从来没有一个时代，像今天这样对人工智能的未来充满乐观。
在新近的报告中，Gartner预测到2022年，企业应用AI的平均数量相对2019年将增长9倍，而到2022年，AI商业价值将达到3.9万亿美元；Forrester则更为乐观，其综合各种市场调查分析后认为到2025年，所有企业都将使用AI。
可以说，Al项目将在不久的将来蓬勃发展。
但是，这是针对于AI业界宏观趋势的判断，对那些真正需要用到AI的企业来说，选择什么样的方式、什么样的服务商来获得AI能力，仍然是一个必须考虑的问题。这其中，对于很多体量较大的企业而言，自建AI而非购买现成AI服务成为首要选择，给从事相关领域的AI技术服务商打开了庞大的商业空间，而由于涉及数字化转型升级的战略动作，牵一发而动全身，这些企业选择服务商也会更为谨慎。
这时候，一些权威行业报告的价值就体现出来。
不久前，Forrester发布“The Forrester Wave™:Predictive Analytics And Machine Learning In China,Q4 2020”报告，对中国PAML（预测分析与机器学习）厂商进行了年度评估。AI主要由机器学习(ML)模型组成，这个报告既可以看作行业层面的盘点，更给予希望选择正确的PAML解决方案自建AI、提升AI生产力的企业以权威的参考。
从这个报告，我们可以看到巨头竞逐下PAML市场行业格局的巨大变化，以及自建AI庞大的商业机会背后的独特挑战。
自建AI的PAML成为大势所趋 低门槛、规模化、算力优化成为三大能力
从玩家分布的格局来看，2020年，服务自建AI的PAML呈现三大技术巨头+一个独角兽企业领衔的市场格局，阿里云、华为云、第四范式、百度智能云位居Leaders象限，显示它们在帮助企业自建AI这件事上取得了先机：
与此对应的是，一些可以帮助企业自建AI能力的核心AI技术，如在通用性上占有优势的平台型AI技术、可降低自建AI门槛的自动化机器学习（AutoML），成为企业优先投资的技术点：
这个趋势在中国企业身上也有具体体现，第四范式就透露其重要客户某头部金融机构未来两年计划将AI机器学习项目增加5倍。
市场越大，就意味着竞争越惨烈。
可以发现，在2020年的Forrester象限图中，一个巨头的表现似乎并不佳——腾讯云“屈居”第二象限，且市场表现较为一般。
是腾讯云真的不行吗？事实上，腾讯云刚刚发力PAML的时间并不久，到报告调研截止时间前，市场还没有给予这个快速发展的云计算巨头充分的展示机会。
这提醒我们，既然从2018年到2020年，PAML市场格局可以发生如此大的变化，那么2020年的市场格局也必然不是“稳态”的，它也只是快速发展过程中的一个截面罢了。
未来，像腾讯云这样的玩家会走向何方，谁也不知道，这也是自建AI领域有充分的市场活力的表现——每一个玩家面临的都是一个不确定性的未来。
但是，这种不确定性中，有一点是可以确定的，能够更好地应对技术、应用到统合推进三个维度的挑战的玩家，会占据优势。
而对于那些非头部的PAML玩家，又该如何在未来的竞争中站稳脚跟呢？
从2018年到2020年，Forrester的报告所采用的严密指标体系也进行了一些适应性调整，这种调整一定程度上代表着自建AI的一些细化的趋势变化。
例如，强调了推理优化、边缘计算支持等，显示物联网边缘计算在自建AI能力中地位的提升；
增加了创建基于PAML模型的应用、利用PAML模型创建业务工作流的评价等，表达自建AI落地性需求的增加；
建议数据关系、自动数据统计分析指标，反映“决策型AI”成为自建AI的重要趋势；
强化模型验证以及解释评价，表明很多企业开始关注自建AI过程中模型的可解释性问题，这可能主要发生在金融领域对合规的需求上……
在更明显的意愿面前，自建AI的需求开始往深度走，除了带动市场格局的颠覆式变化，也催生出一系列具体的细化趋势，而对这些“小趋势”的契合未来或成为客户是否会选择某家PAML平台的重要因素。
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文 | 曾响铃
来源 | 科技向令说（xiangling0815）
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