中国的 “Databricks” 们：打造 AI 基础架构，我们是认真的
AI 落地最大的驱动因素是基础架构的升级。
近年来，大数据分析、AI 等领域一直备受关注，常有引人关注的融资事件发生。美国数据科学公司 Databricks 刚刚在今年 8 月底完成了 16 亿美元 H 轮融资，其最新估值高达 380 亿美元，相比 7 个月前 G 轮融资时 280 亿美元的估值，又轻松增加了 100 亿美元。
Databricks“红了”，连带着 “深巷里的美酒”——数据科学也得到了更多关注。虽然数据科学是一门复杂的学科，但如今已进入金融、工业乃至千行百业，这一过程其实也是 AI 从 “可用” 到 “好用” 的一个缩影。
“AI 落地的关键，是其价值的彰显，以及寻找到适合的商业落地途径。” 九章云极 DataCanvas 董事长方磊指出，“以前，人们认为算法可能是壁垒。但随着技术的快速迭代、开源开放，事实证明算法并非高不可攀，AI 落地最大的驱动因素是基础架构的升级。”
AI 基础架构升级刻不容缓
当前，中国正处于企业数智化转型的时代拐点。回顾信息化发展的历程可以发现，1980 年-2000 年，这是基础信息化时代，服务器、存储、操作系统、数据库等基础设施软硬件快速发展；2000 年-2020 年，进入到流程数字化时代，云计算开始大行其道，云成为基础设施，各类 SaaS 应用百花齐放；2020 年以后，市场迈入新的阶段，其标志是 “决策智能化”，相关领域包括数据科学平台、云原生数据仓库、开源技术等迎来爆发的机会。
决策智能化的实现，需要一个 “智能化的底座”，也就是常说的 AI 基础架构。通过 AI 基础架构的不断完善和升级，AI 应用落地的效率会更高，也更容易。“AI 基础架构的价值就在于，它能够让企业在其上自主地开发 AI 应用。” 方磊概括道。
AI 落地的探索源于算法的创新，之后涌现出的一批 AI 企业，致力于为客户提供定制化的端到端的 AI 应用开发。这在无形中造成了 AI 落地的高门槛。随着各行各业对智能化的需求愈发迫切，AI 已经成了众多行业头部客户的刚需。但是这些头部客户不仅业务规模庞大，而且十分复杂，其需求也各不相同。如果仍然沿用过去那种 “千人千面” 的定制化端到端应用开发模式，很难快速满足这些头部客户的业务需求，而且 AI 应用的门槛依然高高在上，客户始终掌握不了主动权。
“从各行业头部客户的需求来看，他们更希望围绕自身的业务开发自己的 AI 应用，这就需要一个自主可控的基础设施。” 方磊表示，“依托 AI 基础架构，由企业自主开发 AI 应用，锻炼并形成自主的 AI 能力，这才是市场主流，也是 AI 应用落地的内驱力。”
Databricks 之所以受到市场追捧，正是因为它以最擅长的流数据处理为出发点，向上发展机器学习、建模，向下打造数据湖仓一体，不断扩展和完善 AI 基础架构，为最上层的 AI 应用提供一个优化的承载平台，即 AI Foundation。
实际上，目前内业对于 AI 基础架构还没有一个统一而明确的定义。但从应用实践，以及像 Databricks 这样的标杆企业的做法来看，AI 基础架构至少包含两大基石，即 “数据” 与 “算法”。
以前，大多数的应用都是离线的，比如获得一份营销名单。但是现在，客户对在线应用的需求越来越迫切，很多时候一个模型已经建好，却发现数据 “供不应求”。由此可见，AI 应用离不开一个实时的数据底座，AI 基础架构的重要性在此时得以凸显。4 年前，九章云极 DataCanvas 就开始打造支持高并发的实时数仓，如今经过品牌升级，一个功能和性能都更加完善的 HSAP（Hybrid Serving/Analytical Processing）实时数仓产品 DingoDB 呈现出来。这就是九章云极 DataCanvas 眼中，AI 应用不可或缺的数据底座。
谈到 AI 基础架构的门槛，方磊表示：“算法是技术上的门槛，但我们已经实现了突破。我们的自动机器学习产品，在性能等指标上已经不逊于国外同类产品，甚至更强。其实，更高的门槛还是在客户，或者说应用层面。当前，自建 AI 基础架构的需求主要集中在各行业的头部客户身上。作为 AI 厂商，必须有意愿和能力服务好这些头部客户。我们公司从 2014 年就开始专注并深耕这一领域。”
九章云极 DataCanvas、Databricks 像？不像？
从市场大势来看，正是决策智能化时代的到来，才使得像 Snowflake、Databricks 这样以数据为驱动，以创新的 AI 基础架构支撑 AI、大数据应用落地的企业成了资本市场的宠儿。
就在 Databricks 成立的 2013 年，同样崇尚数据科学的九章云极 DataCanvas 也在中国顺势而起。尽管地处不同，但两者却有不少相似之处，尤其在能力建设和商业模式愿景上，九章云极 DataCanvas 和 Databricks 更颇有几分默契，这是巧合？还是殊途同归？
首先，两家公司的定位相似，都是数据科学的研发者、应用者和推动者，并且都在主攻 AI 基础架构升级的方向。但是由于出发点不同、所擅长的细分技术领域不同，Databricks 最早以流数据处理成名，而九章云极 DataCanvas 则以开源自动机器学习见长，因此在具体构建 AI 基础架构时，两者选择的路径有所差异。
