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范式|数据清洗耗费AI公司95%的精力，第四范式推AI操作系统

_原题为 数据清洗耗费AI公司95%的精力 ， 第四范式推AI操作系统
产业变革时代 ， AI操作系统成全球竞争焦点 。
8月20日 ， 人工智能技术与服务商第四范式发布了企业级AI操作系统Sage AIOS 。 回顾互联网发展历史 ， 操作系统对于技术的应用和普及发挥了关键作用 ， 如同PC时代的Windows ， 移动互联网时代的安卓和IOS ， 每一项前沿技术最终都需要操作系统作为支撑平台 ， AI技术同样如此 。
反观当下AI技术日渐应用于各行各业 ， 但技术与产业之间的沟壑也开始显现 。
范式|数据清洗耗费AI公司95%的精力，第四范式推AI操作系统
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首先数据治理问题最为突出 。 “数据治理占AI工作全流程95%的时间 ， 即使花费这么多的时间 ， 数据效果和数据质量两大难题 ， 一直困扰着AI业务效果的提升 。 ”第四范式创始人兼CEO戴文渊向包括第一财经在内的媒体表示 。 数据治理难度大一个很重要的原因就是数据的格式标准不统一 ， 不同业务场景对于数据的要求也不尽相同 。
AI落地的另一大阻力是门槛过高 ， 科学家资源尤为稀缺 。 据戴文渊介绍 ， 目前AI领域每一年新增的科学家数量是千万级别 ， 但每一年新增场景却是百万级别 ， 这导致科学家供给完全无法满足AI应用需求 ， 不少科学家的精力耗费在低价值工作上 。
【范式|数据清洗耗费AI公司95%的精力，第四范式推AI操作系统】此外业务价值不佳以及算力成本负担重 ， 也是AI落地过程中最常见的问题 。 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% 。
“这些问题归根结底是因为缺少基于规范和标准的基础设施 ， AI实现规模化落地需要从底层系统出发 ， 来设计和构建更标准化的AI产品 。 ”戴文渊表示 。 正是在这一大背景下 ， 第四范式推出了从算力、操作系统、生产平台到业务系统的AI产品矩阵 。
从底层来定义数据标准并不容易 ， 据第四范式AIOS产品负责人黄缨宁介绍 ， 要定义数据至少需要三类know how（技术诀窍）：业务、IT和AI的know how 。 包括不同业务场景中的模型需要什么样的数据 ， 对应的数据需要从什么IT系统上去调取 ， 以及如何将这些数据处理为AI 可用的数据“投喂”到AI系统中 。
值得关注的是 ， 疫情的到来正在给AI商业化进程按下“加速键” 。 据戴文渊透露 ， 以往金融业务占据第四范式营收的90% ， 今年已经下降至50% ， 新零售和制造业增速迅猛 。 “消费互联网和工业互联网引爆的数据增长 ， 促使一个个经济体开始发生巨大变化 。 ”第四范式总裁裴沵思说道 。
近一年AI独角兽公司上市消息不断传出 ， 此前一位投资人曾向采访人员透露第四范式在考虑科创板 。 对此戴文渊回应 ， 公司正在积极考虑科创板的窗口和机会 。 对于繁荣和泡沫并存的AI产业而言 ， IPO是否是AI独角兽们的最优选择？戴文渊认为要考虑两点：首先上市是否能够促进业务发展 ， 尤其对于toB公司而言 ， 上市后公司的影响力和公信力是否有助于业务拓展 。 第二上市后在融资上是否有更大的便利性 ， 科创板开放灵活的创新机制 ， 给AI公司创造了很好的机会 。
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