力的突破。這也就不難理解AI如今為何撬動了只有4%的市場。

前百度科學家吳恩達在去年末寫就的《AI 轉型指南》里指出，普通公司+深度學習技術并不能讓AI成就你的公司。為了讓你的公司在人工智能方面做得足夠好，你必須“有能力系統地執行多個有價值的 AI 項目”，“必須擁有外包或自有技術和人才，可以系統地執行多個 AI 項目，直接作用于業務。”同時，吳恩達還指出，將大型公司轉型為強大的 AI 公司非常具有挑戰性，尤其是你需要“正確的合作伙伴”。

現在，云世界的巨頭似乎都在正在全方位的聲明自己才是那個“正確的合作伙伴”。

為了這一宏偉夢想，IBM已經愿意放棄固守的城池。

剛剛過去的IBM Think 2019，CEO Ginni Rometty用Watson Anywhere來撬開人們對IBM和AI世界的新認知。“Watson Anywhere將成為全球業務中十分開放、頗具擴展性的人工智能。” Rometty表示。

顯然，Watson正在成為Rometty最為得意的殺手锏。尤其是，Watson被給予了IBM未來最有希望的競爭力。為了營造真正的AI標簽，這幾年里IBM經過了翻天覆地的變化。

以云計算為代表的開放式IT科技的快速發展，先影響到的正是以IBM為首的封閉架構系統在過去打造的護城河。但隨著Linux系統、開源軟件、虛擬機、分布式系統的廣泛應用，讓IBM曾經成功的商業邏輯經受了巨大的挑戰。即使IBM有為之稱道的在系統用戶體驗、性能、安全性上的亮好口碑，但云環境在挑戰傳統系統優勢上越發表現出優勢，并給予用戶向云環境遷移更多附加價值，諸如更具彈性、性價比等等。

當越來越多客戶采購計劃以云為單位而漸漸淡化數據中心硬件，IBM終于決定進行一輪系統化的大膽革新。作為全球IT產業的百年企業，近些年一些列大業務的收購、兼并，已經讓IBM脫胎換骨為一家國際上舉足輕重的云服務商。

在x86服務器市場競爭趨向同質化是，IBM賣了自己的x86標準服務器業務，進而開始努力打造開放的POWER開源架構體系，包括合作的OPEN Power聯盟。此后，IBM更進一步，推出了能夠運行Linux系統的LinuxONE主機及Linux On Power小型機產品，讓曾經最核心、最封閉的系統也轉向開放。雖然這些硬件系統所運行的Linux版本并非市面上常見的公開發行版，但為了保證自身軟硬件產品能夠獲得強大的Linux系統支持，IBM甚至不惜斥資340億美元收購Linux領域的扛鼎企業之一——RedHat。對于一些帶給IBM在封閉時代榮耀的明星產品，IBM為了云時代的轉型也不惜壯士斷腕，例如以Louts、Big Fix、Unica為代表的多項軟件產品打包賣給了印度軟件外包服務商HCL。

而現在，IBM則將自己在新時代中的支柱性產品Watson產品開放給了云和各類私有環境。Watson則是這家云服務商在落地“商業人工智能”戰略的核心。

雖說Watson在IBM的發展并非一切盡如人意，諸如研發運維成本的高昂、使用效率低于預期等磕磕絆絆鬧人新聞常有，但總體而言已經發展成為IBM行走AI市場的一張王牌。據其官方2016年的數據，Watson已經在全球覆蓋了100多萬個開發者，服務人數超過10億。我們可以Watson的那些宣傳中很容找到一些很容易理解AI的強大之處，例如能夠處理廣泛存在于物聯網中的非結構化數據，比如來自電梯、建筑等傳感器的數據，或是讀取12種人類自然語言，可以通過視頻、醫學影像等來識別關于皮膚的癌癥，還可以通過識別洗衣機工作時的聲音判別故障原因等。

在Rometty帶領IBM的時代里，Watson要改變全球電子、能源、教育、汽車、醫藥、高性能材料及相關服務等行業的面貌。顯然，Watson不能只是窩在IBM自己的數據中心里了。

Watson Anywhere項目的推出，就是IBM期望讓Watson的AI技術可以普惠全球云受眾。具體的就是，通過IBM Cloud Private(ICP)平臺，以微服務的形式、基于開源的Kubernetes技術，可以在任何云環境中運行的Watson，包括IBM云以及其它私有云、公有云、混合云或多云環境。從而使企業能夠突破云提供商的限制，在數據存儲的任何地方靈活部署AI。這意味著，未來用戶可以在AWS、GCP、Azure上玩轉Watson的AI技術了。

