如今巨头们已经不满足于提供单纯的云计算服务了，他们盯上了企业手里大量的客户数据，试图用AI技术学习这些数据，为企业提供更精确的服务。在云计算领先的微软和亚马逊，以及在AI里领先的谷歌，在这个新的交叉领域里开始竞跑。
医院和微软Azure ：监测病人在家的身体信息
有这么一家位于新罕布什尔州的达特茅斯-希区柯克医疗中心，他们的一些病人在家踩上浴室的体重秤的时候，微软的计算机会立马得知体重计上的数值。而且，微软还能得到这个医院病人在家的其他信息：血压值和病人的情绪状态，后者是微软的计算机通过分析护士和病人的电话对话，而分析得出的。
微软通过人工智能（AI）软件分析以上病人的信息：体重、血压、情绪状态，以此希望识别出身体疾病的信号，提前警告医生和病人可能出现的问题。
这家医疗中心既提前演练了医疗护理的未来图景，也预览了一下微软的商业未来。
达特茅斯-希区柯克医疗中心正在使用的，是微软云Azure中新添加的一套“认知”AI服务。微软说，出租机器学习技术将解锁新的利润空间，同时能够让企业将他们客户的数据与AI技术结合起来，而这以前只是大公司才有的技术优势。
微软产品管理总监 Herain Oberoi说道：“客户将会从典型的云服务转向糅合了机器学习和AI功能的新型云服务。”
云计算和AI结合：巨头竞跑
微软在该领域的竞争对手谷歌、IBM和亚马逊也在朝着同样的方向前进。
谷歌在今年6月宣布，已经发明了一种新型的芯片来促进机器学习软件，并且使其云服务更加具有竞争力。谷歌已经在云服务市场落后于亚马逊和微软，但是CEO Sundar Picha曾表示，机器学习将会使谷歌的云服务变得与众不同。亚马逊的云计算部门在去年发布了第一批机器学习云服务，而且该部门领导Andy Jassy承诺将在未来几个月显著扩大这些服务的使用范围。
从AI技术获得消费级产品优势的有亚马逊的语音助理系统 Alexa，和谷歌的一项新的图像服务，这项服务能够理解图像的内容，目前已经有超过2亿的用户。人们普遍认为，将机器学习添加进企业级的云服务里，具有新的利润和市场空间。 IDC 估计，去年企业已经为云服务提供商花了大约700亿美元，并预测这一数据将在2020年底翻倍。
Rob Craft是谷歌机器学习云产品的负责人，他表示很多公司都能够立马从机器学习里获得好处，因为他们手里已经拥有了自家公司经营、商务和客户的大量数据。“我们的目标是帮助他们从数据里获得更加直接的价值。”Craft 说道。
AI里落后: 微软和IBM靠API追赶
相比于谷歌已经提供的众多机器学习有关服务，比如提取图片里的内容信息、将音频直接转录成文字、机器翻译等，微软和IBM在这一方面是落后于谷歌的，然而这两家公司也已经开始利用API 在该类服务里进行广阔布局。
例如，微软有一个试图理解面部表情的API；IBM有一个API 能够评估社交媒体里某篇帖子作者的性格，营销公司Influential利用这个功能帮助客户辨别出最有价值的社交媒体用户，来使其营销活动更加有针对性。多个不同的API可以结合起来使用，比如，一家公司可以建立一个系统，首先在众多社交媒体图片里识别出自家的Logo，接着理解图片里所有人的面部表情，然后再从评论等文本里提取出关键词语。
初创公司ROSS Intelligence为大型律师事务所提供加速法律研究的软件服务，其CTO和联合创始人Jimoh Ovbiagele表示，建立和运营一个顶级的机器学习系统，都需要时间和金钱上的巨大投入，对于很多公司而言，租用这种技术更为划算。“站在巨人的肩膀上是有道理的。”Ovbiagele说道，目前ROSS公司的服务建立在IBM的一套语言处理技术基础之上。
AI与云大价值：满足企业具体需求
著名会计师事务所普华永道的技术官Chris Curran表示，大部分公司还远没有准备好花大价钱接受机器学习的服务，他估计大约有四分之三的公司还处在“观望和学习”的姿态，观察这些新的技术到底能提供什么样的价值。
Curran还表示，只有满足了企业的各种具体需求，这项技术才有大价值。比如在视觉识别领域里，谷歌和微软图片API在分类识别里表现较好，可辨认出一张图里是否包含车或高楼大厦。但是客户需要的是更为精确的服务，比如一个食品生产商需要一个视觉系统能够识别出生产线上众多同类产品中哪些是有缺点的。
所有的云服务提供商，要么已经将算法应用于学习客户数据，要么正在为此做着准备。但是真正建立起定制的人工智能软件并不是那么容易，“你必须得有具体领域里恰当的人和专门的技术，而这些都是非常短缺的。”Curran 说道。
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