人工智能即服务（AIaaS），通常被称为AIaaS，是人工智能公司向客户提供的一项服务，让他们能够通过云访问人工智能技术和人工智能驱动的业务运营，而无需他们投资自己的人工智能基础设施。

尽管与许多其他即服务模型相比，AIaaS还处于早期阶段，但它已经证明了自己对于各种人工智能和机器学习用例（包括生成式AI）具有高度可扩展性。

（1）人工智能即服务定义

当一家公司有兴趣使用人工智能，但没有内部资源、预算和/或专业知识来构建和管理自己的人工智能技术时，就应该投资AIaaS。

人工智能即服务，简称AIaaS，是基于云的企业向其他企业提供的一种外包服务模式AI，让他们可以直接通过云计算平台访问不同的AI模型、算法和其他资源；此访问通常通过API或SDK连接进行管理。

尽管用户可能选择自行托管或自行管理这些AIaaS工具和服务的各个实例，但托管、维护、保护和升级人工智能工具的大部分工作都是由AIaaS提供商处理的。

让我们看一下ChatGPT（一种流行的生成式AI聊天机器人），作为AIaaS工作原理的示例。理论上，各个公司可以构建自己的大型语言模型（LLM），然后基于该基础设施构建自己的聊天机器人。然而，很少有公司拥有构建人工智能聊天机器人所需的内部团队和专业知识、数据访问、计算能力、财务和其他资源。

相反，组织可以投资GPT-4聊天、微调模型和/或嵌入模型的OpenAI订阅。这些订阅为想要成熟模型但无法或没有兴趣自行构建模型的用户提供了快速访问、灵活性、可扩展性和可定制性的机会。

AIaaS与SaaS

人工智能即服务（AIaaS）和软件即服务（SaaS）有许多重叠的品质。

事实上，AIaaS通常被认为是一种特殊类型的SaaS。SaaS是一个涵盖性术语，涵盖用户可以通过互联网上的云计算接口通过订阅或其他服务费用访问的任何类型的第三方软件。

SaaS解决方案的常见示例包括ERP软件实施和管理、CRM实施和管理、网络托管等。相比之下，AIaaS是一个狭义术语，涵盖外包给服务提供商的任何类型的人工智能服务、技术或功能。

（2）人工智能即服务的类型和示例

特别是随着当今的生成模型变得更加成熟并扩展到不同行业的专业领域，人工智能即服务用例不断发展。一般来说，以下是AIaaS提供商目前提供的最常见的服务、解决方案和AI分类类型：

●数据来源、标签、分类和管理

●自动化机器人

●聊天机器人、对话式人工智能和自然语言处理

●机器学习模型和框架

●机器和计算机视觉

●认知计算

●机器人过程自动化

●智能安全管理

●应用程序接口

●智能分析

●低代码/无代码人工智能操作。

（3）使用人工智能即服务的好处

前期财务和资源投资较少

通过人工智能即服务，组织无需研究、构建或支持自己的人工智能技术和工具。投资另一家公司的人工智能解决方案可能听起来很昂贵，但实际上更便宜，并且只需要很少的本地资源即可开始。

在大多数情况下，用户只需支付订阅费，只需为他们使用的内容付费，和/或可以在工具要求发生变化时选择退出或扩展。

透明定价

大多数AIaaS供应商采用基于订阅或基于单位的定价方式为其解决方案定价。只要用户跟踪他们的使用情况和付款计划，AIaaS的成本就应该从开始到结束都是透明的。

AI技能要求有限

根据您选择的人工智能工具和AIaaS提供商，您的团队可能几乎不了解人工智能工具的工作原理或需要设置。

这些提供商中的大多数都为您的团队处理设置和持续维护，他们甚至可以支持您想要弄清楚的任何自定义或特定用例。仅AIaaS的这种品质就正在迅速实现人工智能的民主化。

更轻松的部署和有限的维护要求

即使您的团队内部拥有先进的人工智能知识和能力，您也可能对利用他们的才能来不断部署和维护人工智能模型和解决方案的细节不感兴趣。借助AIaaS，几乎所有部署和持续维护任务都由提供商而不是您的团队处理，从而腾出时间来自行试验AI工具。

