第四范式發(fā)布AI操作系統(tǒng)Sage AIOS，像用Windows一樣簡(jiǎn)單

金磊 發(fā)自 凹非寺
量子位 報(bào)道 | 公眾號(hào) QbitAI

范式，人類科學(xué)演進(jìn)中最重要的理念之一。

從概念上講，范式是指由基本定律、理論、應(yīng)用等構(gòu)成的一個(gè)整體，它的存在給科學(xué)家提供了一個(gè)研究綱領(lǐng)。

這種理念，在「AI賦能、AI落地」進(jìn)程中，被一家明星獨(dú)角獸公司同樣奉為圭臬。

并且現(xiàn)在，他們給出了AI落地范式的最新「正解」——企業(yè)數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)定義和規(guī)范。

沒錯(cuò)，第四范式，明確定義AI落地范式。

而如此范式的得來(lái)，源自其自身在「驅(qū)動(dòng)AI」這條路上的多年實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)——人工智能的數(shù)據(jù)要有一定的規(guī)范去搭建。

否則就會(huì)出現(xiàn)「無(wú)法做數(shù)據(jù)改造」、「躺在垃圾數(shù)據(jù)上做AI」、「 三年才能完成1個(gè)應(yīng)用」、「用人力成本填坑」等一系列的問(wèn)題。

但各行各業(yè)的數(shù)據(jù)又是「千人千面」，面對(duì)如此棘手的問(wèn)題，又該如何突破？

今天，第四范式在「萬(wàn)物賦能，商業(yè)開花」大會(huì)中，便針對(duì)這一問(wèn)題帶來(lái)了解決方案——Sage AIOS。

△第四范式AIOS桌面展示圖

而由此，也揭開了這家企業(yè)并非點(diǎn)對(duì)點(diǎn)，而是從行業(yè)整體通盤尋求「規(guī)范化」、「標(biāo)準(zhǔn)化」解決方案的AI范式藍(lán)圖。

范式之一：企業(yè)AI數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)的「范式」

AI范式藍(lán)圖的第一篇章，就是企業(yè)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)。

人工智能的數(shù)據(jù)，一定要按照一定的規(guī)范去搭建。

這是在與第四范式CEO戴文淵交流過(guò)程中，他十分強(qiáng)調(diào)的一點(diǎn)。

△第四范式創(chuàng)始人兼CEO 戴文淵

之所以如此重視，是因?yàn)檫@正是第四范式掉入此坑三年所得的血與淚的經(jīng)驗(yàn)教訓(xùn)。

而這也是第四范式推出Sage AIOS 的原因之一。

但其實(shí)，在「企業(yè)人工智能數(shù)據(jù)規(guī)范」這條路上，也有其它的先行者。

例如所熟知的TensorFlow，以及后來(lái)的Pytorch等，但它們無(wú)論是在上手還是操作方面，難度都是比較高的。

若以操作系統(tǒng)類比，一個(gè)形象的比喻便是當(dāng)年的DOS系統(tǒng)。

而第四范式今天重磅推出的AIOS，便針對(duì)上述問(wèn)題進(jìn)行了大幅的優(yōu)化——堪稱「AI時(shí)代下的Windows系統(tǒng)」。

為什么這么說(shuō)？接下來(lái)一一揭曉。

Sage AIOS 是為企業(yè)量身打造、定位于底層的?AI 操作系統(tǒng)，為企業(yè) AI 應(yīng)用提供「數(shù)據(jù)資源治理」、「系統(tǒng)資源調(diào)度」、「應(yīng)用場(chǎng)景管理」等全面服務(wù)。

總體來(lái)看，Sage AIOS 具有以下特點(diǎn)：

• 簡(jiǎn)單易用的桌面操作 OS 交互設(shè)計(jì)。
• 全新定義AI數(shù)據(jù)準(zhǔn)備和使用方式。
• 高效的異構(gòu)資源管理調(diào)度能力。

首先是OS交互方面。

AIOS 操作系統(tǒng)的界面，可以用「親切」與「熟悉」來(lái)形容，與Windows的界面十分相近。

如此的設(shè)計(jì)，便最小化了從PC操作系統(tǒng)，過(guò)渡到 AI 操作系統(tǒng)的認(rèn)知工作量。

AIOS 還采用窗口概念進(jìn)行「多線程可視化管理」，并通過(guò)豐富的系統(tǒng)工具管理系統(tǒng)的運(yùn)行狀況，將各種數(shù)據(jù)形式進(jìn)行集中化中臺(tái)管理。

其次是* AI 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備和使用方式方面。

據(jù)了解，目前企業(yè)在 AI 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備工作方面所消耗的時(shí)間，占據(jù)全流程高達(dá)80%的比例。

