決策主力記者：宗旭 決策主力編輯：湯輝
5月12日，亞馬遜云服務 AWS 宣布，Amazon SageMaker在由西云數據運營的AWS寧夏區域和光環新網(300383)運營的AWS北京區域正式上線。據了解，Amazon SageMaker是一項完全托管的服務，可以幫助開發者和數據科學家快速地規?；瘶嫿ā⒂柧毢筒渴饳C器學習 ML 模型。
對于這個機器學習平臺，AWS寄予厚望。AWS首席云計算企業戰略顧問張俠在接受包括《767股票知識網》記者在內的媒體采訪時表示，機器學習的產品和服務是云計算中非常重要的一個點，也是企業數字化轉型的核心推進點。
機器學習的應用存在諸多困難
機器學習的概念和相關技術其實早在幾十年前就出現了，只是直到今天，隨著云計算的出現，人工智能和機器學習才能進入千千萬萬的企業，而不再局限于少數科技巨頭和硬核的研究機構。
在談到以往行業風氣時，張俠表示：“有一些人宣傳宣傳、吹吹風，都能拉來投資，這些東西來得急去得也急。不過人工智能、機器學習沒有隨著時間的流逝而式微，而是確確實實在發展?！?br/>

AWS首席云計算企業戰略顧問張俠 云計算時代的到來，掃清了廣大企業應用人工智能和機器學習的障礙，而即便最保守的企業在當今都無法忽視人工智能的作用。從金融行業里的風險欺詐偵測，到健康醫療行業里的精準醫療，亦或者是短視頻領域的算法推薦，機器學習的身影無處不在。
根據Gartner發布的2019人工智能新技術成熟度曲線顯示，以機器學習為代表的許多人工智能的技術正在快速成熟。IDC數據也顯示，當前40%的企業數字化轉型項目都會運用人工智能。IDC預計，到2023年中國人工智能市場規模將達到979億美元，2018~2023年復合增長率為28.4%。
不過雖然機器學習是“顯學”，但其發展還是存在不少阻力，其一，人工智能、機器學習等知識相對高深，相應的，掌握這些知識的人也就比較少，因此前段時間大家才能聽到不少百萬年薪招聘人工智能人才的故事。
此外，怎么把人工智能的技術應用到現實的生產工作中，如何降低人工智能部署的費用對于企業來說也是一個挑戰。
據AWS介紹，機器學習的部署實施其實是一項非常復雜的工作，比如對數據進行可視化、轉換和預處理，模型的訓練，算法的優化，所有這些工作都需要大量的專業知識，并耗費龐大的算力、數據存儲和時間成本。而且，由于沒有集成化的工具用于整個機器學習的工作流，機器學習模型的傳統開發方式是復雜、繁復和昂貴的。
云計算廠商之間的差異化競爭
作為一個云計算廠商，AWS為什么會推出機器學習平臺Amazon SageMaker？最直接的原因是市場需要。
“國內越來越多的企業正在探討機器學習和人工智能技術帶來的巨大潛力，探索如何把這些技術融入到日常應用當中。但實際上，除了少數具有專家人才和數據科學家的企業外，大部分公司還是很難應用機器學習這項技術?！盇WS全球副總裁及大中華區執行董事張文翊表示。
此外，張俠指出，企業的數字化轉型體現在很多方面，無論是企業的運營、決策、創新還是客戶體驗，都是企業下一步發展的關鍵，而支撐企業數字化轉型的，其中的兩個關鍵點就是大數據分析和機器學習。
而且作為一家云服務廠商，在CDN、存儲、云服務器等基礎設施方面與競爭對手拉不開明顯差距的情況下，想要吸引到客戶，依靠的就是在IaaS層之上的服務。稍微留意即可發現，云服務廠商的服務不斷變“厚”。
“云層變厚”的主要原因是來自于客戶的需求，張俠表示，“這些需求促使我們去開發新的產品。隨著時間的推移、云計算的發展，需求越來越多，我們產品的廣度和深度隨之而得到了一些發展?！逼鋵嵆藱C器學習平臺之外，AI平臺、大數據平臺、物聯網平臺等也是微軟Azure、阿里云、騰訊云等云廠商重點發力的領域，這些正是云廠商和競爭對手拉開差距的地方。
值得注意的是，Amazon SageMaker此次在中國的上線涵蓋了去年12月AWS在re:Invent大會上發布的全部功能，這個發布速度幾乎與全球是同步的。目前寧夏和北京區域是全球第五和第六個上線的區域，在目前AWS全球24個區域中排在前面。對于以后是否有更多的產品全球同步發布，引進中國，張俠表示，還得根據客戶的需求。
從中國云計算市場競爭的角度來看，隨著“新基建”的提出，阿里云、騰訊云等紛紛宣布加注，金山云、UCould等也完成了上市，募集到資金補充了“彈藥”，接下來是否有新一輪的“廝殺”還未可知。
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