其次，从产品线来看，虽然在细节上略有差异，但从整体能力建设上看，两家公司的产品可以说是如出一辙，都涵盖了分析和数据两大部分。在分析部分，九章云极 DataCanvas 享有业内颇受好评的开源架构机器学习平台 DataCanvas APS，该平台囊括了算子仓库、模型训练、数据处理、自动机器学习等，再配合数据层面的 DingoDB 实时数仓，构建出数据实时计算分析闭环。而 Databricks 除了众所周知的 Spark 以外，还有同样知名的数据湖仓一体 Delta Lake，以及机器学习、数据测试与管理、数据解释和建模产品等。两家公司通过持续不断的创新，致力于让 AI 基础架构变得更加 “厚实而饱满”，可谓异曲同工。
“在数据科学这一领域，我们与 Databricks 拥有相似的愿景、目标和战略，想做同样的事，即打造 AI 基础架构，将算力和网络充分利用起来。” 方磊表示，“对于有人将我们称作 ‘中国的 Databricks’，我们感到非常荣幸。这是对我们的一种认可。但我们也清醒地认识到，AI 基础架构市场空间巨大，还有很多 ‘细致的活儿’ 要做。这也是我们继续快速前进的动力。”
把 AI 嵌入到云里去
任何一个想有一番作为的企业，肯定都不会满足于 “成为别人”，九章云极 DataCanvas 也是如此，成为 “中国的 Databricks” 不是终点，“做自己” 成为一个独特的存在才是最终目标。
实际上，因为中美两国大到市场和竞争环境，小到企业的 AI 应用需求，都存在差异。在两块不同的土地上长出的苗，可能属于同一种类，但在个体上会有显著的差别。试举一例，在美国市场，一直是 AWS、Azure、Google Cloud“三朵云” 打天下。无论是 Snowflake 还是 Databricks，都生长在这 “三朵云” 之上。但在中国，云计算市场大相径庭，云的碎片化现象显而易见，不同的区域、不同的行业可能造就了上千朵云。虽然从 AI 应用落地的角度，中美客户的需求没有差别，但是在具体的路径选择和落地方式上，还是有各自的倾向和习惯。
方磊坦言，九章云极 DataCanvas 现阶段将主要围绕各行业的头部客户群体，为其打造 AI 基础架构。因为这部分客户的需求最迫切，并且有资金也有技术能力实现 AI 的自主开发。基于对中国未来 AI 行业生态发展的预判，九章云极 DataCanvas 建设性地提出了 “云中云” 战略（An AI Cloud in the Clouds），即将 AI 基础架构及相关 AI 能力，嵌入到形形色色的行业云、区域云、企业云、联盟云等千朵云中。为了满足不同云生态的需求，九章云极 DataCanvas 必须让自己的解决方案实现更加灵活、高效的交付。而 “云中云” 显然是事半功倍的做法，可以很好地借力打力，将九章云极 DataCanvas 的 AI 能力随云输出。
对于 AI 基础架构，很多行业用户一开始的认知是模糊的，仍需要持续的教育。但是某些先行先试的行业头部企业，已经从 AI 基础架构的升级中尝到了甜头。比如在银行业，原来需要几天才能完成审批的贷款，现在可以实时审批；在制造业，工业质量检测能力的提升、设备预测性维护的实现等都得益于 AI 的应用……诸如此类的案例应用不胜枚举。
“在构建 AI 基础架构的基础之上，有数据、有场景、有预算、有团队，用户就可以开发自己的 AI 应用了。” 方磊表示，“原来，用户习惯 ‘伸手’ 向厂商要 ‘交钥匙’ 的 AI 解决方案。但这种单独定制的解决方案并非长久之计。” 例如某大型钢铁企业在全球拥有 300 多条产线，每条产线用到的设备、供应商各不相同。如果没有一个统一的平台支撑其建模、分析、应用开发和管理，那么系统将不堪重负。说到底，用户还是要依靠自身 AI 能力的提高，运用通用的技术，自主掌握 AI 应用开发。在这种情况下，AI 基础架构就是必须的。这也是九章云极 DataCanvas 的商业机会。
珠玉在前 事半功倍
打造千朵云生态的 AI 基础架构，是九章云极 DataCanvas 的商业定位；而打造中国开源数据科学第一平台，则是九章云极 DataCanvas 的初心。两者并不矛盾。正相反，数据科学与 AI 基础架构从学科和商业应用两个不同的维度，在九章云极 DataCanvas 身上实现了平衡与统一。
在很长时间里，数据科学曲高和寡。在中国，像九章云极 DataCanvas 这样长期坚持深耕数据科学领域的厂商凤毛麟角。Databricks 可以说是全球范围内数据科学领域最先跑出的企业。它居高不下的热度至少证明了，数据科学这个市场大有可为。
新基建、云原生、数智化升级、开源，在这些利好因素下，再加上有 Databricks 这样的珠玉在前，以及九章云极 DataCanvas 等公司多年来的精耕细作，数据科学的未来值得期待。
核心关键字： 人工智能相关文章
-
鉴茶院：中美暗搓搓谈好了，欧洲还蒙在鼓里
01 79岁的拜登生于1942年，按中国的生肖算，属马。 属马的人2021年不太顺，因为命犯太岁。 运程不济，小人作弄。 这不，拜登踌躇满志的《重建美好...
