谷歌宣告“云1.0 时代”终结,机器学习会让它称霸智能云市场?

【新智元导读】日前谷歌云服务负责人称 “云 1.0 时代”已结束,由机器学习驱动的“云 2.0” 正向我们走来。在云市场只能算新玩家的谷歌,真能凭其领先的机器学习技术在智能云市场脱颖而出吗?机器学习能让云端大数据升值,它正在改变企业使用云的方式,也刷新了企业对云的预期,接下来智能云服务无疑将成为主流。但谷歌能否领跑市场,还是个问题。

日前,谷歌云业务高级副总裁 Diane Greene 接受采访时指出,云 1.0 时代已经结束,云 2.0 时代正向我们走来。

谷歌在云市场并不占有显著优势,为何能够发表“更新换代”这等高度的宣言?

谷歌认为,人工智能或者说机器学习,将是区分谷歌云和其他云服务的关键。

谷歌为何现在进军云市场?

看完 Greene 的发言,可以这样总结:云 1.0 时代,企业在云上储存数据、运行 App 和服务,主要是为了节省时间和本地工作量,从而降低成本、提高工作效率;而到了云 2.0 时代,企业不仅要使用云,还希望从云中获取更有价值的信息。

用 Greene 的话说,“云 2.0 意味着拥有数据并且理解数据——既然你已经使用了云服务,就应该尽可能利用云,让你的业务提升到一个新的高度”。

谷歌方面称,谷歌机器学习云能够分析大数据,为企业提供改善服务或产品的建议。例如,通过分析云数据知道为什么某款产品在欧洲和北美畅销,却在亚洲遇冷,进而推出一款迎合亚洲用户偏好的改良版。

据悉,2015 年全球云市场 230 亿美元,相比 2014 年增长了 52%。根据最新发布的 Cisco Global Cloud Index,未来4年全球云流量将是现在的5倍还要多。

是的,云是个大市场,但为何谷歌决定现在加入游戏?

简单看,原因主要有3:

  1. 回答 2016 年 Q1 投资人提问时,谷歌 CEO Pichai 表示,谷歌在内部使用云的多年积累,让公司已经具备对外提供云服务的能力;
  2. 谷歌推出了 TPU,专用于加速 TensorFlow 等机器学习应用;不仅如此,谷歌还将 TensorFlow 开源将自然语言解析器 Syntaxnet 开源,这都有助于其收集数据,完善算法,而这些都将增强谷歌机器学习云的性能和盈利能力;
  3. 要实现 Pichai“以 AI 为先”的世界,需要通过云让谷歌的人工智能技术到达企业用户。

谷歌表示,谷歌云已经与 Spotify、可口可乐等企业达成合作,并且实现良好运营。

谷歌确实拥有强大的机器学习能力,但这真能为谷歌在云市场带来优势吗?

亚马逊:通过云渗入其他市场

据调查公司 Synergy Research Group 数据,谷歌云服务 2015 Q4 财报中排名第 4,前三名分别是亚马逊、微软和 IBM。来源:marketrealist.com

在谷歌杀入云市场的同时,亚马逊当然也没闲着。去年,亚马逊为 AWS 增添了 722 项新功能,还发布了大数据分析视觉处理工具 Amazon QuickSight。

此外,与举着机器学习大旗进军云市场的谷歌恰好相反,亚马逊则通过在云端运行其智能语音助理 Alexa,将触角伸到了更大的市场——谷歌也在的智能语音助理领域。

5 月 28 日,亚马逊将其智能语音助理 Alexa 放到了云端并开始测试。用户不用购买实体扬声器 Echo,只要用亚马逊账户登录 Echoism.io,就能与云端的 Alexa 对话,实现与 Echo 同样的功能。

亚马逊还成立了 1 亿美元的基金 Alexa Fund,鼓励开发人员、硬件制造商、初创企业等等都围绕 Alexa 研发技术和产品。亚马逊为此发布了两款独立工具包 Alexa Voice Service 和 Alexa Skills Kit,让企业能把像扫地机器人这样的智能设备整合进 Alexa 系统。

有外媒评论称,“Alexa 或将走出 9 英寸的扬声器 Echo,在与 Alexa Fund 合作的各种公司帮助下进入新的设备”。

这样看,除了云之外,亚马逊接下来还将与谷歌、微软在智能语音助理市场形成更加直接的竞争关系。

微软:也在增强机器学习云

从云市场发展看,微软的 Azure 势头或许还要强劲,2015 年实现年增长率 140%。微软 Azure 也使用了机器学习,还有 Azure platform、Office 365、Dynamics CRM 等云端解决方案。

值得一提的是,昨天,微软正式启动了投资基金 Microsoft Ventures,计划投资与公司利益相符的项目,其中就包括云计算和机器学习。

Microsoft Ventures 负责人 Nagraj Kashyap(此前是高通公司 Qualcomm Ventures 负责人,2016 年初加入微软)在公开博客中写道,微软建立 Microsoft Ventures 就是想要增强自身的产品和技术,在颠覆性技术出现早期就介入,抢占市场话语权

此前的 Microsoft Ventures 改名叫 Microsoft Accelerator,将继续资助初创企业并提供技术资讯和支持,其重点关注的,第一个就是开发增强微软云 Azure 产品或服务的公司。

6月2日,也就是明天,Microsoft Accelerator 就将听取一批机器学习新创企业的展示。

可以预见,微软 Azure 机器学习相关服务将进一步加强。

机器学习开启“云 2.0”时代?