因此，AIOS 便通過(guò)「操作系統(tǒng)的邏輯」，對(duì) AI 數(shù)據(jù)進(jìn)行了重新定義：

通過(guò)「數(shù)據(jù)形式」定義不同場(chǎng)景下，數(shù)據(jù)準(zhǔn)備的標(biāo)準(zhǔn)和格式規(guī)范，保證了 AI 應(yīng)用的數(shù)據(jù)質(zhì)量。

非常便捷的一點(diǎn)就是，使用者無(wú)需深入了解不同 AI 場(chǎng)景下的業(yè)務(wù)特點(diǎn)，便可一鍵獲取 AI Ready 的數(shù)據(jù)。

最后，是構(gòu)資源管理調(diào)度方面。

既然是類操作系統(tǒng)，那么免不了「進(jìn)程」方面的問(wèn)題。

而現(xiàn)實(shí)的情況便是，企業(yè)AI應(yīng)用缺乏好的資源調(diào)度與管理機(jī)制，不僅沒有很好的利用資源，同時(shí)也讓需要資源的項(xiàng)目沒有得到應(yīng)用的支持。

因此，AIOS 內(nèi)置的?HyperScheduler，就好比「AI 時(shí)代下的進(jìn)程調(diào)度器」。

HyperScheduler 不僅能夠充分管理調(diào)度CPU、GPU、加速卡等各類異構(gòu)設(shè)備資源，還能對(duì)分布式計(jì)算等大量任務(wù)，同時(shí)運(yùn)行進(jìn)行合理有效的資源分配，大大提升資源利用率。

但對(duì)于大多數(shù) AI 從業(yè)者來(lái)說(shuō)，最關(guān)心的問(wèn)題莫過(guò)于——需要多長(zhǎng)時(shí)間才能學(xué)會(huì)。

對(duì)此，戴文淵在與量子位的交流中表示：

一個(gè)Java、Python工程師，看教程視頻，差不多7分鐘左右就能搞懂原理了。

嗯，如此看來(lái)，AIOS 確實(shí)是一個(gè)不錯(cuò)的企業(yè) AI 數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)「范式」了。

當(dāng)然，在 AI 落地的進(jìn)程中，除了數(shù)據(jù)之外，還有許多棘手的問(wèn)題待解決。

這也讓第四范式在譜寫「AI 范式」的道路上，繼續(xù)前行。

范式之二：降低AI門檻的「范式」

AI落地難，另一大阻力就是——門檻過(guò)高。

據(jù)第三方公司調(diào)查顯示，每年新增100萬(wàn)個(gè)AI應(yīng)用場(chǎng)景，而每年最多新增1000名科學(xué)家，這導(dǎo)致了嚴(yán)重的AI應(yīng)用需求與科學(xué)家之間的供需矛盾。

并且，60%的企業(yè)依然缺少AI科學(xué)家；即便擁有科學(xué)家團(tuán)隊(duì)的企業(yè)，科學(xué)家95%的精力消耗在數(shù)據(jù)相關(guān)的低價(jià)值工作上。

針對(duì)這樣的困擾，第四范式提出了第二種「AI 范式」——Sage HyperCycle ML。

Sage HyperCycle ML 是以庫(kù)伯學(xué)習(xí)圈理論為基礎(chǔ)，依托第四范式高維機(jī)器學(xué)習(xí)框架與AutoML算法，將 AI 應(yīng)用過(guò)程極致簡(jiǎn)化。

簡(jiǎn)化后的過(guò)程，大致就分為四步：行為、反饋、學(xué)習(xí)和應(yīng)用。

Sage HyperCycle ML 主要有四大亮點(diǎn)。

首先是數(shù)據(jù)管理：

• 提供針對(duì) AI 應(yīng)用設(shè)計(jì)的數(shù)據(jù)治理流程：包括數(shù)據(jù)自動(dòng)推斷、預(yù)處理、自動(dòng)標(biāo)記等功能，將數(shù)據(jù)分為行為數(shù)據(jù)和反饋數(shù)據(jù)，而后分別進(jìn)行管理。
• 多源數(shù)據(jù)接入：數(shù)據(jù)任務(wù)可視化管理，數(shù)據(jù)信息管理等豐富數(shù)據(jù)管理。

