引言

随着生成式人工智能（GenAI）的蓬勃兴起，商业应用领域对AI技术的需求急剧增长。企业纷纷加快基础设施改造，以支持先进AI模型的部署和管理。在这一背景下，AI开发平台应运而生，为企业提供从数据准备、模型训练、验证到部署和持续监控的一站式解决方案。本文基于CB Insights的数据分析和对50多家AI开发平台买家的访谈，深入探讨了AI开发平台的演变、企业对ROI的评估方式、未来发展趋势及具体用例实践。

AI开发平台市场概况

市场背景

AI开发平台并非新鲜事物，早在2010年代初，随着机器学习在企业中的普及，市场上已涌现出多个平台。然而，生成式AI（GenAI）的出现标志着AI开发进入了一个新阶段。更加复杂的模型开启了新的应用场景，为企业带来了前所未有的机遇，同时也要求市场快速适应并支持最新的AI任务。

主要玩家

AI开发平台市场呈现出多元化的竞争格局，包括传统机器学习（ML）企业（如H2O.ai、DataRobot）、大型科技公司的产品（如Google Cloud Vertex AI、Amazon SageMaker和Bedrock）以及新兴的AI开发工具（如Predibase、Lightning AI）。这些平台通过提供从数据科学工作流到模型部署的全方位服务，满足企业的不同需求。

市场动态

随着GenAI的兴起，传统ML平台面临挑战。一些早期成立的平台如Dataiku和DataRobot在市场上感受到压力，表现为融资轮次下降和裁员。与此同时，新兴平台如Scale、Hugging Face和Databricks则抓住GenAI的机遇，实现快速增长。大型科技公司也在加强AI产品线的布局，如Google扩展了Vertex AI的功能，AWS推出了Amazon Bedrock服务。

企业对AI工具ROI的评估

生产力提升

企业在评估AI工具的投资回报率（ROI）时，首要关注的是生产力提升。具体指标包括输出增加（如新功能的推出）、任务速度和团队整体效率的提高。一个Hugging Face的客户表示，通过计算使用AI工具与不使用工具完成相同任务所需的时间差异，他们量化了AI工具带来的价值，证明了每年50万美元的投资是合理的。

成本节约

除了生产力提升，AI工具还能带来直接的成本节约。例如，C3 AI在石油和天然气行业的一个客户通过预测性分析减少了设备维护周期和停机时间，从而显著降低了维护成本。这种成本节约通过减少设备故障和生产中断直接转化为经济效益。

未来发展趋势

利用专有数据解锁差异化用例

AI模型如OpenAI的GPT-4依赖于海量训练数据。企业的专有数据，无论是结构化还是非结构化，都是定制化模型的关键。然而，如何有效地管理和利用这些数据仍然是一个挑战。领先的数据管理公司如Databricks和Snowflake正通过支持更多数据格式（如Apache Iceberg）来吸引更多企业客户。

大型科技公司的优势

大型科技公司如Amazon、Microsoft、Google和IBM在AI开发领域具有天然优势，包括规模、基础设施和现有客户关系。例如，IBM的客户因其能够访问内部数据和在防火墙内进行测试而选择IBM Watson。这些优势使得大型科技公司在市场上更具竞争力。

探索开源模型的压力

随着开源模型与专有模型之间的性能差距缩小，企业面临探索开源模型的压力。开源模型提供了成本效益和灵活性，但同时也带来了管理基础设施、确保数据安全、可能需要较低性能以及技术专长等挑战。尽管如此，随着企业对AI投资回报的关注度提高，开源模型的使用将逐渐普及。

任务特定模型的采用

小型语言模型（SLMs）因其参数较少、计算需求低而更适合特定任务。这些模型可以通过针对狭窄数据集进行训练来优化性能，甚至在某些情况下超越大型语言模型（LLMs）。例如，Microsoft的Phi-3-small模型在MMLU基准测试中优于GPT-3.5 Turbo。SLMs的优势在于更快的训练速度和更低的运行成本，同时提供了增强的数据隐私和安全性。

行业整合的到来

随着生成式AI市场的成熟，行业整合预期将加速。多家企业表示，市场上存在过多的同类公司，整合将有助于提高效率和竞争力。近期已有多家AI公司被收购，如Hugging Face收购AI数据整理初创公司Argilla，以及Databricks收购MosaicML。

企业对AI支出的审慎态度

虽然AI投资热潮持续，但企业对AI支出的审慎态度也逐渐显现。一些领先企业如Salesforce和JPMorgan在财报中提及了AI对收入的长期影响，并强调了对AI支出的纪律性管理。随着AI投资回报期的延长，企业将更加注重ROI的实现。

客户案例研究

石油和天然气行业

C3 AI在石油和天然气行业的一个客户通过使用预测性维护功能显著降低了设备维护周期和停机时间，从而实现了成本节约。该平台通过整合和分析不同类型的数据（如天气数据）提高了预测准确性，并减少了维护人员的需求。

金融行业

Predibase在金融行业的一个客户利用该平台对客户的交易模式和习惯进行实时预测，提高了业务效率和客户满意度。该平台提供了基于客户数据集的先进机器学习模型构建能力，并通过API套件将模型集成到技术栈中。

电信行业

一家电信公司使用Google Cloud Vertex AI进行预测建模和销售预测，优化了付费媒体活动的ROI，并改善了客户服务中心和IT/软件开发流程。该平台作为更大规模企业合同的一部分，每年花费约600万美元，涵盖多项Google云服务。

总结

随着生成式AI的兴起，AI开发平台市场正经历深刻变革。企业正通过AI工具提升生产力和节约成本，同时探索专有数据和开源模型的优势。未来，任务特定模型将逐渐普及，行业整合也将加速。企业将更加审慎地管理AI支出，以确保投资回报的实现。通过深入了解AI开发平台的演变和ROI评估方法，企业可以更好地利用AI技术推动业务增长和创新。