可扩展性

您团队的AI工具需求或预算是否显着增长？您的季度是否遇到困难并且需要缩减第三方投资？

无论情况如何，AIaaS通常通过灵活的订阅模式进行销售，这意味着您可以根据需求的变化扩大或缩小规模。只需支付不同的订阅等级，注册或使用不同数量的令牌，或者联系您的提供商以找出适合您当前工作负载需求的最佳选择。

访问先进的工具和基础设施

今天的AIaaS供应商已经建立了基础设施来管理从蛋白质和药物设计到营销内容编写的一切。

最好的部分？他们的工具经过了广泛的研究和测试，赋予了他们随着时间的推移不断改进的先进功能。通过人工智能即服务模型，您的团队可以获取他们的劳动成果，使用先进的人工智能来解决各种企业人工智能用例。

连续的提高

由于商业人工智能的许多实例都是新的并且正在扩展其潜在功能，因此几乎所有AIaaS供应商都致力于不断改进其技术堆栈。他们的客户受益于这一承诺，接收现有工具的相关更新，访问新工具和测试版用例，以及作为订阅用户获得更多信息。

（4）使用人工智能即服务的缺点

培训和实施缺乏透明度

尽管许多人工智能供应商正在努力提高透明度，特别是在即将出台的人工智能法规之后，但仍有工作要做。

目前尚不清楚大多数人工智能模型是如何训练的、使用哪些数据以及如何收集这些数据。如果您的组织不小心，这可能会带来一些道德使用问题，以及安全和合规性问题。

数据治理和安全问题

人工智能即服务解决方案通过第三方云平台提供，每个平台都有自己的内置安全和治理功能。这些功能可能足以补充您当前的安全态势管理和合规性策略，但在许多情况下，将不符合您的内部安全和合规性标准。

为了在使用AIaaS时保护您的数据，最好使用云安全态势管理和第三方风险管理软件等工具来保护组织攻击面的这些区域。

对第三方AIaaS供应商的依赖

AIaaS供应商为用户提供了很大的灵活性，但订阅者仍然受制于这些供应商的时间表、发布路线图以及支持可用性和响应能力。

这种依赖可能会变得乏味，特别是当您的团队正在努力根据专门的业务用例扩展或定制人工智能工具时。

供应商锁定

一旦您开始与一家AIaaS供应商合作，您当然可以离开并与另一家供应商合作，尽管转移过程可能很困难。更不用说，如果您有兴趣使用一个AIaaS供应商的一种类型的工具和另一个供应商的另一种类型的工具，这是非常困难的。

其中许多提供商提供的互操作性和集成机会有限，这使得真正集成人工智能技术堆栈并避免供应商锁定成为一项挑战。

定制机会有限

虽然一些AIaaS选项（例如微调模型）为您提供了大量灵活的定制机会，但其他工具却很难定制和添加满足您的操作要求的功能。获得最终定制级别的最佳方法是构建和管理自己的人工智能工具，但这很快就会变得过于昂贵且难以在内部处理。

（5）顶级人工智能即服务提供商

许多较小的公司和人工智能初创公司也向客户提供AIaaS，但目前，这些是市场上顶级的人工智能即服务提供商：

●AWS.

●Google（Google Cloud）。

●Microsoft（Microsoft Azure）。

●IB+M。

●SAS。

●ServiceNow。

●Salesforce。

●Oracle。

●SAP。

（6）底线：人工智能即服务

全球企业、小型企业和个人消费者目前都对人工智能工具及其提供的优势感兴趣。然而，从历史上看，并非所有这些群体都能使用人工智能工具。造成这种情况的原因有多种，包括构建和持续使用这些解决方案通常需要大量的财务和资源投资。

人工智能即服务等实践弥补了这一资源缺口，使各类用户无需太多人工智能专业知识或初始投资即可从人工智能中受益。

但这仍然留下了一个问题：投资人工智能即服务对您的组织来说是否值得？

它确实为其用户提供了竞争优势，但仍然存在一些值得考虑的安全性、合规性和一般透明度问题。如果您选择将AIaaS纳入您的日常工作流程，请务必考虑AI道德、最佳实践以及可能的培训和政策，以使组织中的每个人都了解这些工具的功能以及应如何使用它们。