其次是自動(dòng)模型工廠：

• 自動(dòng)建模技術(shù)：可以讓企業(yè)數(shù)據(jù)自動(dòng)構(gòu)建為高維模型，從特征構(gòu)建、特征組合、到算法選擇、算法調(diào)參，全流程自動(dòng)完。
• 支持萬(wàn)億級(jí)特征計(jì)算任務(wù)：在大數(shù)據(jù)量場(chǎng)景下，計(jì)算效率可達(dá)Spark數(shù)百甚至數(shù)千倍；支持根據(jù)數(shù)據(jù)量和計(jì)算時(shí)效的要求進(jìn)行擴(kuò)容，擴(kuò)容后總體處理能力呈線性增加。

除此之外，模型也可以根據(jù)業(yè)務(wù)變化進(jìn)行自我迭代，防止模型效果衰減，實(shí)時(shí)支撐企業(yè)業(yè)務(wù)決策。

接下來(lái)，是模型應(yīng)用方面，具有模型快速上線、多業(yè)務(wù)共同使用等特性。

最后，在指標(biāo)中心方面，包含業(yè)務(wù)反饋指標(biāo)、模型指標(biāo)、監(jiān)控運(yùn)維指標(biāo)在內(nèi)的指標(biāo)體系。

如此一來(lái)，Sage HyperCycle ML 便將 AI 構(gòu)建過(guò)程繁瑣和高難度的工作，全部交給機(jī)器。

這，便是降低 AI 門檻的一種「范式」。

而第四范式已經(jīng)在這種「范式」落地，覆蓋了精準(zhǔn)營(yíng)銷、銷量預(yù)測(cè)、風(fēng)控反欺詐、反洗錢、智能能源、智能零售、智能證券等眾多行業(yè)場(chǎng)景。

范式之三：AI業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型的「范式」

數(shù)據(jù)和上手門檻難題解決之后，便是AI驅(qū)動(dòng)的問(wèn)題。

換言之，就是AI技術(shù)、平臺(tái)，如何幫助企業(yè)完成轉(zhuǎn)型？

對(duì)此，第四范式提出了第三種「AI 范式」——天樞，一站式智能運(yùn)營(yíng)技術(shù)平臺(tái)。

這一平臺(tái)旨在解決 AI 應(yīng)用業(yè)務(wù)價(jià)值問(wèn)題，主要涵蓋四大引擎：

• 智能推薦：可以為用戶提供千人千面的個(gè)性化體驗(yàn)，解決信息過(guò)載與用戶注意力有限之間的矛盾，將每一次曝光價(jià)值最大化。
• 智能搜索：精準(zhǔn)意圖識(shí)別，多維管理工具，快速匹配用戶與目標(biāo)信息， 全面提升搜索轉(zhuǎn)化率。
• 智能推送：在正確的時(shí)間內(nèi)，將正確的內(nèi)容推送給適合的人，提升打開和轉(zhuǎn)化率用AI驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)高速增長(zhǎng)。
• 智能客服：基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)打造的智能機(jī)器人，自動(dòng)優(yōu)化機(jī)器人話術(shù)，實(shí)現(xiàn)復(fù)雜多場(chǎng)景對(duì)話任務(wù)，快速響應(yīng)，避免用戶排隊(duì)等待，用最低人力成本達(dá)成最佳用戶體驗(yàn)。

同樣，這一「AI 范式」也已經(jīng)取得了一定的落地成果，例如在媒體、互聯(lián)網(wǎng)、零售和金融等多個(gè)行業(yè)，提供千人千面的個(gè)性化推薦、流量精細(xì)化運(yùn)營(yíng)、精準(zhǔn)獲客、精準(zhǔn)產(chǎn)品推薦等眾多業(yè)務(wù)場(chǎng)景服務(wù)。

范式之四：算力成本把控的「范式」

但在如上述的AI生命全周期中，缺少不了一個(gè)重要的部分——AI算力。

AI算力就像一臺(tái)發(fā)動(dòng)機(jī)，源源不斷的向其它層面輸出能量。

據(jù)Gartner預(yù)測(cè)，2022年平均每個(gè)企業(yè)在AI算力上的支出會(huì)是18年的4倍，總體市場(chǎng)支出將超過(guò)50億美元。

在算力高昂成本的背后，實(shí)際上是算力的巨大浪費(fèi)——企業(yè)數(shù)據(jù)中心對(duì)AI負(fù)載進(jìn)行針對(duì)性優(yōu)化，算力平均使用率依然達(dá)不到60%。

而作為全棧發(fā)力的「驅(qū)動(dòng)AI」企業(yè)，在AI算力，也提供了一種「范式」——SageOne，面向AI全生命周期的AI算力平臺(tái)。

SageOne 主要通過(guò)軟硬協(xié)同設(shè)計(jì)，優(yōu)化了計(jì)算、存儲(chǔ)、網(wǎng)絡(luò)、調(diào)度等算力資源的AI算力產(chǎn)品。

