原標(biāo)題 谷歌人工智能只是噱頭，實為賣云計算？
記者 梁辰
5分36秒，人類認(rèn)輸。
不到三年，谷歌母公司Alphabet旗下獨立團(tuán)隊DeepMind再度出手，其開發(fā)的人工智能系統(tǒng)AlphaStar于北京時間1月25日凌晨在《星際爭霸2》中打敗了職業(yè)電競選手。
與國際象棋或者圍棋這樣的全盤博弈不同，星際爭霸顯然更加困難，因為人工智能無法通過觀察每一顆棋子的移動來計算下一步動作，系統(tǒng)必須實時做出反應(yīng)。DeepMind工作人員稱，AlphaStar與AlphaGo“進(jìn)化”版Zore的最大差異是引入了模擬學(xué)習(xí)的方式，因而能解決“不完美的信息”的困境。
但是，有業(yè)內(nèi)人士指出，AlphaStar挑戰(zhàn)電競選手背后，是一個始于人工智能，卻落腳在云計算競爭的故事。
“人機大戰(zhàn)”背后的云計算
DeepMind團(tuán)隊介紹，為了訓(xùn)練AlphaStar，他們通過谷歌云服務(wù)使用了TPU，后者是谷歌針對機器學(xué)習(xí)而定制的芯片，具有更高的效能。這一點在賽后的分析中，被著重提出，因為是這個芯片讓AlphaStar在兩周的時間內(nèi)，完成了上述的訓(xùn)練。
然而，不單獨銷售TPU的谷歌，一直希望通過其拉動云計算的增長，而人工智能或許只是個噱頭。有業(yè)內(nèi)人士評價，谷歌一面訓(xùn)練自己的算法模型，另一面炒作一下市場熱點，大家都想通過人工智能作為動力之一，進(jìn)一步拉動云市場的增長。
新一輪熱潮下的人工智能實際上是算法和算力的競爭。所謂算法，就是對問題尋解的過程，這對應(yīng)的是人工智能的應(yīng)用，比如語音合成、圖像識別和機器翻譯；而算力，也就是計算能力，目前是由芯片所主導(dǎo)的。
這輪熱潮是由深度神經(jīng)網(wǎng)算法所引導(dǎo)的變革，而算法背后需要的是并行計算的能力。英偉達(dá)的GPU（圖形處理器）恰好滿足所需，因而英偉達(dá)的芯片開始供不應(yīng)求。但是，很快產(chǎn)業(yè)開始意識到，GPU并不能完全滿足需求，人們逐步發(fā)現(xiàn)定制加速芯片可以提供更強算力。于是，英偉達(dá)的競爭對手英特爾開始押注FPGA（可編程陣列）。
而谷歌選擇了另一條路。2016年5月，谷歌發(fā)布了專門為機器學(xué)習(xí)優(yōu)化的處理器TPU（張量處理器），并對外宣布AlphaGo的算力硬件核心基于此。兩年時間，谷歌將TPU升級至3.0，聲稱其可以每秒計算100千萬億次加減乘除。
更重要的是，谷歌將這款芯片與其機器學(xué)習(xí)開源軟件TenserFlow融合，開發(fā)者幾乎無需修改，就可以將TenserFlow框架下開發(fā)的代碼在TPU上運行。但谷歌并不對外銷售TPU，所以沒有成為另一家芯片廠商，而是選擇通過自身云服務(wù)對外提供算力的方式銷售。
因此，谷歌從一開始就將人工智能與云計算緊緊聯(lián)系在一起。
云競爭中，谷歌不占優(yōu)勢
與搜索引擎和人工智能技術(shù)大幅領(lǐng)先業(yè)界不同，谷歌在云計算市場一直處于尷尬的境地。長期掌握全球90%搜索引擎市場份額的谷歌，在亞馬遜進(jìn)入云計算市場兩年后的2008年，才上線云計算業(yè)務(wù)。
但此后，谷歌云一直不溫不火。直到2015年，谷歌全盤變動，原因是谷歌搜索業(yè)務(wù)日趨飽和，導(dǎo)致季度凈利潤同比下滑5%。當(dāng)年8月，谷歌宣布重組母公司Alphabet，除了搜索、Android和YouTube等業(yè)務(wù)外，其他業(yè)務(wù)紛紛獨立。
當(dāng)年11月， 科技公司VMware前CEO Diane Greene加入谷歌，成為云計算業(yè)務(wù)的CEO。這位“硅谷女王”開始變革谷歌云計算業(yè)務(wù)。七個月時間，Diane Greene重新打造了谷歌云的業(yè)務(wù)架構(gòu)，組建了銷售和客服團(tuán)隊，制定了推廣計劃，以及創(chuàng)建了與大企業(yè)合作的聯(lián)盟計劃。
