專訪 UCloud 葉理燈:云計算會成為人工智能的基礎(chǔ)設(shè)施
作為深耕云計算領(lǐng)域的創(chuàng)新企業(yè),UCloud 于今年年初提出了(Cloud,Bigdata,AI)三位一體發(fā)展戰(zhàn)略,并發(fā)布了UAI(人工智能)系列產(chǎn)品,包含超高性價比 GPU、UAI-Train、UAI-Service 和安全屋等AI產(chǎn)品,已構(gòu)筑起一站式AI全服務(wù)。
UCloud 不僅為 AI 企業(yè)提供極具性價比的計算資源,還憑借體系化的混合云解決方案為 AI 企業(yè)的數(shù)據(jù)安全提供保障。目前,UCloud 已經(jīng)與格靈深瞳、第四范式等 AI領(lǐng)域標(biāo)桿企業(yè)建立了合作關(guān)系。
UCloud 對云計算行業(yè)有哪些新的解讀?人工智能為云廠商帶了哪些挑戰(zhàn)和機遇?帶著這些疑問,AI 前線采訪了 UCloud 創(chuàng)新產(chǎn)品線研發(fā)總監(jiān)葉理燈。
嘉賓介紹
葉理燈
擁有 10 年豐富的互聯(lián)網(wǎng)研發(fā)經(jīng)驗,先后任職于騰訊、盛大云等互聯(lián)網(wǎng)公司,從事海量分布式后臺系統(tǒng)研發(fā)及運營,現(xiàn)負(fù)責(zé) UCloud 創(chuàng)新產(chǎn)品研發(fā),專注面向企業(yè)的云計算產(chǎn)品的研發(fā)及運營。
AI 前線:從聯(lián)合創(chuàng)立 UCloud 到今年 3 月完成 9.6 億元 D 輪融資,再到今天,您有哪些創(chuàng)業(yè)經(jīng)驗可供其他技術(shù)創(chuàng)業(yè)者借鑒呢?
葉理燈:UCloud 拿到 9.6 億融資不能說算是成功了,只能說是階段性的勝利。融資成功說明資本市場對我們的認(rèn)可,這個認(rèn)可是基于我們對用戶所提供的價值。如果說可以有什么經(jīng)驗提供給其他技術(shù)創(chuàng)業(yè)者的話,我的第一個觀點就是定位好自己,從給用戶提供的價值出發(fā),做有價值的產(chǎn)品及服務(wù),自然會有來自市場的回報。2012 年 UCloud 創(chuàng)立的時候,國內(nèi)的云計算處于全面落地的前夜,盡管當(dāng)時國內(nèi)也有不少廠商在做云計算,但都不成熟,產(chǎn)品和服務(wù)都離用戶的需求有點遠(yuǎn),我們創(chuàng)立 UCloud 是抱著提供更好的產(chǎn)品和更好的服務(wù)給用戶這一愿景,這個就是價值。那個階段處在云計算革 IDC 的命開始階段,各云廠商都在努力把云計算的市場做大。
第二點是創(chuàng)新。從 UCloud 舉例,一個創(chuàng)業(yè)公司做云計算這種重資產(chǎn)的領(lǐng)域,剛開始是沒多少人看好我們的。我們沒有大腿可抱,沒有錢,這就逼著我們從技術(shù)和商業(yè)模式上做創(chuàng)新,去克服我們第一階段資源缺乏的困難。這里說兩個案例,在技術(shù)上,我們通過開發(fā)一個 IO 加速模塊,讓我們的虛擬機在普通存儲介質(zhì)上具備類似 SSD 的 IO 能力,一方面節(jié)省用戶的成本,一方面提供好的體驗。另外一個案例,我們一開始的時候沒有資金購買物理無服務(wù)器,為此我們改變傳統(tǒng)的自己購買服務(wù)器然后做虛擬化的模式,通過和服務(wù)器廠商合作分成的方式,避免一次性投入太多現(xiàn)金購買服務(wù)器,這個模式讓我們成功度過了資金不足的階段。
第三點是堅持。UCloud 走到今天,肯定有運氣的成分,但是我覺得跟公司這幫人的堅持是有很大關(guān)系的。在那時候,我們的人力和資源配備跟巨頭沒法比,那我們的前途在哪里呢?第一,要想清楚自己的定位:這個行業(yè)是可為的,能為用戶帶來價值,而且這個行業(yè)還遠(yuǎn)遠(yuǎn)沒成熟。抓住了用戶才會抓住根本,就能抓住根本。第二,一定要堅持做下去,堅持才能有希望。如果一遇到困難就退縮的話,UCloud 就沒有今天。這是我的經(jīng)驗,一定要堅持。為什么很多公司會倒下?為什么能留下來的公司很少?我覺得除了大勢的原因,比如這個行業(yè)被淘汰了,另外就是跟創(chuàng)業(yè)者的韌勁有很大關(guān)系。
