未来三年内，92%的企业计划在其业务中使用AI（人工智能）解决方案。然而，目前只有不到1%的企业拥有成熟的AI基础设施。使用AI解决方案的进入门槛过高，比如需要组建AI专家和数据科学家团队从头开始开发模型，让许多企业想用却用不上，AI落地面临现实的困难。实施AI解决方案往往需要大量的资源投入、资金支持以及细致的人工监督。
AI即服务（AIaaS）的出现有助于缩小AI目标与实际执行之间的差距。这种基于云的平台方法让企业能够使用AI技术，而无需进行大量前期投资、组建内部数据团队或管理复杂的AI基础设施。正如软件即服务（SaaS）改变了企业获取软件应用的方式一样，AI即服务正在催生一个前所未有的人工智能普及新时代。
什么是AI即服务（AIaaS）？
AI即服务（人工智能即服务，简称AIaaS）是一种商业模式，为想要将人工智能集成到现有工作流程中的企业提供基于云的AI服务。有了这些第三方AI解决方案，企业无需了解大量的AI专业知识，也可以在业务中尝试使用AI。
AIaaS通常是即用型AI模型、工具或平台，可以为现有系统添加AI功能，通过易于使用的API（允许软件应用程序交换数据的最小编码接口或协议），向企业开放机器学习算法（人工智能的构建模块）和深度学习框架。它可用于数据分析、预测建模、模式识别等。定制型的机器学习模型让企业能够让企业将自动化任务个性化，分析客户和历史数据的大型数据集，识别新兴模式，最终优化业务流程。
AI工具能提供哪些服务？
AI工具提供多样化的解决方案，可以从根本上改变业务运营。随着AI能力的不断发展，AI服务提供广泛的预训练模型和可定制的机器学习服务，包括：
- 自然语言处理和语音识别：NLP支持文本分析和语言理解，非常适合与聊天机器人和虚拟助手集成。
- 情感分析：AI驱动的情感分析依靠自然语言处理和机器学习来分析文本数据和用户观点，并解读社交媒体对话。
- 计算机视觉：使用与机器学习模型交互的专用传感器，这种解决方案主要用于图像和视频分析。
- 预测分析：作为常见的AI服务，预测分析非常适合欺诈检测、趋势预测、未来结果预测、风险分析以及辅助决策等任务。
- 推荐系统：通常用于为用户偏好定制内容，如今，电商、娱乐和外卖等各个行业的应用都集成了AI推荐系统。
- 生成式AI解决方案：作为最受关注的AI解决方案之一，生成式AI通常用于创建书面内容，如产品描述、报告和博客文章，以及广告或视频内容等视觉资产。
如何在的业务中应用AI即服务（AIaaS）解决方案
AI服务的应用领域在不断扩大。无论是小型电商企业还是大型企业，AI应用场景包括：
营销
公司的系统集成AIaaS能够成倍扩展营销人员的工具库。自然语言处理可以分析客户评价和社交媒体情感，从而更深入地了解人们对品牌的看法，而预测分析有助于识别潜在客户和预测营销活动表现（尽管准确性很大程度上取决于数据质量和模型训练）。
过去一年，大家肯定听说过生成式AI。AIaaS让企业能够使用强大的生成式AI工具，将某些内容生成和个性化任务自动化。尽管AI技术不断发展，但在营销框架内使用AI系统仍需人工干预，以保证信息准确、品牌表达真实可信。
客户服务
过去几年，虚拟助手和聊天机器人已经在客户服务领域带来了变革。AI即服务可以让企业充分地使用这些虚拟助手，使其能够对常规询问进行自动化响应。情感分析工具主要用来判断客户是否满意，但常常存在误报和遗漏信号等问题。虽然通过AI服务构建对话界面很便捷，但为了保持效果，仍需要持续训练和改进系统。
运营
机器学习模型可以帮助企业将运营的主要环节自动化，包括管理仓储物流和预测需求等。AIaaS中提供的机器学习算法擅长预测需求模式和识别潜在的供应链问题，但在市场波动或意外事件期间，其预测可能不太可靠。同样，计算机视觉系统可以监控生产线的特定类型缺陷，但可能会忽略只能由人工才能发现的细微质量问题。
选择合适的AI服务提供商
如今，市面上有很多AI服务提供商可供选择，选择哪一家，取决于你的独特需求、预算和现有的基础设施。在选择供应商时，请考虑以下因素：
- 行业特定用例：AI能在哪些方面为企业将提供最大的价值？选择能够提供细分服务的供应商，例如，为电商企业提供客户服务聊天机器人，或能够自动化处理发票的AI文档处理系统。
- 供应商的提供AI解决方案的经验：通过案例研究和客户推荐来验证提供商的可信度。
- 与基础设施的兼容性：合适的AIaaS应该能与现有的工作流程无缝集成。为实现这一点，寻找兼容的API、部署选项和符合需求的数据存储解决方案。
值得注意的是，将AI解决方案与现有系统集成时常常会遇到困难。传统的基础设施可能与现代人工智能API不兼容，需要进行系统升级或定制开发工作，费用很高。许多企业低估了其中的复杂性，最终可能导致无法成功集成。
值得考虑的AIaaS供应商
Google Cloud
Google Cloud全面基于云，其AI服务可以为众多领域提供解决方案。对于拥有强大工程团队的企业，可以使用Vertex AI。这是一个统一的机器学习平台，让企业能够部署机器学习模型和AI应用程序。对于缺乏AI专业知识的企业，可以选择AutoML，企业在使用该AI解决方案时，开发和集成机器学习模型所花费的时间和精力较少。
