智東西（公眾號：zhidxcom）
作者 | 心緣
編輯 | 漠影
智東西6月23日報道，今日，AI獨角獸企業第四范式推出了企業級AI操作系統4Paradigm Sage AIOS 2.0及企業級智能應用市場4Paradigm Sage App Store，聯接打通了應用、數據、算力三者間的屏障，并以Sage AIOS App Store平臺為基礎，擴展為應用聯邦、數據聯邦、算力聯邦三大網絡，加速企業智能化轉型。
在注入更多生態力量之外，第四范式也面向開發者社區開源AIOS底層的技術能力。第四范式宣布將開源OpenMLDB機器學習數據庫和OpenAIOS人工智能操作系統內核，并開放上線了基于機器學習數據庫和AI操作系統內核的AIOS社區版，讓更多企業、個人開發者在“避坑”的同時，正確高效構建智能化應用。
一、企業級AI操作系統升級，推出企業級智能應用市場
企業轉型過程中需要很多能力，為了讓AI在企業智能化進程中發揮價值，必須具備集應用、數據、算力為一體的能力模型。這三者需要相互聯接，其中任何一個出現問題，另外兩個都無法發揮作用，整個智能化體系將會失效。
然而，AI應用落地的速度遠追不上飛速增長的數據量和算力投入。為了解決AI應用門檻高對三者聯接的阻塞，第四范式研發了能快速構建AI應用的全棧的自動機器學習技術（AutoML）。
比如，能源電力行業的科技公司健新科技CTO劉勇分享了通過第四范式AutoML快速拓展智能分析能力，幫助長江三峽葛洲壩快速實現設備實時預警、降低運維成本。
只解決應用加速的問題，并不足以支撐企業的轉型與質變，數據是整個AI系統的“輸入”，沒有數據，AI應用將成無米之炊。
但數據治理過程艱難，平均花費數據科學家95%的時間。有了數據形式，就能更快地將原始數據變成AI ready的數據，一鍵開啟建模和應用。
為此，第四范式開創了“數據形式”方法論，每一個數據形式，定義了相應業務場景里所需的數據標準，包括需要什么樣的數據、從哪里去取，應該如何處理。
有了快速的應用構建能力，輕松的數據使用，算力需要為三者之間的聯接提供穩固根基。
AI時代擁有面臨多樣化的異構算力，對此，第四范式打造了AI異構資源調度與管理平臺AIOS Kernel，能更好聯接應用生態和異構算力，擁有動態調度和虛擬化算力資源功能，屏蔽異構算力的復雜性，最大限度發揮算力價值。
第四范式的企業級AI操作系統Sage AIOS 2.0，聯通了應用、數據、算力三者間的屏障，為了支撐企業全面的智能化轉型，還以企業級智能應用市場4Paradigm Sage App Store為基礎，擴展為應用聯邦、數據聯邦、算力聯邦三大網絡。
基于應用聯邦，企業可以基于數據和算力共享的應用快速組裝個性化的智能方案，加快智能化的速度。
基于數據聯邦，企業可以安全保護數據隱私的情況下更好的利用數據，提升業務價值。
基于算力聯邦，企業可以屏蔽掉異構分布式算力的復雜性，更好的應對AI算力異構化的趨勢。
第四范式與多家國內外服務器廠商進行了深度適配和優化，希望通過軟件定義算力，降低分布式異構算力趨勢所帶來的復雜性。
通過這三大聯邦，第四范式想要借助開放的力量，讓企業可以通過擁有一個AI操作系統，賦能企業快速觸達各類轉型所需的能力。這些能力均能從4Paradigm Sage App Store應用商店中獲取。
二、開源兩大AI底層技術棧，公布新開源計劃
現場，第四范式還宣布將開源支撐AIOS的兩個核心底層技術棧——OpenMLDB機器學習數據庫和OpenAIOS人工智能操作系統內核，并開放上線了基于這兩者的AIOS社區版。
很多企業和開發者在使用機器學習（ML）技術時，已經意識到正確數據供給的重要性。
然而現有的傳統數據系統，不論是事務型數據庫、分析型數據庫還是傳統數倉，都無法面向機器學習提供正確高效的數據供給。實際應用開發與落地過程中，仍然會大量出現數據穿越、泄露、離線在線不一致、拼接錯位等數據問題。
這是因為ML需解決3個核心數據問題：線上線下一致性（Consistency），數據閉環（Closed-loop），數據時序正確（Chronology）。
OpenMLDB機器學習數據庫一方面通過統一的數據存儲引擎避免了跨數據庫的信息交換，避免了大腦之間的信息交換；另一方面通過統一的數據計算引擎，使離線和在線使用同一套計算邏輯，確保了總結規律和線索演算時思維方式的一致。