最后,做正確的事情很重要。UCloud 能走到今天,另外一個經(jīng)驗就是創(chuàng)業(yè)的點選擇得也比較好。那時候云計算在國內(nèi)沒有真正落地,2012 年整個中國對云計算的接受程度還比較低。我們推出產(chǎn)品的時候并不算晚,而且我們選擇了移動游戲行業(yè)。移動游戲的架構(gòu)比較簡單,天生對云計算接受程度比較高,而且創(chuàng)業(yè)公司對云計算是比較容易接受的——因為它可以很好地幫創(chuàng)業(yè)公司節(jié)省現(xiàn)金流。由于架構(gòu)簡單,移動游戲廠商采用云計算也沒有什么很大的障礙,我們抓住這個機會,也引發(fā)了整個云計算在中國落地的里程碑事件。UCloud 很好地抓住這個機會,后來拓展到整個創(chuàng)業(yè)公司,到現(xiàn)在我們?nèi)驿侀_。抓住某個時間點和機會是比較重要的——不是單純靠努力和艱苦就能成功的。
AI 前線:您如何看待云廠商的混戰(zhàn)階段和深耕階段?
葉理燈:我覺得,目前云計算廠商之間是有競爭,但是還沒有到混戰(zhàn)階段。我覺得中國的云計算發(fā)展程度比國外晚,從具體產(chǎn)品可以看出來,國內(nèi)對有些產(chǎn)品接受程度不高。這跟中國的 IT 發(fā)展水平有關(guān)系。從我的個人經(jīng)驗來說,剛開始做云計算的時候,用戶常問,你們云計算和傳統(tǒng) IDC 相比,優(yōu)點在哪里?目前也是經(jīng)常被這樣問。這意味著,IDC 還存在著很大的市場等待云計算廠商去拓展。云計算要革 IDC 的命。尤其是,在很多傳統(tǒng)的行業(yè),包括政府、醫(yī)療、教育,云計算的滲透率還是很低的?,F(xiàn)在是蛋糕還沒有做到足夠大,沒有到云計算廠商完成革命去分蛋糕的階段。云計算廠商各有優(yōu)劣,不是替代關(guān)系,目前還是大家不斷拓展云計算邊界做大蛋糕的階段。
AI 前線:人工智能給 UCloud 和行業(yè)帶來了哪些機遇和挑戰(zhàn)呢?
葉理燈:如果把人工智能當(dāng)火箭,他需要三個方面的動力,第一是數(shù)據(jù),第二是算法,第三是計算能力。云計算是計算能力的很好的選擇。正是云計算的建設(shè)導(dǎo)致企業(yè)能很好很快地獲取 AI 的能力,這才能導(dǎo)致這波人工智能浪潮的落地速度比前兩波浪潮更大和更快。
人工智能的前兩波浪潮經(jīng)歷了從春天到冬天,本質(zhì)原因在哪里?主要是,理論給了大家的很高的預(yù)期,迎來了春天;但是實際運用下來達(dá)不到預(yù)期,所以進(jìn)入冬天。在現(xiàn)在這波浪潮中,有很多產(chǎn)品是有落地的,比如計算機視覺、圖片視覺、安防、自動駕駛,所以我覺得這波浪潮會持續(xù)很長時間。
我覺得人工智能算一個技術(shù),而不是一個行業(yè)。人工智能落地,一定是在各個行業(yè)里落地。滲透到行業(yè)里去,這才是人工智能的價值所在。這跟云計算有點類似?;仡^來看,現(xiàn)在人工智能的浪潮在國內(nèi)可以稱為上半場,做應(yīng)用也好算法也好,融一筆錢,看著很不錯。那下半場就是,很多傳統(tǒng)的產(chǎn)業(yè)利用 AI 幫他們提高生產(chǎn)效率,實現(xiàn)行業(yè)落地。
我舉個例子。一個紡織業(yè)客戶,他們織布會有殘次品。如果通過人工分辨,效率太低了。為什么不可以通過智能圖片識別的方式去判斷是不是合格?什么意思呢?人工智能要滲透到行業(yè)里,而每個行業(yè)的 IT 水平是參差不齊的,應(yīng)該怎么落地?這個時候,云計算是輔助人工智能落地的加速器,各個行業(yè)的計算能力、算法、數(shù)據(jù)的能力都可以通過云計算進(jìn)行補齊——云計算廠商在這些方面都是很成熟的。
UCloud 的優(yōu)勢和挑戰(zhàn)在哪里?人工智能涉及到算法、數(shù)據(jù)和計算能力。UCloud 是中立的平臺,下不碰數(shù)據(jù),上不碰應(yīng)用。我們和做 AI 應(yīng)用的公司是沒有競爭的。我們會提供平臺,但不是傳統(tǒng)的平臺。我們專門做了一些更加易用的平臺,除了云計算的數(shù)據(jù)處理之外,還有 AI 訓(xùn)練、模型推理等功能,輔助人工智能落地。我們中立,不做人工智能相關(guān)的應(yīng)用,這樣我們提供了易用的平臺幫助人工智能落地,幫助傳統(tǒng)行業(yè)減少在人工智能建設(shè)方面的成本。
AI 前線:您負(fù)責(zé)的 UCloud 創(chuàng)新實驗室主要在做什么?可以分享一些成果嗎?
