人工智能即服務（AIaaS），通常被稱為AIaaS，是人工智能公司向客戶提供的一項服務，讓他們能夠通過云訪問人工智能技術和人工智能驅動的業務運營，而無需他們投資自己的人工智能基礎設施。

盡管與許多其他即服務模型相比，AIaaS還處于早期階段，但它已經證明了自己對于各種人工智能和機器學習用例（包括生成式AI）具有高度可擴展性。

（1）人工智能即服務定義

當一家公司有興趣使用人工智能，但沒有內部資源、預算和/或專業知識來構建和管理自己的人工智能技術時，就應該投資AIaaS。

人工智能即服務，簡稱AIaaS，是基于云的企業向其他企業提供的一種外包服務模式AI，讓他們可以直接通過云計算平臺訪問不同的AI模型、算法和其他資源；此訪問通常通過API或SDK連接進行管理。

盡管用戶可能選擇自行托管或自行管理這些AIaaS工具和服務的各個實例，但托管、維護、保護和升級人工智能工具的大部分工作都是由AIaaS提供商處理的。

讓我們看一下ChatGPT（一種流行的生成式AI聊天機器人），作為AIaaS工作原理的示例。理論上，各個公司可以構建自己的大型語言模型（LLM），然后基于該基礎設施構建自己的聊天機器人。然而，很少有公司擁有構建人工智能聊天機器人所需的內部團隊和專業知識、數據訪問、計算能力、財務和其他資源。

相反，組織可以投資GPT-4聊天、微調模型和/或嵌入模型的OpenAI訂閱。這些訂閱為想要成熟模型但無法或沒有興趣自行構建模型的用戶提供了快速訪問、靈活性、可擴展性和可定制性的機會。

AIaaS與SaaS

人工智能即服務（AIaaS）和軟件即服務（SaaS）有許多重疊的品質。

事實上，AIaaS通常被認為是一種特殊類型的SaaS。SaaS是一個涵蓋性術語，涵蓋用戶可以通過互聯網上的云計算接口通過訂閱或其他服務費用訪問的任何類型的第三方軟件。

SaaS解決方案的常見示例包括ERP軟件實施和管理、CRM實施和管理、網絡托管等。相比之下，AIaaS是一個狹義術語，涵蓋外包給服務提供商的任何類型的人工智能服務、技術或功能。

（2）人工智能即服務的類型和示例

特別是隨著當今的生成模型變得更加成熟并擴展到不同行業的專業領域，人工智能即服務用例不斷發展。一般來說，以下是AIaaS提供商目前提供的最常見的服務、解決方案和AI分類類型：

●數據來源、標簽、分類和管理

●自動化機器人

●聊天機器人、對話式人工智能和自然語言處理

●機器學習模型和框架

●機器和計算機視覺

●認知計算

●機器人過程自動化

●智能安全管理

●應用程序接口

●智能分析

●低代碼/無代碼人工智能操作。

（3）使用人工智能即服務的好處

前期財務和資源投資較少

通過人工智能即服務，組織無需研究、構建或支持自己的人工智能技術和工具。投資另一家公司的人工智能解決方案可能聽起來很昂貴，但實際上更便宜，并且只需要很少的本地資源即可開始。

在大多數情況下，用戶只需支付訂閱費，只需為他們使用的內容付費，和/或可以在工具要求發生變化時選擇退出或擴展。

透明定價

大多數AIaaS供應商采用基于訂閱或基于單位的定價方式為其解決方案定價。只要用戶跟蹤他們的使用情況和付款計劃，AIaaS的成本就應該從開始到結束都是透明的。

AI技能要求有限

根據您選擇的人工智能工具和AIaaS提供商，您的團隊可能幾乎不了解人工智能工具的工作原理或需要設置。

這些提供商中的大多數都為您的團隊處理設置和持續維護，他們甚至可以支持您想要弄清楚的任何自定義或特定用例。僅AIaaS的這種品質就正在迅速實現人工智能的民主化。

更輕松的部署和有限的維護要求

即使您的團隊內部擁有先進的人工智能知識和能力，您也可能對利用他們的才能來不斷部署和維護人工智能模型和解決方案的細節不感興趣。借助AIaaS，幾乎所有部署和持續維護任務都由提供商而不是您的團隊處理，從而騰出時間來自行試驗AI工具。