当然,也有不同的声音。独立产业分析师 Jeff Kagn 认为,“云 1.0 时代已经结束” 这样的说法可能为时尚早。他说,“过去几年中,云的增长比我们想象的还快。但这并不意味着我们几年前担忧的那些问题都得到了解决”。取决于企业对大规模的数据信息整理排序的能力,“大数据既是一座金矿,也可以是挡在你面前的一堵高墙”。

2016 年 Q1,市场份额第一的亚马逊云年增长率为 57%,接下来的三巨头微软、IBM 和谷歌,同期分别实现年增长率 93%。但从第 5 名开始到第 20 名,这个数字就成了 41%,其中包括阿里巴巴、CenturyLink、HPE 和 Oracle。全球云市场 Q1 平均年增长率为 52%,这说明排在前面的4家公司扩大了市场份额。接下来,云市场由前4家主导的形势或将加剧。来源:marketrealist.com

根据 451 Research 的调研,云 1.0 时代,只有大约 15% 的企业——那些相对热衷尝试前沿新锐技术的公司——把自己的应用或服务在云端运行。因此,要让剩下偏保守的企业使用云,就必须要让云能够为其提供更多的价值。

机器学习能让云端的数据产生更大的价值,但使用机器学习的云服务并非只有谷歌一家而已。

不论云 2.0 时代是否正向我们走来,可以肯定的是,机器学习正在改变企业使用云的方式,也刷新了企业对云的预期,智能云服务将成为主流。至于谷歌是否能在其自己揭幕的时代里成为第一,还有待时间证明。

参考信息:

  1. http://blogs.cisco.com/sp/get-ready-for-cloud-2-0
  2. https://blogs.microsoft.com/blog/2016/05/30/ventures-reimagined/#sm.0001e9p7dnmelf7br2m2i8b1d2gao
  3. http://www.geekwire.com/2016/microsoft-launches-venture-capital-fund-escalating-startup-investments/
  4. http://www.zdnet.com/article/microsoft-ventures-to-invest-in-cloud-security-machine-learning-startups/
  5. http://www.designntrend.com/articles/77123/20160531/amazon-echoism-recognition-artificial-intelligence.htm
  6. http://phx.corporate-ir.net/phoenix.zhtml?c=176060&p=irol-newsArticle&ID=2062558

【相关阅读】

深度点评亚马逊、微软、谷歌、IBM 等6大机器学习云平台

原文发布于微信公众号 - 新智元(AI_era)

原文发表时间:2016-06-01

本文参与腾讯云自媒体分享计划,欢迎正在阅读的你也加入,一起分享。

发表于

我来说两句

0 条评论
登录 后参与评论

相关文章

来自专栏PHP在线

程序员到底是一个什么职业?

[导读] 反思技术圈的造神现象,作者写下对程序员这个职业的理解。他认为,程序员首先是雇员、然后是工程师;比起创造力,工程能力对这个职位更为重要。本文权转载自新...

3646
来自专栏数据猿

投稿 | 达观数据CEO陈运文:大数据挖掘技术在企业创新中的应用

<数据猿导读> 随着互联网时代的大发展,数据记录逐步脱离了纸笔的限制,与此同时,数据的概念也在进一步拓宽。大数据时代涌现出了大量新型数据的、非结构化的数据,对这...

3536
来自专栏钱塘大数据

大数据版图:大数据、AI与云计算结合已是大势所趋

2017年大数据开始进入部署阶段,大数据的炒作逐渐散去,它的应用却正在蓬勃发展,代表成熟度的标志性IPO也正在出现。而大数据在几年前经历的泡沫正在无可争议地转移...

4688
来自专栏大数据文摘

想成为数据科学家?你得先读读这篇文章

1622
来自专栏大数据文摘

CB Insights | 2017年人工智能十大趋势

1937
来自专栏机器之心

教程 | 如何转行成为一名数据科学家?

选自fast.ai 作者:Rachel Thomas 机器之心编译 参与:侯韵楚、hustcxy、王宇欣、微胖 有时一些粉丝会给我发邮件,想让我在数据科学方面给...

36410
来自专栏腾讯大讲堂的专栏

你现在的焦虑,可能真的不是因为没钱

1683
来自专栏养码场

一堂课带你搞懂人工智能、机器学习和深度学习的区别和联系!

养码场的线上课程,以技术人员为核心的学习、交流、分享社群,全方位服务技术人和技术创业者。这里聚集了众多BAT/美团/京东/滴滴/360/小米/网易等知名互联网公...

963
来自专栏JAVA技术zhai

软技能:开启程序员的职场“破冰之旅”

在我们聊“软技能”之前,先来区分下“软技能”和“硬实力”。通常我们将自己专业方向的技能定义为 “硬技能”,以程序员为例的话,我们的算法、计算机知识和编程能力等就...

2176
来自专栏数据猿

数据猿专访 | 微瑞思创周像金&苍锐:地产+大数据能让国民“人人有房住”

<数据猿导读> 和国计民生息息相关的房地产行业也同样正在被大数据转化成一个更加“聪明”的行业。未来,当数据全部开放打通,大数据被高度普及之后,就完全可以实现资源...

2966

扫码关注云+社区

领取腾讯云代金券