圖、谷歌、微軟與亞馬遜搶奪企業AI的商機
谷歌近期宣佈對其機器學習即服務（MLaaS）的重大改進，試圖彌補與微軟在過去一年左右的競爭差距。亞馬遜於2017年11月也宣佈新型MLaaS工具和服務，試圖讓AI應用程式開發人員在AWS雲上建構自己的智慧應用程式。
谷歌MLaaS：
•策略：利用谷歌在人工智慧和深度學習方面的領先，為AI開發提供最先進的開發工具和最高性能的硬體平台。
•戰術：
1. 讓TensorFlow成為AI硬體和軟體之王。
2. 將AI應用於AI的開發。谷歌Cloud AutoML可以極大地簡化DNN開發的複雜任務。Cloud AutoML能夠透過客戶擁有的數據中，建立客製化深度學習模式。
3. 讓谷歌可以在數據中心以外的領域獲得更大擴展的機會，這包含：邊緣運算和消費性裝置以及自動駕駛車等。讓谷歌雲端平台獲得所有AI開發工作。
微軟MLaaS
•策略：利用微軟龐大的企業和政府客戶為基礎，以及其廣泛的生產力和商業流程工具組合，讓其成為企業中機器學習技術的默認供應商。
•戰術：
1. 提供豐富的機器學習API來處理每種數據類型。
2. 對於需要建立自己的深度神經網絡的客戶提供最高性能的機器學習架構框，尤其是自然語言處理。
3. 利用AI強化每一個微軟的產品線，這包含： Office 365，Dynamics，Windows等。
亞馬遜AWS MLaaS
•策略：使用AWS的超大規模和豐富的工具，為AI應用程式提供最具成本效益的開發和部署平台。
•戰術：
1. 首先在AWS上，提供線上事業即服務的開發工具和平台。透過Alexa和亞馬遜電子商務開發的工具，可以幫助客戶輕鬆建立聊天機器人或語音產品或服務。
2. 提供世界級的開發工具，如MXNet框架，Lex，Rekognition和SageMaker，以減輕開發負擔。
3. 為每個開發人員提供最具成本效益的雲基礎架構，無論開發人員選擇哪種CPU，GPU或AI Framework。
總之，企業與政府可以透過谷歌、微軟與亞馬遜的MLaaS來建構自己以人工智慧為基礎的服務。只不過，MLaaS仍舊有其局限性。因為企業一定想要將有價值的數據保留在內部，以現在技術來看，谷歌的AutoML或許可以真正建立客製化AI模型。不過，企業客戶能否相信這一種方式，仍有待時間的考驗。
短期來看，微軟仍會掌握其傳統企業客戶，而谷歌與亞馬遜必須爭奪想在雲端建立AI應用新興客戶的主導權。這表示著MLaaS有可能成為企業的人工智慧平台。（830字）
參考資料：
Google, Microsoft, And Amazon Place Bets On AI In The Enterprise. Forbes，2018/1/17
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