可擴展性

您團隊的AI工具需求或預算是否顯著增長？您的季度是否遇到困難并且需要縮減第三方投資？

無論情況如何，AIaaS通常通過靈活的訂閱模式進行銷售，這意味著您可以根據需求的變化擴大或縮小規模。只需支付不同的訂閱等級，注冊或使用不同數量的令牌，或者聯系您的提供商以找出適合您當前工作負載需求的最佳選擇。

訪問先進的工具和基礎設施

今天的AIaaS供應商已經建立了基礎設施來管理從蛋白質和藥物設計到營銷內容編寫的一切。

最好的部分？他們的工具經過了廣泛的研究和測試，賦予了他們隨著時間的推移不斷改進的先進功能。通過人工智能即服務模型，您的團隊可以獲取他們的勞動成果，使用先進的人工智能來解決各種企業人工智能用例。

連續的提高

由于商業人工智能的許多實例都是新的并且正在擴展其潛在功能，因此幾乎所有AIaaS供應商都致力于不斷改進其技術堆棧。他們的客戶受益于這一承諾，接收現有工具的相關更新，訪問新工具和測試版用例，以及作為訂閱用戶獲得更多信息。

（4）使用人工智能即服務的缺點

培訓和實施缺乏透明度

盡管許多人工智能供應商正在努力提高透明度，特別是在即將出臺的人工智能法規之后，但仍有工作要做。

目前尚不清楚大多數人工智能模型是如何訓練的、使用哪些數據以及如何收集這些數據。如果您的組織不小心，這可能會帶來一些道德使用問題，以及安全和合規性問題。

數據治理和安全問題

人工智能即服務解決方案通過第三方云平臺提供，每個平臺都有自己的內置安全和治理功能。這些功能可能足以補充您當前的安全態勢管理和合規性策略，但在許多情況下，將不符合您的內部安全和合規性標準。

為了在使用AIaaS時保護您的數據，最好使用云安全態勢管理和第三方風險管理軟件等工具來保護組織攻擊面的這些區域。

對第三方AIaaS供應商的依賴

AIaaS供應商為用戶提供了很大的靈活性，但訂閱者仍然受制于這些供應商的時間表、發布路線圖以及支持可用性和響應能力。

這種依賴可能會變得乏味，特別是當您的團隊正在努力根據專門的業務用例擴展或定制人工智能工具時。

供應商鎖定

一旦您開始與一家AIaaS供應商合作，您當然可以離開并與另一家供應商合作，盡管轉移過程可能很困難。更不用說，如果您有興趣使用一個AIaaS供應商的一種類型的工具和另一個供應商的另一種類型的工具，這是非常困難的。

其中許多提供商提供的互操作性和集成機會有限，這使得真正集成人工智能技術堆棧并避免供應商鎖定成為一項挑戰。

定制機會有限

雖然一些AIaaS選項（例如微調模型）為您提供了大量靈活的定制機會，但其他工具卻很難定制和添加滿足您的操作要求的功能。獲得最終定制級別的最佳方法是構建和管理自己的人工智能工具，但這很快就會變得過于昂貴且難以在內部處理。

（5）頂級人工智能即服務提供商

許多較小的公司和人工智能初創公司也向客戶提供AIaaS，但目前，這些是市場上頂級的人工智能即服務提供商：

●AWS.

●Google（Google Cloud）。

●Microsoft（Microsoft Azure）。

●IB+M。

●SAS。

●ServiceNow。

●Salesforce。

●Oracle。

●SAP。

（6）底線：人工智能即服務

全球企業、小型企業和個人消費者目前都對人工智能工具及其提供的優勢感興趣。然而，從歷史上看，并非所有這些群體都能使用人工智能工具。造成這種情況的原因有多種，包括構建和持續使用這些解決方案通常需要大量的財務和資源投資。

人工智能即服務等實踐彌補了這一資源缺口，使各類用戶無需太多人工智能專業知識或初始投資即可從人工智能中受益。

但這仍然留下了一個問題：投資人工智能即服務對您的組織來說是否值得？

它確實為其用戶提供了競爭優勢，但仍然存在一些值得考慮的安全性、合規性和一般透明度問題。如果您選擇將AIaaS納入您的日常工作流程，請務必考慮AI道德、最佳實踐以及可能的培訓和政策，以使組織中的每個人都了解這些工具的功能以及應如何使用它們。