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范式|第四范式发布企业级AI操作系统Sage AIOS( 二 )


AI人才培养需要一定周期 ， 为了帮助企业尽快规模化应用AI ， 第四范式在AIOS平台上专为业务人员等非AI专业人士 ， 准备了名为"HyperCycle ML"的AI高级语言 。 基于第四范式AutoML技术和独创的"库伯学习圈"方法论 ， HyperCycle ML将AI过程简化为"行为、反馈、学习、应用"四步 ， 自动完成从数据引入、数据定义、特征处理、模型训练、模型应用和模型自学习的AI全流程 ， 操作简便易用 ， 让用户能像使用自动相机拍照一样建立AI应用 。
范式|第四范式发布企业级AI操作系统Sage AIOS
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HyperCycle ML把AI繁琐重复和高难度的数百个模块工作全部交给机器 ， 建模时间由原来的400小时缩短到10小时 ， 自动化模型的精准度目前可以达到Top10%的AI科学家的水平 。 此外 ， HyperCycle ML是一个线上闭环 ， 会自动收集线上的行为和反馈数据进行自学习 ， 以确保稳定、持续迭代的模型效果 。
聚焦业务价值 线上业务智能运营系统"天枢"
Sage AIOS平台上首个平台型拳头应用 ， 是为传统企业提供线上用户留存优化和增长优化的运营产品"天枢" 。 在线化是当下最大趋势 ， 而全球公共卫生环境与5G等技术同样在加速这一趋势--据App Annie报告 ， 因为疫情 ， 在线化和移动化进程快进了2-3年 。 传统线下行业的竞争仅限于商圈同品类的店铺 ， 但迁移到了线上 ， 竞争泛化为无差异的用户时间竞争 。 这些竞争或许发生在今日头条与银行应用之间 ， 也可能是电商与阅读类应用的竞争 ， 这场竞争的终点是用户留存 。
天枢产品做留存的产品逻辑 ， 相当于给线上的门店植入一个人工智能的大脑 ， 这个大脑能够察言观色最快地响应用户的需要 ， 并通过一个实时的数据流把所有的场景连接起来 ， 在每个场景、每个细节上打动用户 ， 提升终端用户体验 。 截止目前 ， 第四范式天枢已经助力零售、银行、媒体和互联网等行业上千家企业的在线化转型 ， 依托于智能搜索、智能推荐、智能客服和智能推送等服务 ， 帮助全球知名餐饮集团、大型连锁超市、国有银行和顶级电商平台的线上业务取得了理想的业务效果 。
可负担的算力成本 软硬一体算力平台SageOne
随着AI在行业的广泛落地 ， 算力的需求和成本猛增成为企业应用AI的又一挑战 。 据Gartner预测 ， 2022年平均每个企业在AI算力上的支出会是18年的4倍 ， 总体市场支出将超过50亿美元 。 在算力高昂成本的背后 ， 实际上是算力的巨大浪费--企业数据中心对AI负载进行针对性优化 ， 算力平均使用率依然达不到60% 。
第四范式SageOne是为AI量身定做的软件定义算力平台 ， 面向整个AI生命周期全局优化 。 AI应用的不同步骤 ， 对计算资源、存储网络有差异化的要求 ， 第四范式深入了解每一个环节负载需求 ， 将计算、存储、网路、调度全方面动态考虑 ， 有针对性地进行优化 ， 真正解决AI算力浪费的问题 。 在某连锁餐饮企业实际应用场景中 ， SageOne以一顶十 ， 以8台替换了88台通用服务器集群 。
目前国内AI算力产业处于持续探索和耕耘期 ， AI基础设施的发展是大家共同关心的话题 。 第四范式作为AI基础设施产业中的一员 ， 一直与国内AI企业保持紧密合作 ， 包括与华为等在内的多个芯片厂商联合攻坚 ， 软硬件互相适配 ， 为建设国内完整的AI产业链添砖加瓦 。
第四范式总裁裴沵思在发布会上介绍了第四范式在去年一年的落地成绩单 。 在保持金融行业高速增长以外 ， 零售行业在线化业务突飞猛进 ， 制造、民航、能源、政府等传统行业也呈现出快速增长的态势 。 过去5年多时间 ， 第四范式帮助超过8000家合作伙伴实现智能化转型 ， 与他们一起探索商业模式进化与重构 ， 蝉联2018-2019年IDC中国机器学习平台市场份额第一 ， 这背后是机器学习平台从底层能力走向业务端的突破 ， 也验证了AI通用平台产品的可行性 。


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