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事实证明，即便你还对云服务存有顾虑，但把你的公司业务迁到云端的理由似乎要更充分一些。
包括亚马逊AWS与微软Azure在内的一众云服务平台，能够为传统的数据存储方式找到挖掘更多的存储优势，譬如等级更高的安全性，灵活性与更好的可访问性，同时还能降低运营成本。
更重要的是，这些云存储平台现有的数据中心可以为企业们提供更强大的信息处理能力，这显然要大大优于我们运用普通计算机的平均运算水平。
而现在，巨大的商业价值让云计算市场“狼烟遍起“，随着更多巨头加入了这场“战争”，云服务商们也展开了新一轮的“厮杀”较量。
其中，那些靠先发优势尝到甜头的巨头们，显然需要制定更具备差异性的服务策略来笼络用户。而Google Cloud，这个稍晚于亚马逊与微软，却依然占据了一定市场份额的谷歌云服务部门，毫无疑问已经把“人工智能”作为了推广自己云服务的附加优势。
Google：TPU
在今年5月举行的Google I/O大会上，Google的一个“新发明”与新举措预示着，它的云服务水平将很快步入一个新阶段：
“Google推出了第二代TensorFlow Processing Unit(TPU2，也被称为云TPU)。”
我们都知道，Google的TPU，这个强大的数据处理器是专门为训练与开发机器学习技术而创建。而一块TPU有多强大?每块TPU能够每秒执行不少于180兆的运算，而每个TPU机柜则有64个TPU板。
因此，他们合计能够提供高达11.5千兆的处理能力。凭借这样的高性能，Google的这款新的云TPU比市场中现有好的芯片更是强大数十倍，可以为那些需要这种计算能力的机器学习任务提供更充分的服务。(根据Google此前在博客上的介绍，TPU在AI运算测试中的平均速度要快15-30倍;每瓦性能要比普通的GPU高出25-80倍。)。
尽管TPU不对外出售，但Google却公开表示，的组织与个人将可以通过Google云‘享受’到TPU2带来的强大运算能力。
作为云上层的“作业者”，人力软件公司HR Software的CEO Jeff Klem认为，仅仅在过去几年里，“云计算”这个相对较新的技术已经让人们对它变得熟悉起来，它已经成为了一个孕育着无限机遇的巨大平台。而有了人工智能力量的加持，云很容易成长为这个时代强大的计算平台。
“对于像我们这样基于云计算的应用程序提供商来说，这无疑是一个好消息。”
微软：Project Brainwave
但很显然，Google并不是一个对人工智能感兴趣，并持有这项技术开发能力的巨头。实际上，无论是国内还是国外，包括百度、阿里、腾讯等互联网巨头们在云计算市场纷纷打出的牌，基本都是“云计算+人工智能+大数据”。
而在当下，真正在这方面具备竞争能力的，微软无疑排在前列。
目前，微软在自己的云平台Azure上已经能够为每一个订阅用户提供超过20种不同的认知服务(人工智能服务)，譬如图像识别与自然语言理解。当然，微软也在悄悄地为自己的云带来更多“不一样”：
微软在今年8月刚刚推出的Project Brainwave，就是一套基于FPGA(现场可编程门阵列)的超低延迟云端深度学习系统，主要用来部署在多个数据中心中，以提升实时人工智能的运算能力。
总体来说，这种系统的架构优势在于延迟性低且可以提高数据吞吐量。因为一旦外部接收到需求时，再也不需要透过微处理器进行处理，而是能够直接以FPGA进行快速响应，达到实时需求。
有专家带来预测，这个深度学习加速平台将会比Google提供的人工智能服务更加强大与灵活。
总之，对于的设计与开发人员来说，人工智能已经开始对软件开发、应用创建以及Web应用程序设计等领域的变革发挥着关键性作用。目前，除了持续火爆的“语音助手之战”，离消费者近的移动应用商店中，也充斥着以人工智能技术为支撑的app(拍照、数据收集与筛选);
而与此同时，对于那些专门开发软件的来说，人工智能也已完全成了一项“必需品”。
因此，为了通过云计算平台将“人工智能”这项技术以工具和服务的形式“兜售”并触及到更多的人，像Google、微软，亦或者是亚马逊这样的公司，就必须保证他们绝不能在这场“通用云服务大战”中落得下风。
在技术学习社区Free Code Camp里，一位名叫Terren Peterson的技术爱好者表达了这样的观点：“在技术领域，特别是人工智能与云服务领域，竞争的大看点已经不是谁有更好的技术，而是在于谁能够将机器学习的商业化转变为一种服务。预置机器学习模型价值数十亿美元，这场竞争注定让科技巨头们具备更多优势。”
无论如何，那些将云单纯作为一种存储机制的日子已经一去不复返了，而机器学习的商业化，则成了当下公司与投资人应该关注的一个环节。
(原标题：微软与谷歌的“云计算争霸赛”：人工智能才是关键看点)
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