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通用AI的业态及商业模式

算法团队开始抽象出来,并不集中注意力在某一个固定的领域上。

于是,如何做一个通用的AIaaS,让不同行业不同需求可以运行在一个云AI平台上成了一种趋势。

看到Square收购了Dessa,依稀有一些这种趋势。

AI 2B是一个生存的趋势,因为AI 2C都是一些好看不中用的玩意。但是Big B有点困难,一方面Big B可以养活自己的AI / ML团队,另一方面,Big B的定制化需求太多太复杂,很容易把整个AI团队卷进去,于是就跟平台化无缘了。

注定是Small B。

Small B有数据,缺团队,顶多有一两个data scientist。这样就是AIaaS的机会了。

但AIaaS的考验也不少,需要把AI工程做得通用、可配置,有伸缩性,容易收费。

还要需要提供data cleansing的工具及服务,搞不好,这个数据清洗的工作需要的人力成本远比AI主算法要高。

AIaaS的团队需要补强的是,

1.传统SaaS的架构师,这里可是需要有真材实料,能庖丁解牛的架构师

2.能针对不同行业快速设计AI / ML方案的数据科学家

3.精通data cleansing的脚本工程师