抬望眼，仰天看雲端，雲端之大，不知道給我們省了多少力氣，把自己的資料、照片、程式交給雲端，需要的時候用網路取存，甚至引用雲端各種服務，像亞馬遜網路服務 (Amazon Web Services) 就是這樣的雲端平台，藉別人的龐大運算資源，來專心作自己的工作。使用的人越多、需求的功能越多，現在大家都想工作 AI 化，所以 AI 進入了雲端。

(AI 開始進入雲端。取自網路）

   西雅圖的兩個數位巨人，亞馬遜與微軟，月前同時推出 AI 軟體 Gluon，是一個開放資源的「深層學習」，讓初學的人很容易的建立神經網路、訓練網路，來建構 AI 基礎。但矽谷的另一巨頭 Google 並不落後，也推出的開放 AI 軟體 TenorFlow，現在已被 Airbnb、eBay、Uber 等用來發展自己的 AI 能力，成為 Google 的主要營運計畫元件。

   這三大巨頭除了本身的生意，Google 的廣告、亞馬遜的零售、微軟的軟體，莫不積極想在雲端領先，據報導 Google 現在屈居第三，但雲端運算漸從資料的儲存轉向 AI 服務，大小公司可以藉雲端做更聰明的事，來提昇自己營運，AI 是 Google 的強項，尤其是 TensorFlow 可以很容易的用在 Google 自己的雲端服務，形成三足鼎立的局面。

   現在亞馬遜推出深層學習工具，包括自動化抉擇與語音辨識的算術法，試圖強化雲端運算的主導地位，在這個快速成長且利潤豐厚的市場，與 Google 及微軟一較長短。亞馬遜在上週 AWS 年會，宣布了 20 項新功能，給有意發展但沒有時間與資源的人，容易取得相關技術。AWS 在各行業有很多顧客，但微軟與 Google 利用他們見長的 AI 與 ML (Machine Learning)，與亞馬遜在雲端競爭，很多顧客對 AI 與 ML 有興趣，但很少雲端業者能提供這些資源與專業。（註：Google 的 AI 主要由 Alphabet 研發）

   SageMaker 是亞馬遜推出來的 ML 服務，用戶可以簡易的建構、並訓練 ML 模型，然後就可以直接用在實際作業。ML 是 AI 的基礎，首先建立 ML 模型、然後用數據去訓練，最後才能用到實務，這一過程需要專業知識與技術、更需要時間，SageMaker 可以讓大家輕鬆從雲端實驗，至少可以體驗一下 AI 到底是怎麼回事。

   AWS 成立 11 年，資料中心遍佈全球，給許多大公司提供運算資源，去年營收創新到 122 億美元，盈餘用作補貼亞馬遜其餘的營運。雲端運算的市場，目前是 350 億美元，技術市場研究機構 Gartner 估計到 2021 年成長到 890 億美元，今後三年成長一倍半，勢必成為各家必爭之地，能把 AI 加進去，自然增加競爭籌碼。

   Gartner 認為這一趨勢會持續，並擴大到到廣泛的功能，普及到每一個人都能使用。雲端的功效越來越明顯，大家的資料中心越來越縮小、甚至完全交給雲端，運用雲端的儲存功能與運算資源。AI 成為數位技術的下一進程，但技術複雜，能普及到雲端為大家所用，自然受到歡迎。

   互聯網的概念與早期應用約有半個世紀，但自 TCP/IP 協定的啟用到今天不過 30 年，卻把地球緊緊的網在一起，網出了許許多多的花俏。雲端形同互聯網的升天，立體空間可遊戲的地方更多，AI 升空了，但會停在雲端不動？AI 的智慧會不會反過來動一動互聯網？以後的數位環境會長成什麼模樣，現在難以想像........。