其實早在去年5月，IBM就已經推出了基于Kubernetes的名為Cloud Private for Data(ICP for Data)的新服務，這一技術能夠使用戶通過使用Watson實現為機器學習建模或者創建數字聊天機器人等任務。

IBM數據和AI總經理Rob Thomas認為這樣的“AI開放將有助于企業打破目前自身數據的供應商鎖定問題”。但從用戶角度來看，尤其是讓您的企業更快地建立對一種全新的、獨特的計算類型的業務改變，從您的云服務那里運行一個可靠地AI項目，不失為一個捷徑。

很多年來，來自各個統計機構的公有云市場統計，AWS一直是這個市場的一家獨大。根據Synergy Research的去年第四季度的統計，目前IBM云占有7%的相關市場份額，與Google云并列第三。第AWS占有34%的份額，而之后的是Azure，享有15%的份額。

7%的Watson自然知道依附34%樹大好乘涼，但很難說，Watson Anywhere到了AWS那里會不會成了IBM的一廂情愿。

AWS個性卻不那么友好，尤其是AWS越發表現出了市場的侵略性，同行是冤家自不必說，就連上下游他覺得時機成熟也照吃不誤。。過去的云時代里，AWS長久的老大位置得益于其眾多成功的踢館，例如用Aurora成功打下了MySQL在關系數據庫里的半邊天了，大數據時代里又用Amazon DynamoDB讓MongoDB狠狠涼了一下子。

同樣，在AI上，AWS似乎也并不在意同行有什么表現。例如，Rometty說她的Think 2019有些像iPhone的發布大會了，這種營銷技巧的表述在AWS reInvent 上你肯定不會從Andy Jassy那里注意到，即使AWS已經有了很多劃時代的產品。

類似IBM的Think大會，AWS通常也會把年度重磅產品的發布放在reInvent上。如果說，IBM的開放大計還是紙上談兵，AWS的拋給市場的AI信心早已落地硬件——Inferentia。Andy Jassy介紹，這是AWS的首款云端AI芯片。Inferentia支持INT8、FP16等流行框架。此外，它還支持TensorFlow，Caffe2和ONNX等多種機器學習框架。當然，作為亞馬遜產品，它還支持來自AWS產品的數據，如EC2、SageMaker等。

至少從芯片來看，AWS比起IBM在AI上的“自主可控”更強了一步，結合自己云服務的優勢，從底層架構的設計似乎更能讓AI與云結合得心應手。

近日，AWS還宣布了其Neo-AI項目成為Apache軟件許可下的一個新的開源項目。該項目針對邊緣設備需要機器學習模型優化，從而讓其AI觸角可以更加靠近用戶使用邊界。英特爾人工智能產品部總經理Naveen Rao表示，為了從人工智能中獲得價值，人們必須確保深度學習模型可以像在邊緣設備上一樣輕松地部署在數據中心和云中。畢竟，高性能計算設備不僅需要解決智能問題，讓概率論、統計學、凸分析復雜算法等工作成果更快反饋給工作終端則更顯重要。這一重要轉變，已經影引起了ARM、英特爾和NVIDIA的響應。

值得注意的是，Andy Jassy是去年末說Inferentia會在今年投入使用的，不知Watson要玩轉各大云的計劃，會不會讓Inferentia的日程提前一些。

有統計顯示，2018年全球AI市場規模預計為1.2萬億美元，到2022年有望達到3.9萬億美元。根據國際調查機構Canalys發布的數據報告顯示，2018年，全球云計算市場規模超過800億美元。尤其是當下人們面臨著海量數據誕生與計算效率落后的數字化轉型矛盾時，顯然需要AI來借助云計算杠桿更大的數據市場影響，云服務巨頭們對AI熱情可見一斑。

AI注定會成為今后兩年里巨頭主戰場，除了IBM、AWS，阿里、微軟、谷歌也都在使勁渾身解數打造“正確的合作伙伴”。打造"正確"之路是漫長的，正如Inferentia還沒有被人們認為這是AI界的Lambda，Watson Anywhere能否是下一個VMware?

可以肯定的是，要是攪動起那96%的市場，這需要更多想象力才是。