摘要：对于企业而言，运行在其数据所在的同一地点训练机器学习模型的软件更便宜、更实用。大多数在云端存储数据的公司都将其存储在Amazon Web Services或Microsoft Azure中——这两个公司在原始云基础设施服务方面的市场份额都处于领先地位。

    对于企业而言，运行在其数据所在的同一地点训练机器学习模型的软件更便宜、更实用。大多数在云端存储数据的公司都将其存储在Amazon Web Services或Microsoft Azure中——这两个公司在原始云基础设施服务方面的市场份额都处于领先地位。
　　
　　这是IBM公司使其人工智能工具套件Watson能够在其最大的云计算竞争对手的数据中心运行的一个很好的理由。但大多数数据公司没有将其公共云中运行，这是让他们在自己的公司数据中心运行Watson的一个很好的理由。
　　
　　IBM公司现在正在做这两件事。日前在旧金山举行的Think会议上，该公司宣布推出Watson Anywhere，该软件迄今为止仅在其自己的云计算基础设施平台上无法使用。
　　
　　“企业需要在接近数据的地方进行培训。”IBM公司的数据和人工智能副总裁Daniel Hernandez表示。在当今的大多数情况下，这意味着将数据移动到人工智能培训引擎所在的同一数据中心。我们不会要求我们的客户做出这样的选择。”
　　
　　将数TB的企业数据移动到云端不仅仅是向AWS数据中心提供高带宽网络链接的问题。数据量如此之大，在广域网上移动数据是不切实际且过于昂贵的。“企业基本上必须运送磁盘以便将关键任务数据从一个数据中心移动到另一个数据中心。”他说。
　　
　　这就是为什么有诸如Azure DataBox、Google的Transfer Appliance和Amazon Snowball之类的设备，它们基本上是云计算提供商提供给企业大型坚固的存储设备，因此企业可以将数据加载到它们中，然后将它们运回以上载到云端。IBM公司也有一个：IBM云海量数据迁移设备。
　　
　　IBM通过为IBM Cloud Private for Data构建基于Kubernetes的Watson微服务使Watson成为可移植的服务，这是一个用于收集和管理企业数据的云原生平台。开源Kubernetes使它们与其他公司的平台兼容。微服务分别用于Watson Open Scale和Watson Assistant，AI项目的管理控制台和用于构建应用程序的对话接口的工具。
　　
　　对“商品”IaaS业务没有兴趣
　　
　　此举凸显了IBM公司的云战略从原始基础设施服务的转变，由于亚马逊，微软和谷歌之间的价格战已经成为低利润的商品业务，并转向为企业需求打包并作为云服务交付的复杂软件工具。
　　
　　根据企业所询问的分析师，IBM公司全球是第三、第四或第五大云提供商，其市场份额接近谷歌和阿里巴巴。但谷歌公司每个季度都在云计算数据中心基础设施上花费数十亿美元（亚马逊公司和微软公司），而IBM公司却没有。由于它不再试图与基础设施即服务中的超大规模巨头竞争，因此其数据中心投资的步伐不太可能改变。
　　
　　IBM公司私有云和多云平台的主管主管Robin Hernandez表示，IBM公司并不想成为一个“商品”IaaS提供商。她解释说，其云计算战略现在专注于现代化其中间件产品组合，并为企业用例销售Watson和分析服务，利用公共云做到这一点。
　　
　　非云计算的人工智能工作负载
　　
　　从IBM公司自己的云计算基础设施中移除Watson也为其提供了机会，让它可以在人工智能工作负载公司不在云中部署之后，据报道，这是一个不断增长的市场。例如，Nvidia公司最近推出了一项推荐计划，旨在帮助这些客户找到可以支持这些通常极其耗电的计算机的主机托管数据中心。
　　
　　虽然企业经常在云中开始尝试机器学习模型，但Nvidia公司营销总监早些时候表示，随着他们的模型成熟并且必须扩展，他们发现拥有自己的人工智能基础设施更有效、更经济。Watson Anywhere为IBM公司在这一市场领域提供了一席之地。
　　
　　如今，IBM公司可以说其支持任何平台的人工智能工具使其在云计算提供商中脱颖而出。但就其自身而言，这种差异化可能会在未来失去很多动力。所有最大的云计算提供商都有不同准备阶段的混合云选项，客户可以在他们自己的数据中心的AWS Outposts机架中获取GPU实例只是时间问题。或者在AzureStack硬件上（这方面的工作似乎已经在路上，或部署为谷歌云平台内部部署扩展的思科服务器。
　　
　　如果这是客户真正想要的东西，那么一旦硬件部件出现，IBM公司最大的竞争对手最终将在客户自己的数据中心提供他们的人工智能工具。
　　
　　编辑：Harris