在当今快速发展的商业环境中，整合人工智能 （AI） 已成为寻求竞争优势的公司的关键战略。但是，尽管它很有价值，但开发和实施有效的人工智能解决方案可能会带来重大挑战，需要大量资源和专业知识。这就是托管 AI 的用武之地。
托管 AI 是由第三方托管服务提供商 （MSP） 提供的端到端服务。它使企业能够高效地开发、部署和管理 AI/ML 解决方案，从而更快、更大规模地提供投资回报，而无需内部专业知识。
对于希望通过采用 AI 解决方案来推动增长并获得竞争优势的企业来说，托管 AI 是一项必不可少的服务。
托管 AI 具有许多优势
托管AI与传统的托管IT服务不同，介于一般MSP服务和ChatGPT等云AI服务之间。尽管托管 AI 被认为很简单，但它与普通的托管 IT 服务不同，因为它需要在 AI 采用和 ML 开发方面具有独特的利基专业知识。托管 AI 提供了服务和技术的复杂组合，使企业能够在内部构建企业级和云级质量的 AI/ML 解决方案，而无需对组织基础架构进行资本投资。
托管 AI 在节省企业时间和资源方面具有巨大潜力。通过将AI工作负载管理外包给第三方，企业可以专注于其核心运营，并将复杂的AI / ML任务留给专家，从而确保AI/ML产品和服务的开发和部署速度更快，成本更低。
托管 AI 使企业能够方便地访问顶级 AI 人才。公司无需建立内部 AI 团队，而是可以利用最新的 AI 技术和专业知识，而无需扩展 AI 的陡峭学习曲线。随叫随到的专业人员（其中许多拥有博士学位）随时准备帮助客户解决他们的问题或疑虑。客户可以轻松利用具有各种技能的工程师库，包括数据和基础架构工程以及数据科学。
托管 AI 使企业能够根据需求灵活地扩展或缩减其 AI 操作。这是投资昂贵的IT基础设施和雇用AI专家的可行替代方案。这为公司在需要时提供了所需的资源，而无需从头开始构建和管理内部 AI 团队。
托管 AI 的实际应用
托管 ML 模型可确保在数据量不断增加的应用程序和环境中提供流畅的用户体验。
考虑 Earth.com 的EarthSnap，这是一个设计和构建为复杂图像识别系统的应用程序，使用户能够使用手机中的图片快速识别植物和动物。应用程序处理的图像数量和种类需要复杂的 AI 解决方案。
Earth.com 缺乏AI/ML领域的专业知识，但他们对应用程序有一个清晰的愿景。他们聘请了第三方顾问来研究和验证这一概念，并成功实现了这一概念。为了使解决方案做好生产准备，并对其进行扩展和维护，Earth.com 寻求托管 AI 服务来不断改进其图像分类 ML 模型。得益于托管 AI，该解决方案在短短三个月内就从概念验证发展到生产部署。对于一家缺乏AI/ML开发专业知识的公司来说，这种快速发展是不可能的。
托管 AI 对初创公司的核心价值 是通过 AI 解决方案增强产品，以确保一流的客户体验，并在没有大量资本投资的情况下快速获得竞争优势。
托管 MLOps 是托管 AI 的另一个重要组件，尤其是用于大规模启用 AI 试验。一家大型跨国食品、零食和饮料公司希望通过在组织范围内引入各种 AI 用例来加速其 AI 转型。然而，在使用托管人工智能服务之前，这家 CPG 巨头必须处理来自全球各种来源的大量数据。数据由独立的数据工程和数据科学团队处理，这使得在处理不同的批处理作业和物理 GPU 盒的同时，难以有效地生成业务见解。
托管 AI MLOps 平台为他们提供了一个协作环境，供数据科学家以更大的灵活性和便利性进行实验，从而加快了团队的开发并扩展了应用程序。他们能够访问一个专业团队，这些团队根据需要不断发展和改进托管 AI 服务，从而大大简化了 ML 工作负载管理。这是在没有对 MLOps 进行大量资本投资的情况下实现的，同时为客户提供了经济高效的解决方案。
面向企业业务的托管 AI 可加速企业范围内 AI 的采用，以实现运营效率、发现新市场并创建新的数据驱动型产品。
托管 AI 与内部开发
在开发和部署AI/ML解决方案时，公司有两种选择：构建或购买。构建方案要求公司在内部开发和管理其 AI 解决方案。购买方案涉及将 AI 工作负载管理外包给第三方托管 AI 服务提供商。这两种选择都有其优点和缺点。
在购买场景中，公司可以节省时间和资源。他们可以轻松地将人工智能工作外包给专家，同时专注于其核心业务运营。托管 AI 为成熟的组织 AI 阶段的功能和优势提供了捷径，例如负责任的 AI 和嵌入式创新文化。
然而，购买方案的一个潜在缺点是，公司对其人工智能解决方案的控制可能较少。外包AI工作负载管理意味着第三方将负责AI解决方案的开发和管理。这可能会引起对数据安全性、数据隐私和遵守行业法规的担忧。
另一方面，在构建场景中，公司可以更好地控制其AI解决方案。通过在内部开发和管理 AI 解决方案，他们可以根据其特定的业务需求和要求定制解决方案。他们保持对其运营的安全性、隐私性和合规性方面的完全控制。
但是，生成方案可能既昂贵又耗时。公司可能需要投资昂贵的基础设施，雇用具有专业技能的新员工，并培训现有员工使用新技术。开发和部署过程可能比外包给第三方提供商花费更长的时间，这可能会影响公司快速向市场提供解决方案的能力。
在 AI 采用和 ML 开发方面，没有一刀切的解决方案。公司应仔细考虑购买与构建的利弊。虽然外包给第三方可以节省时间和资源，并提供对顶级人工智能人才的访问，但权衡是对人工智能解决方案的控制较少。相反，在内部开发和管理人工智能可能会提供对解决方案的更大控制，但在业务和技术方面，它可能既昂贵又具有挑战性。最终，最佳选择取决于公司的特定业务需求、资源和专业知识。
托管 AI 是 AI 工作负载管理的未来。它为公司提供必要的专业知识、资源和灵活性，以更快、更大规模地开发和部署 AI/ML 解决方案。如果您想在 AI 领域保持领先地位，托管 AI 可能是实现业务目标的最佳解决方案之一。
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