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AI|人工智能独角兽，就是不爱讲人话( 二 )


当然 ， 你也可以把它看做是一个“AI中台” ， 阿里、百度都有此类产品 。
但需要注意的是 ， AI操作系统中的“app” ， 并不是给普通人用的 ， 而是面向企业客户 。
譬如像HyperCycle这种内置工具 ， 由于“自动化”程度较高 ， 因此一些传统行业的业务人员也根据场景需要构建算法模型；但也有很多专业性较强的应用 ， 需要有AI基础的人来操作 。
当然 ， 这个系统跟很多竞品一样 ， 是开放的 ， 需要更多企业团队与第三方开发者来平台上构建更多新应用 。 因此 ， AIOS也为这些人提供了一种基于服务器产品的数据资源调度能力与数据格式规范 。
以某大型商场为例 ， 如果他们的建模技术团队需要使用这个AI操作系统 ， 他们需要首先将操作系统的“管理模块”安装到企业后端的服务器（物理机）上 ， 前端只要通过一个URL就能直接访问操作界面 。
AI|人工智能独角兽，就是不爱讲人话
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第四范式的硬件组合
因此 ， 既然要安装操作系统 ， 就不得不涉及到硬件部署和管理 ， 这也是第四范式一定要做FPGA芯片和异构服务器的原因之一 。 现场工程师告诉我们 ， 如果有私有化部署的企业设备过于老旧 ， 以至于不能兼容 ， 那么采购他们的软硬件一体方案会更加靠谱 。
把软硬件组合卖给企业客户 ， 才是第四范式的终极商业目标 。
“AIOS是中上层软件运行的基础设施软件 ， 所以它不会被单独定价 ， 而是要跟上层应用一起打包卖 。 从上层应用来看 ， 根据客户的需求不同会有所不同 ， 比如说有客户只想要操作系统里的一个‘word’ ， 那就只考虑一个应用方案的价格 ， 也不用去理解那么多复杂的概念 。
但具体计价方式 ， 则仍然是需要按照底层到底用了多少算力来付费 ， 譬如消耗了多少块CPU或GPU 。
不过 ， 如果一个企业客户需要的应用比较多 ， 就肯定会消耗很多算力 。 很多客户主动找到我们 ， 说买一套服务器太贵怎么办？这个时候我们就会推荐AIOS ， 购买这种软硬一体模块会自带很多软件 ， 整体的成本低于一台机器加一个软件的成本 ， 大概就是这样的付费思路 。 ”第四范式联合创始人陈雨强告诉虎嗅 。
但是 ， 一家软件服务公司 ， 真的能同时做好服务器和芯片吗？这也是我们一直留存的疑问 。 而戴文渊在接受采访时也解释了这个问题：
他们不是芯片设计公司 ， 也不是服务器制造商 ， 更像是一种系统集成商 。
这就好比你到底是直接买一个台式机 ， 还是自己买台二手服务器和配件来组装台式电脑 ， 归根结底还是要看你自己的特殊需求 。
所以要提醒一下 ， 第四范式的硬件是专门为了满足人工智能算法的训练和推理需求而设计的 ， 甚至还与华为、英特尔等硬件大佬推出“针对AI应用加速的联名特别款” 。
也就是说 ， 这些显卡或服务器可能只在某些人工智能任务（也就是他们的主营业务）上技高一筹 ， 恰好迎合了“异构计算”这个因人工智能时代算力暴增而出现的服务器市场趋势 。
中国企业两大难题催生两大趋势
华为等中国企业这几年来的境遇 ， 让国内越来越多的企业开始重视“从底层寻找国产化方案”这件事情 。
戴文渊对此感触很深 。 因为“国产化”这件事情虽然谈了挺多年 ， 但两三年前他们到客户那边谈一谈 ， 也就只是“谈一谈” ， 真正落地的时候可能还是落在了英特尔的服务器上 。 但今年 ， 越来越多的客户开始请他们把应用做国产化处理 。
从第四范式的投资方就能看出 ， 他们的企业客户主要有两种 ， 一种是以市场竞争为导向的企业 ， 还有一类就是国有企业——大量的金融机构、国家电网能源企业 。
而国有企业对于性价比的考虑 ， 在这个时间节点上远没有对于安全性的考虑那么的迫切 。
因此 ， 随着这一类企业国产化的诉求愈加高涨 ， 软件服务和硬件企业也被倒逼去研发和生产“端到端都能国产化的产品” 。


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