谷歌和微軟的人工智能實力哪家強?

責任編輯:zsheng

2019-01-03 11:37:58

摘自:網(wǎng)易智能

微軟和谷歌母公司Alphabet均在機器學習這一前沿軟件領域扮演重要角色。但谷歌手握著當下最流行的機器學習框架TensorFlow,讓其在與微軟的競爭中占據(jù)了優(yōu)勢。

微軟和谷歌母公司Alphabet均在機器學習這一前沿軟件領域扮演重要角色。但谷歌手握著當下最流行的機器學習框架TensorFlow,讓其在與微軟的競爭中占據(jù)了優(yōu)勢。

微軟和Alphabet的股票走勢可謂驚人地相似:今年的跌幅完全相同,增長情況相似,市值和估值也相仿。

二選一的話,你會選擇哪一個呢?

這兩家公司都是出類拔萃的公司,任意一家都是可靠的選擇。忽略二者在營收方面的差異——例如,一個來自操作系統(tǒng)軟件,一個來自廣告業(yè)務——你會發(fā)現(xiàn)它們均在軟件生態(tài)系統(tǒng)占據(jù)主導地位。在這方面,微軟和Alphabet均擁有強大的云計算業(yè)務,在機器學習這一當今最重要的計算軟件領域中,這兩家公司都是領跑者。

然而,Alphabet旗下的谷歌部門可以說在幾個方面對微軟占據(jù)了上風。

今年9月,微軟的市值為7510億美元,超過了谷歌的7070億美元,年度漲幅達到13%,而Alphabet則下跌了約4%。兩家公司的預期市盈率差不多,微軟(19倍)比Alphabet(22倍)便宜一點。很顯然,與市場的整體狀況相比,這兩支股票都相當昂貴。谷歌的營收增長相對較快,預計2019年增長19%,而微軟的2020財年營收增長為11%。

歸根到底,兩家公司之間的這一差異在于云業(yè)務的發(fā)展情況。微軟有規(guī)模,但它在開發(fā)者社區(qū)中所占據(jù)的地位可能相對沒有那么重要。

機器學習是當今編程中最重要的一個趨勢。通過機器學習,計算機可以通過從數(shù)據(jù)中提取模式來自動形成一些代碼。

這兩家公司以及亞馬遜都在各自的云計算業(yè)務中部署了機器學習工具。在營收規(guī)模上,微軟的Azure云服務通常被視為僅次于亞馬遜的AWS,排在第三位的谷歌Google Cloud還落后很多。但由于微軟和谷歌均未具體披露云業(yè)務的營收情況,因此兩者之間的比較并不夠嚴謹。

不過,可以肯定地說,它們的云業(yè)務是兩家公司吸引和留住機器學習神經(jīng)網(wǎng)絡開發(fā)人員的重要資產(chǎn)。

然而,谷歌擁有構建機器學習應用程序最重要的“框架”TensorFlow的控制權??蚣苁且唤M預先構建的代碼,軟件開發(fā)人員可以使用這些代碼拼湊程序,而無需從頭開始編寫代碼。目前,TensorFlow是用于機器學習的主流框架。

它并不是唯一的一個機器學習框架,事實上,微軟也有自己的一些重要產(chǎn)品。它們包括infer.NET框架以及被稱為“微軟認知工具包”(Microsoft Cognitive Toolkit)的框架。這兩個框架都被開發(fā)人員用于展開諸多有趣的項目。

但是,開發(fā)者在機器學習上遇到的大量工作都是通過TensorFlow完成的;或者是通過微軟以外的公司開發(fā)的其他一些框架來完成,比如來自社交網(wǎng)絡巨頭Facebook的“PyTorch”;最初開發(fā)于加州大學伯克利分校的框架“Caffe”;以及基于這些程序開發(fā)的新項目,比如來自舊金山創(chuàng)業(yè)公司fast.ai的同名框架。

微軟10月份斥資75億美元收購開發(fā)者社區(qū)GitHub的交易也絲毫沒有改變這種情況。機器學習框架的成敗取決于額它們的優(yōu)勢和劣勢,以及它們是否得到開發(fā)者廣泛的支持。即便擁有最流行的編程庫,GitHub也不會改變開發(fā)人員在機器學習框架上的抉擇。

框架的控制權至關重要,谷歌也一直在立足于TensorFlow的使用上。它們在云業(yè)務運作中采用自主研發(fā)的定制芯片。其定制芯片名為Tensor Processing Units(簡稱“TPU”),已經(jīng)成為一種前沿的硅片,谷歌在其云計算服務中提供了這些芯片。TPU與TensorFlow軟件相結合,意味著谷歌擁有芯片和軟件的組合拳,這是它目前相較于微軟的一個優(yōu)勢。

TensorFlow已經(jīng)迅速擴展到移動計算領域。在該領域,谷歌借助旗下的Android操作系統(tǒng)在全球范圍占據(jù)主導地位,而微軟則沒有什么存在感。去年11月,來自北京大學以及微軟在北京的研究機構的研究人員發(fā)布的一項研究顯示,在Android平臺最熱門的移動應用當中,使用機器學習的開發(fā)者中有一半采用TensorFlow、“TFLite”(谷歌專門為移動設備創(chuàng)建的TensorFlow小子集)或者“ncnn”(騰訊創(chuàng)建的框架)。在移動端的機器學習應用上,微軟的代碼可以說毫無存在感。

整個機器學習領域仍然是一個非常新的領域,仍處于初生階段。未來它還會出現(xiàn)很多的創(chuàng)新,谷歌的領先優(yōu)勢會隨著時間的推移而縮小,乃至消失。微軟的一項有趣的舉措是,它在支持一種叫做“開放神經(jīng)網(wǎng)絡交換”(Open Neural Network Exchange,簡稱ONNX)的東西,隨著時間的推移,這種東西可能會減少開發(fā)人員對單個框架的依賴。

時間會告訴我們答案,與此同時,Alphabet的谷歌在用于最尖端的應用程序開發(fā)類型的核心工具方面領先于微軟。因此該公司的股票值得押注。

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