第四范式变“硬”，联手浪潮推出AI一体机，挑战BAT
作者 | 琥珀
出品 | AI科技大本营（公众号ID：rgznai100）
想必不少人对第四范式的市场定位与商业模式有过疑问，第四范式究竟是一家什么样的公司？近日，第四范式变“硬”的一次试水将其想要做的事情更加凸显出来。
9 月 10 日，第四范式与浪潮商用机器联合发布了 AI 软硬一体机“Prophet AIO”，并成立 AI 一体机联合实验室，以加速 AI 在用户需求及产品研发的落地进程。
结合浪潮商用机器 OpenPower 针对 AI 应用设计的全新架构 Power9，第四范式先知平台 Prophet AI 所覆盖的 AI 应用开发、运行、管理等全生命周期能力将无疑释放出更强大的创新能力。据介绍，部署“Prophet AIO”的实际应用效果明显，在相同成本前提下，计算性能提升 10 倍以上，交付周期从半年为单位缩短到周级别。
“未来越来越多的体系架构是为 AI 优化，而不是为应用服务器优化。”第四范式联合创始人、首席架构师胡时伟透露，这意味着对研发团队来讲，以更短的时间或商业化可接受成本的条件下，更好的架构将有助于设计出更好的算法，“重新定义 AI 服务器的架构，这是我们接下来联合实验室的重点方向”。
回顾第四范式的过去三年多，更多是在算法平台上的投入。
2016 年，第四范式发布人工智能开发平台“先知”，对“先知”设置了参数自动化的算法，并搭建了比 Spark 快数百倍的机器学习的基础架构，降低了人工参与的特征工程和模型训练过程，还能提供自动或半自动的特征工程、模型选择调参工具，降低了对数据科学家的依赖。
2017 年，第四范式先知全面升级3.0 ，构建以“机器学习圈” 为基础架构的的企业 AI 核心系统。
该系统包含了过程数据采集、反馈数据采集、高维机器学习平台、实时模型服务平台等模块，涵盖了机器学习、决策的全过程，可以帮助各行业打造自己的认知智能。
按照第四范式的话来讲，“先知”从面向系统开发者的机器学习，迭代为企业经营管理人员服务的一体化企业 AI 核心系统。
截止目前，除了“先知”平台之外，第四范式还上线了AutoCV、AutoML、星图以及标注平台等产品。
实际上，此次合作对于浪潮服务器也意义重大。
与此前浪潮服务 BAT 等科技巨头提供的 AI 算力 GPU 服务器不同，Power9 是此前 5 月浪潮与 IBM 合资成立的浪潮商用机器公司旗下产品。
据科技朱比莉的推断，“现在已经不再是通用处理器一款打天下的时代，而是处理器多样化的时代……前者谁的规模越大优势越大，后者单类应用规模越来越大，为单个应用优化的设备就有机会。由于云计算、AI 的兴起，为云和应用优化需求越来越多，异构芯片架构的服务器因此而崛起。”
这也就意味着从整个产业来讲，尤其是在华为芯片、云计算、AI 全面发力的背景下，浪潮商用机 Power 系列将被赋予 x86 服务器之后更大的想象空间。
“可以明确地讲，浪潮商用机器和第四范式一体机未来是我们在 AI 领域里面的重点。当然，我认为各种竞争，各种产品都会有各种不同的安排，但目前来看，这个进展最快，效果最好。”浪潮集团副总裁、浪潮商用机器总经理胡雷钧向 AI 科技大本营（ID：rgznai100）表示。
此外，对于浪潮商用机器而言，此次签署并非具有排他性，这意味着双方同样也可以选择别的合作伙伴。
那么，第四范式为何选择与浪潮合作 AI 一体机呢？
“我们服务的金融机构已*国金融总资产的 60% 以上，可以说覆盖面已经很好了，但当你把系统装到客户那里时就会遇到各种痛点，包括成本、空间上的问题。”第四范式创始人兼 CEO 戴文渊对 AI 科技大本营（ID：rgznai100）表示。
结合起来，从这句话至少可以解读出三点：
- 一是对于那些为第四范式提供了大额订单的金融行业客户而言，当下他们需要的是在部署 AI 相关应用的同时，开源节流，减少在硬件服务器等方面的成本；
- 二是作为国内为数不多可与百度、谷歌、微软等科技巨头分庭抗礼的机器学习创业公司，第四范式需要进行能力上的固化，产品上的下沉，以技术打包的形式提供给客户；
- 三是第四范式会针对不同的行业提供相应的解决方案，本质上不同方案用到的算法和技术是共通的。
戴文渊补充道：“我们定位是一个平台型的公司，要服务更多的行业，而不是把自己定位成一个行业公司。我们可能会在行业里做一些行业标杆，通过行业孵化的实验室，会找一些反欺诈公司去合作，由他们把这样的能力推广到更多的客户那边，这是我们的策略。”
据了解，第四范式目前服务的客户包括金融、媒体、互联网、能源、制造、*、安防、零售、电信等行业。
需要了解一组数据的是：据 Gartner 企业 AI 案例研究报告预测，超过 60% 的中国大型企业在 2022 年前将开发自己的 AI 解决方案。这也就意味着尽管每个企业都希望构建自身 AI 核心能力，但配置服务器、数据处理、模型调参、模型训练的门槛却相当之高。
正如戴文渊在演讲中表示，Prophet AIO 实现了 AI 商业落地五大要素（即大数据 (Big-data)、反馈数据 (Response)、算法 (Algorithm)、计算资源 (Infrastructure) 及明确的业务需求 (Needs)）完整覆盖，赋予企业开箱即用的 AI 能力，未来企业接入 AI 像使用手机一样简单，只需插电、连接网络、启动等简单几步即可。