才云Caicloud帮助企业快速落地AI应用|TEDxZhichunRd

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本期采访到的是才云创始人兼CEO张鑫，他将就才云的发展情况、未来战略，以及行业未来发展趋势与各位读者进行交流。（内容转自爱分析）

以下为访谈实录：

重视产品化水平，减少定制化工作

问题：才云还提供AI模型服务，这块是否会涉及到企业的业务流程，需要投入较重的人力？

张鑫：才云不是一家算法外包公司，AI模型服务是向客户传递才云平台价值的一种手段；同时才云聚焦于视觉相关的可标准化AI模型产品，与平台一起联动形成一站式行业解决方案。

目前大量AI公司做的工作，也多是把学术论文中的公开算法进行复现，就取得了很好的效果；随着TensorFlow这类优秀框架的开源，算法门槛也进一步降低；Google的广告业务背后有大量数据分析，但核心算法其实是最经典的逻辑回归。

因此，算法并不是企业业务真正的核心，有很多好用的通用算法，企业真正缺乏的是提供AI工具和算力的平台。

才云提供AI模型服务时，非常有选择性，只是去做一些已经有过积累，或是基于开源工具能够快速创建出来的模型，并不会深钻到用户业务中，建立完整模型。

问题：如果客户有复杂的AI模型需求，会与其他AI公司进行合作吗？

张鑫：是的。才云自身拥有一个小而精的AI模型服务团队，基于擅长的领域进行建模，此外，建立了一些合作伙伴关系，合作伙伴可以基于才云的平台去提供终端解决方案。

问题：AI市场还处于早期，才云主要瞄准哪些客户群体？

张鑫：第一，已有GPU资源的企业。它们可能有容器可以解决CPU等资源的调度，但如何管理GPU，如何同CPU进行混合调度是一个痛点。这类企业会更注重容器云平台本身的价值，而不是AI的业务模型。

第二，TensorFlow的用户。过去两年TensorFlow迅速落地，做机器学习的企业，大概率都用过TensorFlow，它们对TensorFlow的API、基于TensorFlow的建模方法已经很熟悉了，痛点是TensorFlow的分布式部署、在GPU上进行自动调度、打通DevOps等。这类客户对上层AI解决方案的要求也不高。

问题：才云会帮助客户做传统业务上云的改造吗？

张鑫：这个同样不是才云的主营业务。改造的过程更多是人力服务，而且要深入企业业务系统，做很多定制化的东西。

才云为了帮助企业传统业务上云，会提供一些工具、平台层面的接口及支持，传统应用的一些常用的点，才云也会将其抽象出来，沉淀到产品里。传统应用与才云的平台进行对接时，才云希望能与企业的技术团队一起来做。才云除了销售产品，还会将知识传递和赋能给企业的技术团队，实现双赢。

才云对很多企业甚至会开放产品源代码，给予企业自主可控的权利和选项，而且通过开放的API，企业可以自己完成很多定制开发的工作。

问题：开放源代码是否会对公司业务造成隐患？

张鑫：第一个隐患是企业拿到源代码后，就不需要才云了。但目前还没有发生过这种情况，对技术人员来说，完全读取别人的源代码，可能比自己写还复杂。

第二个隐患是代码泄露问题。首先，才云会从法律层面保护自己。其次，才云产品的迭代速度非常快，即使旧的代码被泄露，才云也有信心竞争过对方。最后，一家公司的核心竞争力和壁垒在于它的知识，即使面对同样的代码，如何使用、如何产生最佳实践，大家的能力也是不一样的。

综合考虑下来，才云认为开放源代码利大于弊。

问题：才云目前的团队规模与结构？

张鑫：全职员工超过100人，70%是研发人员，包括个位数的算法团队，才云非常注重产品化和效率，交付团队的人均产出比在赛道内同比处于较高水平。

订阅模式将逐渐普及

问题：未来传统企业会像互联网公司一样，逐步把容器部署到裸机上吗？

张鑫：我认为会。举两个例子：

第一，才云的第一个客户是锦江国际，刚开始使用才云的中台时，只是部署锦江旅游的一个创新业务，但现在已经在才云平台上部署了95%的业务，而且准备把底层的虚拟化去掉。

第二，银联作为才云的客户，其云闪付平台使用的是裸机加上容器，放弃了原先使用的IaaS。

企业在使用容器时，不愿意放弃下面的IaaS，主要是考虑到存储和网络问题，以及容器不适合有状态应用。Kubernetes的存储接口非常灵活，已经可以直接对接多种存储。在对网络的策略支持上，Kubernetes的确非常简陋，但才云做了很多工作，平台已经可以做到对网络资源的限流和把控。对于有状态应用，才云的平台也已经可以做到统一管理。

问题：才云在AI业务这块，未来是否会有新的收费模式？

张鑫：以才云的客户唯品会为例，唯品会在全球八个国家有电商业务，底层使用了微软Azure公有云基础设施。才云与Azure合作，为唯品会提供上层数据分析业务的管理，唯品会按照订阅模式付费。

我认为在AI平台业务上，订阅模式的使用会越来越多。GPU是一种昂贵的资源，需要几个月漫长采购周期，训练完模型后，可能还会出现资源闲置的现象，因此，采购GPU对多数企业并不划算。随着产品和市场的成熟，企业会更希望有一个弹性的付费方式，基于云端的订阅模式会越来越普遍。