2019 年，当 Gen AI 还未成为热门话题时，人工智能 (AI) 领域已经步入了一个关键的转折点。回顾那时，重点在于如何将 AI/ML 从实验室推向实际生产环境。如今，随着 开源模型 的兴起、多模型生态系统 的发展，以及对 AI 伦理 和 数据治理 的日益重视，AI 领域的焦点已经转移到如何以负责任且可定制的方式，利用灵活、可组合的架构来实现 AI 解决方案 的规模化应用。本文将深入探讨 2019 年至今，AI 领域在基础设施、技术趋势和应用重心上的显著演变。
2019：生产环境就绪的 AI/ML 基础设施
2019 年，AI 领域的核心挑战在于将机器学习模型从研究阶段转化为能够在生产环境中稳定运行的系统。这不仅仅是关于算法的优化，更涉及到整个 AI/ML 基础设施的构建和完善。当时，企业面临的主要问题包括数据获取、数据转换 (ETL)、模型训练、版本管理以及模型部署。
例如，文章作者所在的团队在 2019 年初举办了一场黑客松，围绕编写 Connect-4 算法展开。这不仅仅是一场比赛，更是一个契机，推动他们构建起一套完整的 AI 管道，从数据摄取到实时部署。
为了解决这些挑战，各种工具和平台应运而生。Apache Spark 和 TensorFlow 等工具成为了构建大规模数据处理和机器学习模型的基石。MLflow 和 SageMaker 等平台则提供了模型管理、部署和监控的解决方案，帮助企业简化 AI 开发流程。Databricks 则专注于提供统一的数据分析平台，支持从数据工程到机器学习的各种任务。
除了这些核心平台之外，实时流式 ETL 也开始受到关注。企业需要更快地处理和分析实时数据，以便及时做出决策。Koalas 等新兴工具也开始崭露头角，旨在简化数据科学家在 Spark 上使用 Pandas API 的过程，提高开发效率。
总而言之，2019 年的 AI 领域专注于构建强大而可靠的 AI/ML 基础设施，为后续的规模化应用奠定基础。关键词是：生产环境、数据管道、模型部署、工具链。
今日：规模化、负责任且定制化的 AI 解决方案
与 2019 年关注基础设施建设不同，今天的 AI 领域更加注重 AI 解决方案 的规模化应用。企业不再满足于仅仅部署几个模型，而是希望在整个组织范围内推广 AI，并将其应用于各种业务场景。
这种转变带来了一系列新的挑战和机遇。首先，数据治理 变得至关重要。只有建立起强大的数据基础，企业才能确保 AI 模型的可靠性和可扩展性。这意味着需要关注数据质量、数据安全、数据合规等方面的问题。
其次，开源模型 和 多模型生态系统 的兴起为企业提供了更多的选择。企业可以根据自己的具体需求，选择合适的模型，并将其集成到自己的系统中。这种方式不仅可以降低成本，还可以提高灵活性。
例如，Hugging Face 等平台提供了大量的预训练模型，企业可以直接使用这些模型，也可以对其进行微调，以适应自己的特定任务。此外，越来越多的企业开始构建自己的内部模型库，以便更好地管理和利用自己的 AI 资产。
第三，AI 伦理 和合规性问题日益受到重视。随着 AI 技术的广泛应用，其潜在的风险也逐渐显现出来。企业需要确保 AI 系统的公平性、透明性和可解释性，以避免歧视和偏见。
为了解决这些问题，各种伦理框架和合规标准应运而生。例如，欧盟的《人工智能法案》对 AI 技术的应用提出了明确的规定，旨在保护公民的权利和利益。
第四，AI 技能的需求也在发生变化。以前，AI 主要由数据科学家和机器学习工程师负责。现在，越来越多的企业开始对员工进行 AI 素养培训，让他们了解 AI 的基本概念和应用场景。此外，Prompt Engineering (提示工程) 这一新兴技能也变得越来越重要，它指的是如何有效地与 AI 模型进行交互，以获得所需的结果。
最后，基础设施的投资也从云端扩展到边缘。企业需要在各种设备上部署 AI 模型，以便实现实时推理和大规模实验。例如，在自动驾驶汽车、智能家居和工业自动化等领域，边缘计算正在发挥越来越重要的作用。
总而言之，今天的 AI 领域关注的是如何以负责任、定制化的方式，利用灵活、可组合的架构来实现 AI 解决方案 的规模化应用。关键词是：规模化、数据治理、开源模型、AI 伦理、Prompt Engineering。
核心技术平台的演进：从单一到多元
2019 年，诸如 Apache Spark, MLflow, TensorFlow, SageMaker, 和 Databricks 等核心平台在 AI 领域占据主导地位。这些平台专注于提供构建、训练和部署机器学习模型所需的工具和基础设施。然而，随着 AI 领域的快速发展，这些平台也在不断演进，并出现了新的竞争者和技术趋势。
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Apache Spark: 作为大数据处理的基石，Spark 持续优化其机器学习库 (MLlib)，并支持更广泛的机器学习算法和数据格式。此外，Spark 还与 Kubernetes 等容器编排平台集成，以实现更灵活的部署和资源管理。