葉理燈:UCloud 創(chuàng)新實驗室包含兩個部門,一個是人工智能部門,包括人工智能訓(xùn)練服務(wù) UAI-Train 和人工智能在線服務(wù) UAI-Service。UAI-Train 是一種 PaaS 服務(wù),用戶只需要提供 Docker 鏡像和訓(xùn)練數(shù)據(jù),UAI-Train 能夠自動為其訓(xùn)練任務(wù)創(chuàng)建運行環(huán)境(Docker容器),并調(diào)用 GPU 計算資源為用戶提供高性能計算服務(wù)。值得一提的是,該產(chǎn)品按需計費,精確到分鐘,極大地降低 AI 的成本投入,避免閑置資源的浪費。而 UAI-Service 可以提供海量計算節(jié)點,自動負(fù)載均衡,動態(tài)擴縮容,同時提供高可用性、高安全性和高功能性保障;同樣是按需收費,靈活便捷。另外一個是應(yīng)用創(chuàng)新部,基于 IaaS 平臺讓企業(yè)用戶更加方便地使用云計算,比如有容器服務(wù) Container Service,有 Serverless 服務(wù)、通用計算服務(wù)。
UCloud AI 架構(gòu)圖
實驗室的另一個使命是,通過內(nèi)部產(chǎn)品重構(gòu) UCloud 軟件架構(gòu)。做平臺的思路就是,先吃自己的狗糧嘛,eat your own dog food,在我們內(nèi)部使用確認(rèn)穩(wěn)定之后,才對外公布和提供給用戶。同時我們會采用一系列機制來保證創(chuàng)新,比如根據(jù)最新科技動態(tài)、友商資訊和行業(yè)需求,做技術(shù)研發(fā)并整合到平臺上,做成產(chǎn)品進(jìn)行固化。
AI 前線:方便分享具體的客戶案例嗎?
葉理燈:我分享三個案例。
第一個案例是我們推出的通用計算服務(wù)。之前,有在線教育客戶買了 UCloud 的物理機,他們用到了人工智能的 OCR 識別圖片中的文字。他們直接使用物理機會有很多問題,第一是成本很高,第二是要有專人維護(hù),同時為了壓榨物理機的性能,他們就需要在寫算法的時候把 Server 寫得很好。我們推出通用計算產(chǎn)品之后,他們覺得很好用。他們的物理機直接調(diào)用我們的 API,他們不用管后端了,十分簡便;同時,計算資源成本大大降低了,大概節(jié)省了 97%,之前 50000 塊錢,現(xiàn)在只要 150 塊錢,這是一個比較經(jīng)典的案例。通過我們的創(chuàng)新產(chǎn)品,解決人工智能計算和成本問題,而且平臺做得好,可以自動擴展,還有跨機房容災(zāi),給客戶創(chuàng)來很大的價值。
第二個案例是做基因檢測分析的用戶,比如分析你的祖先起源于哪里。他們要做成算法開放平臺,允許用戶上傳自己的算法,進(jìn)行相關(guān)的分析。這時候,他們面對的問題是如何選擇架構(gòu),比如算法怎么打包、如何給用戶提供報告。他們覺得 UCloud 的產(chǎn)品很好用,直接調(diào)用自己的算法把請求轉(zhuǎn)給我們的 API,這樣下來,他們的開放平臺架構(gòu)非常簡單,成本也很低,很快就搭出來了。這個平臺已經(jīng)成功運行了半年時間。
還有我們剛推出人工智能訓(xùn)練 UAI-Train 的時候,創(chuàng)新工廠、今日頭條和搜狗聯(lián)合推出 AI Challenger 全球 AI 挑戰(zhàn)賽,五大賽道的后臺訓(xùn)練全部都是采用 UCloud 的 AI 訓(xùn)練平臺。
AI 前線:對于企業(yè)落地人工智能,有哪些建議?