在時序正確性和閉環完整性上，OpenMLDB也矯正了傳統數據系統造成的機器學習最易出現的數據穿越、泄露以及閉環錯位等問題。
除了數據上的困局，AI在計算、存儲、通信等方面也是“資源大戶”，低效的硬件資源利用率和高昂的成本投入成為了轉型的阻礙。
無論是計算、存儲還是通信，不同的異構芯片、異構存儲、異構通信設備，都需要操作系統內核進行統一的管理與調度，保障任務的成功率與資源利用率。
第四范式OpenAIOS是一個完全面向AI的分布式操作系統內核，實現了多級計算內核、多級存儲內核以及多級通信內核，來應對異構算力的管理和調度。
以多級存儲內核為例，面向存儲密集型技術組件，因為內存和顯存不夠導致的任務失敗是AI任務最常遇到的難題。
在不侵入現有應用和代碼的情況下，OpenAIOS在操作系統內部建立起一套面向內存和顯存的多級存儲內核，通過自動擴容策略和多級緩存機制將存儲容量進行擴展，降低整體存儲成本的同時提高任務的成功率。
除了存儲密集型技術組件，面向計算密集型技術組件、通信密集型技術組件，OpenAIOS也提供了感知硬件拓撲的異構計算調度能力，以及面向異構加速器的專用通信協議，提升計算效率的同時，減輕數據通信上的壓力。
在開源的基礎上，第四范式開放了開箱即用的“AIOS社區版”，整合了提供正確數據供給的機器學習數據庫OpenMLDB和提升計算效率的AI操作系統內核OpenAIOS。社區和開發者可在免費的線上算力和應用開發環境進行體驗和學習。
此外，AIOS社區版支持多種本地IDE，讓大家保持PC上開發單機應用體驗的同時，無縫地將分布式任務對接到異構云資源上。
除了內置的核心應用，AIOS社區版還提供應用商店，能支持所有的云原生第三方應用。
第四范式也進一步公布了“Knot中國結”開源計劃，將在一年內開源開放95%的核心技術，未來三年為企業培養超過10000名AI應用開發人才。
三、AI改變產業，關鍵是找到臨界點
AI發展歷程中，途經“高期望-能否落地-落地是否有用”等多次潮起潮落。如今，AI的價值再次引發一些討論和質疑。
對此，第四范式創始人兼CEO戴文淵提到對于科技改變產業，最重要的是能否找到臨界點，不再是在場景上獲得一些提升，而是跨過這個臨界點后，想象空間幾乎變得無窮大。
在他看來，下一階段的最大挑戰，是如何進一步將AI帶來的量變推到質變，使得企業真正實現AI轉型。率先轉型成功的企業，都是利用AI決策賦能關鍵業務場景，最終突破業務臨界點，實現質變。
比如，在消費互聯網領域，內容分發是關鍵業務場景之一，傳統的分發方式受限于人工編輯，而上線AI決策后，分發規模得以增加，決策準確度不斷提升，當最終邊際成本下降至0的臨界點時，用戶規模指數級增長，引發了企業實現“質變”。
傳統行業也有先行者。據百勝中國IT資深總監孫磊分享，百勝中國的很多領域已經發生了質變。
比如，以前外賣餐點派送依靠專人來分配配送，現在都是由AI系統做訂單分發，配送效率也變得更高；再比如，每家餐廳的外送商圈從專人維護，到智能商圈系統的AI自動規劃，保障了全局效率最優。
AI正幫助百勝的線上、線下、供應鏈、食品安全、客服、培訓等各個業務領域提升，會逐漸覆蓋全價值鏈、各種業務范疇，最終提升消費者體驗、公司營運效率和服務質量，同時降低成本。?
第四范式與永輝彩食鮮的合作同樣是基于其戰略目標的關鍵業務場景，如智能定價中臺、AI采購員。
永輝彩食鮮CTO喬新亮認為，在AI決策的協助下，人效獲得極大提升，突破臨界點后，1個采購員能完成100個采購員的工作，3000人變成能做100倍的生意，最終企業增長不再受制于人力與成本。
當AI在關鍵場景驗證成功后，就能逐步拓展到所有業務領域，最后實現企業經營的質變。
結語：AI決策將是幫助企業轉型的新范式
由于企業轉型過程中需要多重能力，要讓AI更高效地企業轉型進程中發揮價值，需要將應用、數據、算力更好地聯接協同，這也是第四范式今日發布新品的思路。
戴文淵說，第四范式的使命和目標是“AI For Everyone”，他相信AI決策是幫助企業轉型的新范式，也是未來帶領企業走向質變的重要方法。
未來，第四范式將繼續做好應用、數據和算力之間的聯接，聚集開放生態和合作伙伴的力量，來幫助更多企業加速智能化轉型。
