规模化|五年落地超8000家客户，这家公司找到AI规模化落地方法
_原题为 五年落地超8000家客户 ， 这家公司找到AI规模化落地方法
得益于Windows系统 ， 微软将PC的能力快速大规模地赋予了更多的企业和个人 。 在人工智能领域里 ， 也有一家公司看到了AI操作系统的重要性 。
8月20日 ， 在第四范式以“万悟赋能 商业生花”为主题的新品发布会上 ， 第四范式正式对外发布Sage AIOS ， 开辟中国乃至全球企业级AI操作系统 。 与Sage AIOS同时发布的新品还有第四范式自动化AI生产力平台Sage HyperCycle ML、线上化智能运营系统天枢以及全新AI算力平台SageOne 。
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第四范式成立于2014年 ， 业务范围覆盖金融、零售、医疗、制造、互联网、媒体、政府、能源和运营商等众多行业领域 。 在过去5年多时间 ， 第四范式帮助超过8000家合作伙伴实现智能化转型 。
在发布会上 ， 第四范式创始人兼CEO戴文渊表示：“多年来第四范式在AI落地的最前线 ， 在摸爬滚打中 ， 总结出数据治理难、科学家稀缺、业务价值不佳以及算力成本负担重 ， 是企业AI转型中四个最常见的阻力 。 这些问题归根结底是因为缺少基于规范和标准的基础设施 ， 所以 ， 今天我们设计和构建了更标准化的AI产品 。 ”
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【规模化|五年落地超8000家客户，这家公司找到AI规模化落地方法】图为“第四范式Sage AIOS产品界面”
据第四范式介绍 ， Sage AIOS的定位是AI时代的Windows（操作系统） 。 在PC时代 ， Windows的地位不可撼动 ， 在其通用且强大的平台上 ， 运行着各种应用软件 ， 并基于低门槛的“桌面管理”实现人人可用 。
Sage AIOS作为人工智能的标准化管理平台 ， 同样封装了各类AI应用 ， 包括给AI科学家和开发者使用的工具类应用 ， 以及针对某个场景一键上线的业务类应用 。
据第四范式AIOS产品负责人黄缨宁介绍 ， AIOS最为重要的设计是数据治理 。 第四范式在帮助企业落地AI的过程中发现 ， 数据治理甚至占据高达95%的时间 ， 即便花费了这么多的时间 ， 数据质量问题仍然困扰着AI业务效果的提升 ， 效率和效果成为企业数据治理的两大难题 。 AI需要支持数据一致性、时序性和闭环的数据治理系统 ， 而定义好数据形式 ， 可以同时满足这三个需求 。
具体而言 ， AIOS平台上规定了数据的准备和使用方式 ， 其中包括不同业务场景中的模型需要什么样的数据 ， 对应的数据需要从什么IT系统上去调取 ， 以及如何将这些数据处理为AI ready的数据、“投喂”到AI系统中 。
针对不同场景AI数据形式不同的问题 ， Sage AIOS浓缩了第四范式在多个业务场景下数据治理的经验 。 在AIOS平台上 ， 企业想要构建某个AI应用场景 ， 如推荐、反欺诈等 ， 只需一键进入相应场景的数据形式、便可直接开始构建AI ， 1-2天即能落地一个AI应用 。 长期来看 ， Sage AIOS将沉淀越来越丰富的数据形式 ， 承载越来越多的AI应用 。
如果说定义了“数据形式” ， 相当于定义了AI版Windows的文件格式 ， 那么有效的资源调度与管理机制 ， 则是Windows的“进程调度器” ， Sage AIOS采用HyperScheduler动态地对各个任务进行合理的资源分配 ， 有效管理调度CPU、GPU、加速卡等各类异构设备资源 ， 从而避免AI应用资源分配不均导致的任务响应慢、宕机等问题 ， 将资源利用率提升50% ， AI全流程耗时节约三分之二时间 。
除了解决操作系统便利问题外 ， 在这次的发布会上 ， 针对AI落地的其他困境 ， 第四范式也提出了自己的解决方法 。
比如面临AI行业科学家紧缺 ， 系统操作人员非AI专业人士的问题 ， 第四范式推出了“HyperCycle ML” AI高级语言 。 它可以将AI过程简化为“行为、反馈、学习、应用”四步 ， 自动完成从数据引入、数据定义、特征处理、模型训练、模型应用和模型自学习的AI全流程 ， 操作简便易用 ， 让用户能像使用自动相机拍照一样建立AI应用 。
在AI算力上 ， 算力需求和成本的增加也是AI落地的一大困难之一 。 据Gartner预测 ， 2022年平均每个企业在AI算力上的支出会是18年的4倍 ， 总体市场支出将超过50亿美元 。 值得一提的是 ， 在算力高昂成本的背后 ， 实际上是算力的巨大浪费——企业数据中心对AI负载进行针对性优化 ， 算力平均使用率依然达不到60% 。
为此 ， 第四范式推出了SageOne ， 为AI量身定做的软件定义算力平台 ， 它将计算、存储、网路、调度全方面动态考虑 ， 有针对性地进行优化 ， 真正解决AI算力浪费的问题 。 据第四范式介绍 ， 在某连锁餐饮企业实际应用场景中 ， SageOne以一顶十 ， 以8台替换了88台通用服务器集群 。
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