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MLflow: MLflow 不仅提供模型管理和跟踪功能，还支持更广泛的机器学习框架和工具，并与其他 AI 平台集成。此外，MLflow 还推出了新的功能，例如模型注册表和模型服务，以简化模型的部署和管理。
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TensorFlow: TensorFlow 作为 Google 开发的深度学习框架，持续推出新的版本，并提供更强大的功能和性能。TensorFlow 2.0 引入了 Keras API 作为其高级 API，简化了模型的构建和训练过程。此外，TensorFlow 还支持 TPU (张量处理单元) 等硬件加速器，以提高模型训练的效率。
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SageMaker: 作为 AWS 提供的机器学习平台，SageMaker 不仅提供模型训练和部署功能，还提供数据标注、特征工程和模型监控等服务。SageMaker 还集成了 AWS 的其他服务，例如 S3、EC2 和 Lambda，以提供更全面的 AI 解决方案。
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Databricks: Databricks 不仅提供统一的数据分析平台，还专注于提供端到端的机器学习解决方案。Databricks 引入了 Delta Lake 等技术，以提高数据质量和可靠性。此外，Databricks 还集成了 MLflow 等工具，以简化模型管理和部署。
除了这些传统平台之外，还有一些新兴平台和技术趋势值得关注。例如，Kubeflow 是一个基于 Kubernetes 的机器学习平台，旨在简化机器学习模型的部署和管理。Ray 是一个分布式计算框架，支持各种 AI 任务，例如强化学习和深度学习。PyTorch 是一个由 Facebook 开发的深度学习框架，以其灵活性和易用性而闻名。
总而言之，AI 技术平台正在从单一走向多元，企业可以根据自己的具体需求，选择合适的平台和工具。
从“自建”到“乐高积木”：架构模式的演变
文章提到了两种架构模式：定制平台 和 模块化、类似“乐高积木”的系统。2019 年，许多企业倾向于构建定制平台，以满足自己的特定需求。这种方式可以提供更高的灵活性和控制力，但也需要更多的开发和维护成本。
随着 AI 技术的成熟和模块化组件的日益丰富，越来越多的企业开始采用 模块化 的架构模式。这种方式允许企业根据自己的需求，选择合适的组件，并将它们组装成一个完整的系统。例如，企业可以使用 Apache Kafka 进行数据流处理，使用 TensorFlow 进行模型训练，使用 Kubernetes 进行模型部署。
这种 乐高积木 式的架构模式具有以下优点：
- 灵活性: 企业可以根据自己的需求，选择合适的组件，并随时更换它们。
- 可扩展性: 企业可以根据自己的需求，轻松地扩展系统。
- 可维护性: 由于系统由多个独立的组件组成，因此更容易维护。
- 成本效益: 企业可以只购买所需的组件，从而降低成本。
然而，模块化 的架构模式也存在一些挑战：
- 集成复杂性: 企业需要确保各个组件能够顺利地集成在一起。
- 治理挑战: 企业需要对各个组件进行有效的治理，以确保系统的安全性和可靠性。
总而言之，架构模式正在从 定制 走向 模块化，企业可以根据自己的具体情况，选择合适的架构模式。
未来展望：AI 领域的下一个转折点？
正如文章作者所言，未来 3-5 年，AI 领域将会发生哪些变化？虽然无法准确预测，但可以预见的是，以下几个趋势将会继续发展：
- AI 的民主化: 随着 开源模型 和 多模型生态系统 的兴起，AI 技术将会越来越普及，更多的企业和个人将能够利用 AI 技术来解决问题。
- AI 的自动化: AI 将会越来越多地用于自动化各种任务，例如数据分析、模型训练和部署。这将大大提高效率，并降低成本。
- AI 的个性化: AI 将会越来越能够根据用户的个性化需求，提供定制化的服务和体验。例如，AI 可以根据用户的浏览历史和购买记录，推荐合适的产品和服务。
- AI 的可解释性: 随着 AI 伦理和合规性问题的日益受到重视，AI 的可解释性将会变得越来越重要。企业需要确保 AI 系统的决策过程透明可理解，以便更好地理解和控制 AI 风险。
总而言之，AI 领域正处于快速发展的时期，未来的前景充满机遇和挑战。企业需要不断学习和适应新的技术趋势，才能在激烈的竞争中脱颖而出。
总结，回顾 2019 年， AI/ML 的重点在于基础设施建设，而如今，我们正步入一个 Gen AI 时代，目标是利用 开源模型 和 多模型生态系统 实现 AI 解决方案 的规模化和负责任部署。从对 数据治理 的强调到 AI 伦理 的日益重视，再到对 Prompt Engineering 等新技能的需求，AI 领域正在经历一场深刻的变革。 未来，那些能够构建强大数据基础、采用灵活架构、重视 AI 伦理，并能有效利用 AI/ML 工具的企业，将在 AI 解决方案 的竞赛中占据领先地位。我们拭目以待！