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AI智能:分享 | 浅析大数据与人工智能在2018年发展的趋势
作者:菅飞昂  发布日期:2018-10-12   浏览:112

随着用更现代的数据产品替代旧的IT技术的循环继续,大数据市场(基础设施、分析)似乎正在快速地在早期的大多数买

[导读]随着用更现代的数据产品替代旧的IT技术的循环继续,大数据市场(基础设施、分析)似乎正在快速地在早期的大多数买家中循环,并逐渐过渡到传统采用曲线的晚期。

马特·图尔克(Matt Turck),美国知名早期投资机构FirstMark的董事总经理,此前以早期成功投资Pinterest、Shopify、Airbnb、Riot Games、InVision和Tapad等超级独角兽而著称。

马特还是纽约乃至美国知名的技术趋势“布道者”,他发起组织了2大新趋势分享社区,一个围绕大数据和人工智能,名为Data Driven NYC;另一个围绕前沿技术和新兴计算平台,叫Hardwired NYC。

2018人工智能&大数据全景图

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全景图涵盖了大数据人工智能行业的基础架构、开源框架、数据API、数据资源、跨基础结构分析、工业应用、企业应用、分析工具等,涵盖有1095家大数据公司被纳入全景图。

出现在全景图的一些关键公司上市了,尤其是Cloudera、MongoDB Pivotal和Zuora。在撰写本文时,其他的正在准备上市,比如Elastic。

2018年人工智能大数据发展趋势

2018 年,是数据世界中激动人心但又复杂多变的一年。一方面,数据技术(大数据、数据科学、机器学习、人工智能)继续发展,变得越来越高效,在世界各地企业也得到了广泛的应用。到目前为止,2018 年企业界的关键主题之一是“数字化转型”,这绝非偶然。这个词语对有些人来说可能有点奇怪,他们会嘀咕:这难道不是过去 25 年来一直发生的事儿吗?但它恰恰反映出一个事实:许多传统的行业和企业现在正全力投入到真正的数据驱动之旅。另一方面,更广泛的公众群体已经意识到数据的缺陷。无论是通过关于人工智能风险的公开辩论、剑桥分析公司(Cambridge Analytica)丑闻、大规模的Equifax数据泄露、与gdp相关的隐私讨论,还是有关中国政府监控活动日益增多的报道,数据世界已开始暴露出一些更阴暗、更可怕的隐患。

1)基础设施和分析工具

从行业的角度来看,数据生态系统仍然像以往一样令人兴奋和充满活力,拥有丰富的创新初创企业、成熟的“规模扩展”,以及许多积极的公共技术供应商。最重要的是,许多大大小小的客户都在大规模地应用这些技术,并从他们的努力中获得不可否认的价值。

随着用更现代的数据产品替代旧的IT技术的循环继续,大数据市场(基础设施、分析)似乎正在快速地在早期的大多数买家中循环,并逐渐过渡到传统采用曲线的晚期。

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此外,数据世界继续朝着云的方向发展。考虑到大型公共云服务提供商(AWS、Azure、谷歌云平台、IBM)的增长速度,每个季度都能产生数十亿美元的收入,这真是令人震惊。这一趋势引发了对供应商锁定的持续关注,这可能为提供多云解决方案的初创公司提供机会。然而,到目前为止,采用多云策略的公司仍然倾向于依赖一个供应商作为他们的主要提供者。

随着他们的业务不断发展,大型云提供商通过其平台(如 Amazon Neptune、Google AutoML 等)提供一系列广泛的大数据、数据工程和机器学习工具,通常都制定了激进的定价策略,因而相互竞争越来越激烈,这一切都是为了吸引更多的开发者,因为他们真正的商业模式是数据存储。随着此类工具的范围和成熟度不断提高,这对数据技术领域产生了重大影响,可以说,初创企业更难与之竞争,至少在广阔的、横向的机遇面前就是如此。每年在大型云供应商会议上发布的产品公告列表(如 AWS re:Invent)会给初创企业带来巨大的冲击波,因为他们将云供应商与数十家风投支持的初创企业直接竞争。看看公众市场如何应对即将到来的 Elastic(一家开源软件企业)IPO 将是一件有趣的事。

然而,只要初创企业有足够的差异化,他们还是有很多机会的。在这个领域中,很多企业都在快速扩展,在生态系统的基础设施和分析部分中有许多特别有趣、快速增长的部分,包括流 / 实时、数据管控和数据结构 / 虚拟化。人们对人工智能的兴趣激增,也带来了在人工智能芯片、GPU 数据库、人工智能 DevOps 工具以及能够在企业中部署数据科学和机器学习的平台上的巨大机遇,以及大量资金。

2)机器学习和人工智能

在人工智能研究领域,这无疑是疯狂的一年,从 AlphaZero 的威力到新技术发布的惊人速度——生成对抗网络的新形式,替代型的递归神经网络,Geoff Hinton 的新胶囊网络。像 NIPS 这样的人工智能会议已经吸引了 8000 人,每天都有成千上万的学术论文提交。

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