2021-12-24 17:51:08 中国美国欧洲 -
鉴茶院：中美暗搓搓谈好了，欧洲还蒙在鼓里
01 79岁的拜登生于1942年，按中国的生肖算，属马。 属马的人2021年不太顺，因为命犯太岁。 运程不济，小人作弄。 这不，拜登踌躇满志的《重建美好...
2021-12-24 17:51:08 中国美国欧洲 -
牛弹琴：我有一个想法，可破美国荒唐反华禁令！
这是一大清早的想法，刚才又看了看网上，不少朋友也有类似建议。 虽然半开玩笑半认真，但斗争嘛，就是要以变应变，感觉真可破了美国荒唐反华禁令。 慑于美国的淫...
2021-12-24 17:48:02 新疆美国才是 -
牛弹琴：我有一个想法，可破美国荒唐反华禁令！
这是一大清早的想法，刚才又看了看网上，不少朋友也有类似建议。 虽然半开玩笑半认真，但斗争嘛，就是要以变应变，感觉真可破了美国荒唐反华禁令。 慑于美国的淫...
2021-12-24 17:48:02 新疆美国才是 -
新财迷：北约“步步紧逼”，普京首提“军事回应”俄乌危机！火药味有点浓了...
2021/12/24星期五 农历十一月廿一 北约“步步紧逼”，普京首提“军事回应”俄乌危机！ 环球时报消息，普京日前表示，由于北约“步步紧逼”，俄罗斯已经“...
2021-12-24 17:36:39 画外音观察者日前 -
新财迷：北约“步步紧逼”，普京首提“军事回应”俄乌危机！火药味有点浓了...
2021/12/24星期五 农历十一月廿一 北约“步步紧逼”，普京首提“军事回应”俄乌危机！ 环球时报消息，普京日前表示，由于北约“步步紧逼”，俄罗斯已经“...
2021-12-24 17:36:39 画外音观察者日前 -
徐吉军：危机持续，局势一触即发，谁将打响第一枪？
近期，世界局势剑拔弩张，欧洲战场和亚太地区都呈现出临界点状态。其实，世界局势走到今天几乎不可挽回的地步，最主要的因素就是新冠疫情。 2021年新冠肺炎疫情夺走了...
2021-12-24 17:33:57 俄罗斯美国立陶宛 -
徐吉军：危机持续，局势一触即发，谁将打响第一枪？
近期，世界局势剑拔弩张，欧洲战场和亚太地区都呈现出临界点状态。其实，世界局势走到今天几乎不可挽回的地步，最主要的因素就是新冠疫情。 2021年新冠肺炎疫情夺走了...
2021-12-24 17:33:57 俄罗斯美国立陶宛 -
战忽智库：手握能源军事两张牌，谁不服就砸谁！普京开条件西方不接受都不行
俄罗斯卫星通讯社最新发布消息称，俄外长拉夫罗夫23日表示：“美俄首轮安全保障谈判将于明年初举行”。值得一提的是，在此之前，西方对由俄罗斯开出条件的安全保障谈判，一直持...
2021-12-24 17:31:46 俄罗斯欧洲莫斯科 -
酷玩实验室：这些人自杀、啃老、拒绝打工，可我骂不出口…
这两天，相信不少人都看到这样一条新闻——“实习医生轻生，被出租司机救回”。 从目前得到的信息看，该实习医生因为实习期间没有工资，并且身边的亲人还不能理解支持...
2021-12-24 17:28:36 自己的父母小鬼