2016年，“Google Cloud”開始啟用。從這時開始，谷歌將云計算、人工智能和機器學(xué)習(xí)融合成為一體，起名為“Cloud AI & ML”。在Diane Greene的計劃圖中，谷歌的所有技術(shù)都應(yīng)該為云計算服務(wù)。
憑借數(shù)據(jù)分析處理能力，云計算服務(wù)商就可以推動更多存儲、計算等服務(wù)的售賣，甚至是增值應(yīng)用的銷售。但這一次，Diane Greene碰壁了。
微軟就是這么做的。CEO納德拉（Satya Nadella）將“移動為先，云為先”轉(zhuǎn)化為“智能云和智能邊緣計算”。截至6月30日的2018財年，智能云業(yè)務(wù)營收同比增長了23%。納德拉在財報中稱，對智能云的早期投資正在獲得回報。
與此同時，亞馬遜雖然并未直言智能云，但2018年底，這家公司推出了自研的云服務(wù)器芯片，以及用于云端人工智能推理芯片。不過，這款芯片要在2019年底才能上市，而且是通過云業(yè)務(wù)的模式提供。
市場機構(gòu)Synergy Research的數(shù)據(jù)顯示，截至2018年第三季度，谷歌云基礎(chǔ)設(shè)施服務(wù)的市場份額只有7%，遠(yuǎn)低于亞馬遜AWS和微軟Azure，甚至不如云轉(zhuǎn)型不利的IBM。在一些第三方機構(gòu)如Gartner的統(tǒng)計中，憑借中國本土市場優(yōu)勢逐步向海外擴張的阿里云也在超越谷歌。
2018年11月，谷歌宣布Diane Greene將在2019年1月離職。
云計算市場中，谷歌還有機會嗎？
這并不意味著谷歌沒有出路。谷歌CEO Sundar Pichai曾多次對外表示，谷歌未來的成功將基于人工智能。也就是說，DeepMind這些早期投資，最終仍將需要支持Alphabet核心業(yè)務(wù)發(fā)展，也就是谷歌。
2018年10月，英國公司注冊署披露的一份文件顯示，DeepMind在2017財年稅前虧損高達(dá)2.81億英鎊，同比增長123%。與此同時，該公司營收僅為5440萬英鎊，而且來源是通過技術(shù)幫助母公司提高數(shù)據(jù)中心智能系統(tǒng)的效能等服務(wù)。
DeepMind在游戲方面的研究并沒有直接對應(yīng)商業(yè)的前景，但是它一些其他研究成果開始逐步為谷歌所使用。2016年10月，谷歌宣布在智能助手里使用了DeepMind的模型WaveNet，使得機器的發(fā)音更接近于真人。
從AlphaGo到AlphaStar，人工智能技術(shù)本身不斷提升，這也將給谷歌打開新的業(yè)務(wù)機會。第三方機構(gòu)Forrester分析師戴鯤表示，憑借簡化云原生應(yīng)用開發(fā)與運維過程，致力于開源技術(shù)生態(tài)，以及人工智能和機器學(xué)習(xí)的能力等優(yōu)勢，谷歌云仍存在機會。
人工智能創(chuàng)業(yè)公司出門問問CEO李志飛表示，短期內(nèi)谷歌雖然在市場份額上落后于對手，但技術(shù)驅(qū)動的谷歌會有更多的貢獻(xiàn)。李志飛曾在谷歌工作。
事實上，Diane Greene任職期間，谷歌贏得了包括蘋果、Paypal等大公司的公有云訂單，而這些成績并不為外人所熟知。谷歌也在為那些尋求第二供應(yīng)商的企業(yè)提供服務(wù)，這包括亞馬遜的客戶Salesforce和紐約時報。
德意志銀行分析報告顯示，其預(yù)測谷歌的云業(yè)務(wù)收入2018年將達(dá)到90億美元，同比增長30%。一位不看好谷歌國內(nèi)市場的投資者告訴記者，人工智能技術(shù)將為谷歌的營收帶來新的變化，原因是目前組織架構(gòu)仍在調(diào)整。
據(jù)了解，谷歌系的高層已經(jīng)開始接受DeepMind研發(fā)。Oriol Vinyals參與了AlphaStar的項目，而他此前是谷歌大腦的團(tuán)隊成員。
