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AI|第四范式重磅发布企业级AI操作系统Sage AIOS( 二 )


破解人才之困 自动化AI构建平台HyperCycle ML
搭建完规范化的AI操作系统 ， 企业开始准备规模化应用AI ， 此时 ， AI科学家短缺成为瓶颈——据第三方公司调查显示 ， 每年新增100万个AI应用场景 ， 而每年最多新增1000名科学家 ， 这导致了严重的AI应用需求与科学家之间的供需矛盾 。
AI人才培养需要一定周期 ， 为了帮助企业尽快规模化应用AI ， 第四范式在AIOS平台上专为业务人员等非AI专业人士 ， 准备了名为“HyperCycle ML”的AI高级语言 。 基于第四范式AutoML技术和独创的“库伯学习圈”方法论 ， HyperCycle ML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、模型应用和自学习的AI全流程 ， 操作简便易用 ， 让用户像使用自动相机拍照一样建立AI应用 。
AI|第四范式重磅发布企业级AI操作系统Sage AIOS
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HyperCycle ML把AI繁琐重复和高难度的数百个模块工作全部交给机器 ， 建模时间由原来的400小时缩短到10小时 ， 自动化模型的精准度目前可以达到Top10%AI科学家的水准 。 此外 ， HyperCycle ML是一个线上闭环 ， 会自动收集线上的行为和反馈数据进行自学习 ， 确保稳定、持续迭代的模型效果 。
聚焦业务价值 线上业务智能运营系统“天枢”
Sage AIOS平台上首个平台型拳头应用 ， 是为传统企业提供线上用户留存优化和增长优化的智能运营产品“天枢” 。 在线化是当下最大趋势 ， 而全球公共卫生环境与5G等技术同样在加速这一趋势——据App Annie报告 ， 因为疫情 ， 在线化和移动化进程快进了2-3年 。 传统线下行业的竞争仅限于商圈同品类的店铺 ， 但迁移到了线上 ， 竞争泛化为无差异的用户时间竞争 。 这些竞争或许发生在今日头条与银行应用之间 ， 也可能是电商与阅读类应用的竞争 ， 这场竞争的终点是用户留存 。
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天枢产品做留存的产品逻辑 ， 相当于给线上的门店植入一个人工智能的大脑 ， 这个大脑能够察言观色最快地响应用户的需要 ， 并通过一个实时的数据流把所有的场景连接起来 ， 在每个场景、每个细节上打动用户 ， 提升终端用户体验 。 截止目前 ， 第四范式天枢已经助力零售、银行、媒体和互联网等行业上千家企业的在线化转型 ， 依托于智能搜索、智能推荐、智能客服和智能推送等服务 ， 帮助全球知名餐饮集团、大型连锁超市、国有银行和顶级电商平台的线上业务取得了理想的业务效果 。
可负担的算力成本 软硬一体算力平台SageOne
随着AI在行业的广泛落地 ， 算力的需求和成本猛增成为企业应用AI的又一挑战 。 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 。 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% 。 第四范式SageOne是为AI量身定做的软件定义算力平台 ， 面向整个AI生命周期全局优化 。 AI应用的不同步骤 ， 对计算资源、存储网络有差异化的要求 ， 第四范式深入了解每一个环节负载需求 ， 将计算、存储、网路、调度全方面考虑 ， 有针对性地进行优化 ， 真正解决AI算力浪费的问题 。 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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目前国内AI算力产业处于持续探索和耕耘期 ， AI基础设施的发展是大家共同关心的话题 。 第四范式作为AI基础设施产业中的一员 ， 一直与国内AI企业保持紧密合作 ， 包括与华为等在内的多个芯片厂商联合攻坚 ， 软硬件互相适配 ， 为建设国内完整的AI产业链添砖加瓦 。


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