葉理燈:我的建議是,走現(xiàn)實的道路,找到切入點。看看在你們公司和產(chǎn)品的體驗里,哪些東西是可以用到人工智能的,幫助提高體驗也好,提高生產(chǎn)效率也好,降低成本也好。要找一個點去切入,根據(jù)自己的問題,去想辦法用人工智能解決問題,而不是追求熱點,盲目地搭一套人工智能平臺。
AI 前線:您如何看待人工智能的火爆?
葉理燈:普通人感受到的人工智能比較火應(yīng)該是源于去年 AlphaGo 和李世石的圍棋大戰(zhàn)。人工智能在不同領(lǐng)域的發(fā)展是不一樣,比如蘋果 Siri 也是人工智能。谷歌推出 TensorFlow,可以讓每個人低成本地建立自己感興趣的小型應(yīng)用。一項技術(shù)能落地甚至變成風(fēng)潮,根本原因是它的實際價值落地成本。他的落地費用不高的時候,自然就會廣泛應(yīng)用?,F(xiàn)在很多大機構(gòu)都有很多黑科技,沒有公布出來不是因為科技不成熟或者技術(shù)不可靠。不是的,是因為這個東西量產(chǎn)成本太高。比如前兩天我的某個 APP 密碼忘記了,找回密碼很費勁的,需要短信驗證、身份證信息。但是現(xiàn)在有人臉識別,直接對著攝像頭就能很方便就找回密碼了。如果人臉識別的成本很高的,那這個也是要收費的、不會這么普及。人工智能技術(shù)發(fā)展到一定程度,云計算也起了很大的功勞,因為云計算促使相關(guān)的技術(shù)都變得便宜了,很多高精尖的技術(shù)可以直接應(yīng)用了。這是我個人觀點。
AI 前線:云計算跟人工智能的結(jié)合還有更大的空間嗎?
葉理燈:我覺得還是有的。計算能力不用說了,云計算本身具備很強的計算能力。隨著云計算的發(fā)展,可能以后 80% 的數(shù)據(jù)都會在云計算上。數(shù)據(jù)和計算能力都在云計算上面,再用云計算做人工智能的算法,最后云計算跟人工智能越來越緊密,或者說,云計算會成為人工智能的基礎(chǔ)設(shè)施。
AI 前線:您最期待的人工智能應(yīng)用場景有哪些?
葉理燈:這個很難預(yù)測了。大家對人工智能比較憂慮的是,很怕自己的崗位被機器人代替。有些行業(yè)可能會有這個問題,比如說自動駕駛出來后,很多人都不用開車了。但是很多行業(yè)不會,比如你是個設(shè)計師,是要設(shè)計海報的,而不是做一些重復(fù)勞動,那人工智能會是更好的輔助。
我們現(xiàn)在遇到很多的客戶,他們會讓人工智能和機器做重復(fù)性的機械性的東西,人會更加專注做創(chuàng)造性的東西,我覺得這是個大方向。人工智能有強烈的行業(yè)屬性,各個行業(yè)面臨的問題是不一樣的。最后會變成什么樣子,有賴于各個行業(yè)同仁的努力。
AI 前線:您怎樣引領(lǐng)和激勵團(tuán)隊的創(chuàng)新呢?
葉理燈:創(chuàng)新最重要是不要限制。
當(dāng)然了,沒有限制是很難的,比如做工程會有很多標(biāo)準(zhǔn),研發(fā)要有過程,控制代碼質(zhì)量有流程,編碼要有編碼規(guī)范,測試要有自動化測試、單元測試、性能測試。在 UCloud,項目是否立項,是個群策群力的過程,讓大家投票決定,讓大家都有參與感,充分表達(dá)自己的意見。每個人都有局限性,如果說都是由我來控制整個過程,那我就成為了瓶頸。
確定項目大的方向之后,我們支持不斷試錯。試錯就是要快、成本要低,10 個方向有兩個成功,對我們也是好結(jié)果。
AI 前線:對 UCloud 的未來有怎樣的期待?
葉理燈:我希望 UCloud 能更加茁壯成長,能有越來越多優(yōu)秀人才加入 UCloud。UCloud 的發(fā)展壯大一定需要更多的新的優(yōu)秀人才加入進(jìn)來。to B 行業(yè)非常累,但是發(fā)展比較穩(wěn),不像 to C 行業(yè)會快速地起起落落。我希望 UCloud 保持初心,跟用戶站在一起,為用戶創(chuàng)造價值。這是最根本的。