Google Cloud提供自然语言处理、计算机视觉和语音识别的API，以及像Dialogflow这种用于构建对话界面的专业解决方案，可以服务的行业范围很广。在Google Cloud的的AI生态系统中，软件集成超过900个，功即插即用，功能非常多样。
定价：这家AI服务提供商提供免费试用，且可以免费使用的产品超过20个，因此，新客户在付费之前，可以测试和部署工作负载和现成的解决方案。（企业可以使用Google Cloud提供的定价计算器（英文）来估算成本。）
OpenAI
OpenAI的旗舰产品是OpenAI API，让企业（如Duolingo、Whoop和Salesforce）能够将其强大的AI工具集成到企业的业务系统中。GPT-3.5和GPT-4为各种商业应用带来自然语言处理，包括内容生成、客户服务和电子学习平台等。
这个API以灵活性著称，企业还可以将文件搜索功能、代码解释器和网络搜索集成到现有的平台和应用程序中。该API还有一个突出的特点，就是能够使用定制数据微调现有的训练模型，从而创建出专业的AI模型。具有AI技术的客户还可以为专业用例创建个性化模型。
定价：使用OpenAI API调用大语言模型（LLM）时，费用是按文本单元（token）数量计费的。例如，在集成GPT-4.1时，每生成 100万个文本单元的输出费用为2美元（约14元人民币），每输入100万个token的费用为8美元（约56元人民币）。
Amazon Web Services (AWS) AI
AWS提供全面的AI服务，包括用于计算机视觉的Amazon Rekognition、用于自然语言处理（NLP）的Amazon Comprehend，以及用于构建和部署机器学习模型的Amazon SageMaker。AWS的产品范围广泛，并提供可扩展的按需AI服务，为其客户（包括BMW和Slack）消除AI基础设施管理负担，包括虚拟代理、代码生成、对话搜索、数据增强和供应链优化。与Google Cloud一样，它提供了一整套全面的AI工具，既适合拥有内部开发人员的公司，以及没有内部开发人员的企业使用。
定价：AWS免费套餐包括免费试用、12个月免费试用或永久免费试用的选项，具体取决于工具。其定价计算器可以帮助企业估算特定基础设施的成本。
IBM Watson
IBM Watson提供企业级AI服务，包括Watson自然语言理解；Watson助手，可以将对话AI集成到任何界面（如虚拟助手或应用程序）；以及Watson Discovery，从非结构化数据中提取洞察。Watson专注于具有强大安全措施和合规功能的行业特定AI解决方案。与此列表中的其他AIaaS供应商一样，它通过API和托管服务提供功能。
定价：IBM Watson的工具箱游乐场是免费的。要解锁特定工具定价，客户必须联系AI服务提供商讨论他们的特定需求。
Microsoft Azure AI
Microsoft Azure AI是一个与广泛的Azure云生态系统集成的平台，其关键服务包括Azure AI Foundry模型，具有生命周期管理和通过统一API进行模型交换功能，以及Azure认知服务，提供语音识别和计算机视觉等预构建的AI功能。Azure机器学习提供定制模型开发，而Azure Bot服务擅长通过构建对话界面的智能服务改善客户体验。Microsoft Azure AI的独特之处在于它与Microsoft产品套件（如Office 365）的紧密集成、广泛的原生集成（如GitHub）以及企业的安全功能。
定价：与同行一样，Microsoft Azure的定价因工具而异，它提供定价计算器（英文），帮助企业估算定制堆栈的成本。
AI即服务（AIaaS）的陷阱
AIaaS已经改变了企业，并将持续变革，这一点不可否认。然而，AIaaS并非万能药。除了成本上升和供应商锁定等明显的陷阱外，企业在使用AI服务时还面临一系列微妙的挑战。
AI平台的好坏取决于输入的数据质量。简而言之，如果缺乏高质量的数据基础设施，数据质量有可能严重破坏AIaaS的努力。AI模型需要大量干净、标记良好的数据才能有效运行，并提供有意义的洞察和数据分析。然而，数据准备过程往往比最初预期的的要更耗时、更昂贵，有时需要数月的工作才能有效部署AI工具。简而言之，尽管AI能力呈指数级增长，人工干预比以往任何时候都更加必要。
在使用基于云的AI服务时，数据安全和隐私也成为了主要关注点。将敏感业务和客户数据传输给第三方AI提供商的组织会产生数据泄露的潜在风险。此外，遵守《通用数据保护条例》（GDPR）和《加州消费者隐私法》（CCPA）等法规的合规性困难重重，特别是当数据跨越司法管辖边界时。
AI即服务——常见问题
AI即服务（AIaaS）如何运作？
AI即服务（AIaaS）通过基于云的API提供预先构建好的AI模型和机器学习算法，企业无需构建自己的底层AI基础设施就可以集成AI功能。该技术可以帮助企业获得有价值的洞察，同时适应现有的商业模式，有助于提高运营效率。
AI即服务（AIaaS）和SaaS有什么区别？
两者都是基于云的服务。软件即服务（SaaS）提供完整的软件应用程序，而AIaaS提供可以集成到现有系统中的特定AI功能和服务。
企业如何通过AI实现增长？
AI服务通过任务自动化和数据分析推动企业增长，提高效率。话虽如此，使用AI服务后的效果如何，可能会因AI使用质量、数据可用性和维护的不同存在巨大差异。
