科技猎第四范式发布Sage AIOS，想做成AI时代的“Windows系统”
第四范式发布Sage AIOS，想做成AI时代的“Windows系统”
芦依
· 刚刚
第四范式想企业级AI操作系统Sage AIOS，构建一个AI时代的“Windows操作系统”，让人人都可以在该系统上便捷的调动AI能力。
第四范式发布Sage AIOS，想做成AI时代的“Windows系统”
第四范式新品发布现场
“年初的抢菜大战，让我们认识到今年在线化的爆发……产业互联网和工业互联网催生的海量数据，难以被传统方式利用，而范式能够实现万亿级的捕捉，并实时创造价值。”
第四范式总裁裴沵思在发布会上表示。
据他透露，今年以来第四范式形成了以金融为主体，制造和零售为两轮，在航空、医疗、互联网和媒体多方面发展的格局。而今，这家立足于帮企业搭建商用人工智能平台的AI公司，在线上化爆发、AI转型的一年连发了四款AI新品。
这四款AI新品包括：企业级AI操作系统Sage AIOS、自动化AI生产力平台Sage HyperCycle ML、线上化智能运营系统天枢、以及全新AI算力平台SageOne。
目前，第四范式覆盖了从算力、操作系统、生产平台到业务系统的全栈AI产品矩阵。
创立第四范式之前，第四范式创始人兼CEO戴文渊曾就职于百度营销系统“凤巢”，帮助百度优化广告营收。戴文渊意识到搭建AI系统可能对很多企业成本都很高，因此他一直希望能将AI技术封装到产品中，使企业能够便捷地调用AI能力。这也是第四范式的AI产品一直贯彻的原则。
对于企业AI转型可能面临的阻力，戴文渊将其总结为：数据治理难、科学家稀缺、业务价值不佳以及算力成本负担重四大问题。问题背后是缺少基于规范和标准的AI基础设施。而这次新品发布，第四范式想通过标准化的AI产品解决上述难题。
AI时代的“Windows系统”什么样？
AI新品中最重要当属企业级AI操作系统Sage AIOS，这是首次AI进入到AI桌面应用的发展阶段，将各种数据形式进行集中化中台管理。
第四范式想通过这款产品，构建一个AI时代的“Windows操作系统”，让人人都可以在该系统上便捷的调动AI能力。
正如PC时代的Windows系统，通过桌面管理让用户低门槛地调取各种应用软件。AI标准化管理平台Sage AIOS也封装了各类AI应用，主要分为两种：一类是给AI科学家和开发者使用的工具类应用；另一类是针对某个场景一键上线的业务类应用。
图为“第四范式Sage AIOS产品界面”
Sage AIOS平台有两个比较重要的设计：一是数据治理。AIOS平台规定了数据的准备和使用方式。这就如同Windows系统规定了Word、PDF等标准的文件格式。
二是有效的资源调度与管理机制，就如同Windows系统的“进程调度器”，能够对任务进行合理的资源分配。
先说数据治理，这是企业AI转型的一大阻力。据第四范式经验，数据治理在企业落地AI过程中占据了高达95%的时间，效率和效果是难题。AI需要支持数据一致性、时序性和闭环的数据治理系统，而定义好数据形式，可以同时满足这三个需求。
具体而言，Sage AIOS规定了不同业务场景中的模型需要什么样的数据，对应的数据需要从什么IT系统上去调取，以及如何将这些数据处理为AI ready的数据、“投喂”到AI系统中。
而关于资源调度和管理机制，Sage AIOS采用HyperScheduler动态地对各个任务进行合理的资源分配，有效管理调度CPU、GPU、加速卡等各类异构设备资源，从而避免AI应用资源分配不均导致的任务响应慢、宕机等问题。
效果是能将资源利用率提升50%，AI全流程耗时节约三分之二时间。
攻克AI人才短缺、算力负担重难题
搭建完规范化的AI操作系统，进入规模化应用AI的阶段，公司还会面临AI科学家或人才短缺的问题。
据第三方公司调查显示，每年新增100万个AI应用场景，而每年最多新增1000名科学家，这导致了AI应用需求与科学家之间供需不足的矛盾。
为此，第四范式在AIOS平台上为业务人员等非AI专业人士，准备了名为“HyperCycle ML”的AI高级语言。
该语言能将AI过程简化为“行为、反馈、学习、应用”四步，自动完成从数据引入、数据定义、特征处理、模型训练、模型应用和模型自学习的AI全流程。
图为“第四范式HyperCycle ML产品界面
据悉，HyperCycle ML能把数百个AI相关模块的工作全部交给机器，把建模时间由原来的400小时缩短到10小时，自动化模型的精准度目前可以达到Top10%的AI科学家的水平。
除此以外，该功能还会自动收集线上的行为和反馈数据进行自学习，以确保模型稳定迭代。
而解决完数据治理、人才短缺的问题后，第四范式还想为公司解决算力负担重的问题。
据Gartner预测，2022年平均每个企业在AI算力上的支出会是18年的4倍，总体市场支出将超过50亿美元。一方面是算力成本高昂，另一方面则是算力的浪费——在企业数据中心对AI负载优化后，算力平均使用率依然达不到60%。
第四范式推出的软硬一体算力平台SageOne，能对AI整体生命周期进行全局优化。案例显示，在一家连锁餐饮企业实际应用场景中，SageOne实现了“一顶十”，以8台替换了88台通用服务器集群。（本文首发钛媒体App，作者 | 芦依，编辑 | 赵宇航）
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