對(duì)于一般行業(yè)而言，比較通用的做法是先關(guān)注市場(chǎng)需求，然后以更有效的方式組織市場(chǎng)供給，以此來(lái)增強(qiáng)競(jìng)爭(zhēng)力。無(wú)論做什么，市場(chǎng)需求是第一出發(fā)點(diǎn)。

這一做法，對(duì)于科技行業(yè)貌似有點(diǎn)不一樣。不是說(shuō)科技行業(yè)的市場(chǎng)需求不重要，而是說(shuō)科技尤其是軟件行業(yè)是我們所說(shuō)的“賦能”工具，市場(chǎng)需求分散在各行各業(yè)，不太容易形成規(guī)模優(yōu)勢(shì)。而供給端就不一樣，由于代碼低成本復(fù)制的特點(diǎn)，其在供給端是很容易形成規(guī)模優(yōu)勢(shì)的。

這個(gè)規(guī)律，對(duì)于人工智能行業(yè)尤其適用。人工智能的應(yīng)用需求目前還不明確，對(duì)于巨頭而言，與其苦苦探索需求場(chǎng)景，不如快速占據(jù)供給市場(chǎng)。壟斷了供給端，無(wú)論以后市場(chǎng)怎么發(fā)展，自己也有很大概率成為“摘桃子”的人。

人工智能的供給端都有哪些呢，關(guān)鍵環(huán)節(jié)是什么？人工智能的核心是算法模型，占據(jù)了算法模型市場(chǎng)，就占據(jù)了供給端的話語(yǔ)權(quán)。另一個(gè)角度，人工智能的生產(chǎn)人員，是一個(gè)個(gè)的算法工程師，如果有一個(gè)平臺(tái)，讓算法工程師產(chǎn)生依賴，那這個(gè)平臺(tái)就會(huì)有很大的生命力。

下圖是人工智能體系的架構(gòu)：

人工智能的核心在于人工智能算法，而軟件框架的主要作用就是將AI算法進(jìn)行封裝，為上層應(yīng)用提供算法調(diào)用接口。我們耳熟能詳?shù)腡ensorFlow，MXNet，Caffe/2+PyTorch，主要干的就是算法封裝的事。大部分模型的開(kāi)發(fā)、部署，都要用到上面的這些軟件框架，需要通過(guò)他們調(diào)用各種模型，需要用到他們的各種工具組件，需要他們調(diào)用底層硬件計(jì)算資源。

對(duì)于一個(gè)市場(chǎng)而言，用戶習(xí)慣和生態(tài)是最難培養(yǎng)的， 但一旦養(yǎng)成了就會(huì)是最大的競(jìng)爭(zhēng)力。AI開(kāi)發(fā)框架平臺(tái)就是在培養(yǎng)人工智能從業(yè)人員的用戶習(xí)慣，培養(yǎng)應(yīng)用生態(tài)。至于上層的應(yīng)用場(chǎng)景探索，無(wú)論是計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域、語(yǔ)音識(shí)別領(lǐng)域還是自動(dòng)駕駛領(lǐng)域，甚至是深入到金融、零售、電商、制造這些行業(yè)里的應(yīng)用，最終都會(huì)需要通過(guò)這些底層的深度學(xué)習(xí)開(kāi)發(fā)框架，來(lái)調(diào)用各種算法，開(kāi)發(fā)各類模型。既然這是一條無(wú)法繞開(kāi)的道路，那就只能等著交過(guò)路費(fèi)了。這就像手機(jī)行業(yè)的“高通稅”，高通壟斷了上游，即使不生產(chǎn)手機(jī)，也能攫取整個(gè)手機(jī)行業(yè)里很大一部分利潤(rùn)。

而且，人工智能很大程度上可以看作一門以數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)的生意。AI開(kāi)發(fā)框架平臺(tái)，會(huì)成為各路數(shù)據(jù)的一個(gè)重要匯聚點(diǎn)，數(shù)據(jù)匯聚必然伴隨著價(jià)值匯聚。

這么好的一門生意，當(dāng)然很多人都想做。但平臺(tái)的生意，往往門檻都很高。AI開(kāi)發(fā)平臺(tái)，需要很強(qiáng)的技術(shù)實(shí)力和資本實(shí)力。要得到大家的認(rèn)可，往往需要在平臺(tái)處理性能、計(jì)算資源調(diào)度能力、平臺(tái)易用性、安全性、生態(tài)豐富度這幾個(gè)方面表現(xiàn)突出才行。

經(jīng)過(guò)這幾年的競(jìng)爭(zhēng)，最終只有幾家在這場(chǎng)競(jìng)賽中勝出了。在AI開(kāi)發(fā)框架領(lǐng)域，TensorFlow 、 Caffe/Caffe2 占據(jù)了相對(duì)主導(dǎo)地位，此外主流訓(xùn)練框架還有MXNet，PyTorch，Keras、PaddlePaddle等。

可以看到，目前主流的AI開(kāi)發(fā)框架還是被國(guó)外的谷歌、臉書、亞馬遜、微軟所主導(dǎo)。雖然現(xiàn)在都倡導(dǎo)開(kāi)源，但鑒于目前中美嚴(yán)峻的政治形勢(shì)，考慮到未來(lái)幾十年很可能更加嚴(yán)峻的中美政治形勢(shì)，保不齊以后人家也在源頭上斷了你的路。況且，人工智能是美國(guó)也很關(guān)注的戰(zhàn)略產(chǎn)業(yè)，不惜一切代價(jià)壓制中國(guó)人工智能行業(yè)發(fā)展，已經(jīng)成為美國(guó)政治精英的共識(shí)，未來(lái)他們很可能會(huì)采取更加激進(jìn)的行動(dòng)。

所以，著力培養(yǎng)國(guó)產(chǎn)的AI開(kāi)發(fā)框架，是在非常時(shí)期發(fā)揮關(guān)鍵作用的“備胎”。中國(guó)的互聯(lián)網(wǎng)巨頭以及人工智能獨(dú)角獸企業(yè)，現(xiàn)在已經(jīng)在有意識(shí)地構(gòu)建底層平臺(tái)，但差距還是肉眼可見(jiàn)的。如果要取得更大突破，需要在三個(gè)方面發(fā)力：底層AI理論和技術(shù)積累，企業(yè)更大的戰(zhàn)略決心和資源投入，國(guó)內(nèi)企業(yè)的團(tuán)結(jié)協(xié)作。

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