SageOne 具有「軟硬一體深度優(yōu)化」、「高性能服務(wù)器配置」、「高性能存儲(chǔ)調(diào)優(yōu)」等特點(diǎn)。

值得一提的是，長(zhǎng)久以來(lái)，算力都是唯硬件計(jì)算能力為標(biāo)準(zhǔn)，而第四范式的 SageOne，則是基于考核AI基礎(chǔ)設(shè)施的計(jì)算能力。

目前，SageOne面向金融、石油、電信、衛(wèi)生 健康、航空航天等國(guó)民經(jīng)濟(jì)支柱行業(yè)，從根本上保證產(chǎn)業(yè)安全穩(wěn)定地運(yùn)營(yíng)。

重估「第四范式」

當(dāng)然，這次發(fā)布之所以值得關(guān)注，不僅在于第四范式推出的AIOS產(chǎn)品。

更在于產(chǎn)品和業(yè)務(wù)映射的第四范式現(xiàn)狀和未來(lái)。

或者換而言之：第四范式，現(xiàn)在是一家怎樣的公司？

從2015年創(chuàng)辦開始，這家聚集了一眾機(jī)器學(xué)習(xí)大牛的公司，其實(shí)就在不斷展示他們?nèi)绾蜗虍a(chǎn)業(yè)提供AI時(shí)代、數(shù)據(jù)決策時(shí)代，智能化轉(zhuǎn)型升級(jí)時(shí)代里的工具箱、生產(chǎn)力助手。

但因?yàn)闃I(yè)務(wù)最先豐收的領(lǐng)域是金融，包括中國(guó)工商銀行、中國(guó)銀行，中國(guó)建設(shè)銀行、中信、農(nóng)業(yè)銀行、交通銀行，招商銀行等等，都成了第四范式“工具箱”碩果累累的客戶……甚至后來(lái)還有了中國(guó)國(guó)有5大銀行全部入股加持第四范式的轟動(dòng)事件。

所以金融方面的風(fēng)頭無(wú)兩，也讓第四范式在公眾視野里，被認(rèn)為是一家“金融AI”的技術(shù)提供商。

然而如今，是時(shí)候更完整審視了。

在這次發(fā)布中，零售巨頭蘇寧、零食第一股來(lái)伊份、智慧城市領(lǐng)域的中關(guān)村科學(xué)城城市大腦股份有限公司等，均作為代表，展示了第四范式提供的AIOS，正在如何智能化變革他們的業(yè)務(wù)。

見微知著，管中窺豹。

第四范式方面說(shuō)，在6年之久的時(shí)間里，服務(wù)覆蓋到了金融、零售、制造、醫(yī)療、能源、互聯(lián)網(wǎng)等眾多領(lǐng)域。

而且這還只是業(yè)務(wù)深入中的一瞬。

因?yàn)榫驮诂F(xiàn)場(chǎng)，華為昇騰計(jì)算業(yè)務(wù)總裁許映童也親自站臺(tái)，帶來(lái)了與第四范式硬件+系統(tǒng)契合后，可以實(shí)現(xiàn)的更廣泛業(yè)務(wù)變革。

華為昇騰，提供的是目前中國(guó)最好的AI計(jì)算力，而第四范式，則完成了從AI算力、AIOS、自動(dòng)化AI生產(chǎn)到線上化智能運(yùn)營(yíng)的全流程企業(yè)AI產(chǎn)品體系方案。

這可能是AI賦能和落地階段中，目前最強(qiáng)的組合了。并且在大形勢(shì)下，這還是一個(gè)沒有斷供之憂的方案。

所以現(xiàn)在，第四范式究竟是一家怎樣的公司？

本次發(fā)布之后，你可以認(rèn)為是一家率先在AI時(shí)代提供Windows一樣的面向產(chǎn)業(yè)的操作系統(tǒng)公司，也可以視為產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型中提供極致AI工具箱的公司，甚至只留存“7分鐘讓普通工程師用起AI工具”的印象……

只是無(wú)論如何，不再能以業(yè)務(wù)領(lǐng)域來(lái)審視第四范式了。

金融、零售、制造、醫(yī)療、能源、互聯(lián)網(wǎng)……

哪個(gè)領(lǐng)域有數(shù)據(jù)治理難、人才門檻高、業(yè)務(wù)價(jià)值難和算力成本貴方面的問(wèn)題，第四范式及其產(chǎn)品和方案，就可以出現(xiàn)在這個(gè)領(lǐng)域。

第四范式，正在成為AI落地產(chǎn)業(yè)、加速升級(jí)的基礎(chǔ)設(shè)施的一部分。

重估第四范式，是時(shí)候了。