Sage AIOS——定位AI版Windows？

8月20日，第四范式召开年度发布会，推出了Sage AIOS，与Sage AIOS同时发布的新品还有第四范式自动化AI生产力平台Sage HyperCycle ML、线上化智能运营系统天枢以及全新AI算力平台SageOne。

第四范式创始人兼CEO戴文渊表示：“多年来第四范式团队冲在AI落地的最前线，在摸爬滚打中，总结出数据治理难、科学家稀缺、业务价值不佳以及算力成本负担重，是企业AI转型中四个最常见的阻力。这些问题归根结底是因为缺少基于规范和标准的基础设施，所以，今天设计和构建了更标准化的AI产品。”

据了解，Sage AIOS作为人工智能的标准化管理平台，同样封装了各类AI应用，包括给AI科学家和开发者使用的工具类应用，以及针对某个场景一键上线的业务类应用。AIOS最为重要的设计是数据治理，AI需要支持数据一致性、时序性和闭环的数据治理系统，而定义好数据形式，可以同时满足这三个需求。

具体而言，AIOS平台上规定了数据的准备和使用方式，其中包括不同业务场景中的模型需要什么样的数据，对应的数据需要从什么IT系统上去调取，以及如何将这些数据处理为AI ready的数据、“投喂”到AI系统中。

此外，在AIOS平台上，企业想要构建某个AI应用场景，如推荐、反欺诈等，只需一键进入相应场景的数据形式、便可直接开始构建AI，1-2天即能落地一个AI应用。长期来看，Sage AIOS将沉淀越来越丰富的数据形式，承载越来越多的AI应用。

据介绍，如果说定义了“数据形式”，相当于定义了AI版Windows的文件格式，那么有效的资源调度与管理机制，则是Windows的“进程调度器”，Sage AIOS采用HyperScheduler动态地对各个任务进行合理的资源分配，有效管理调度CPU、GPU、加速卡等各类异构设备资源，从而避免AI应用资源分配不均导致的任务响应慢、宕机等问题，将资源利用率提升50%。

与此同时，第四范式在AIOS平台上专为业务人员等非AI专业人士，准备了名为“HyperCycle ML”的AI高级语言。基于第四范式AutoML技术的“库伯学习圈”方法论，HyperCycle ML将AI过程简化为“行为、反馈、学习、应用”四步，让用户能像使用自动相机拍照一样建立AI应用。

据悉，第四范式还推出了Sage AIOS平台上首个平台型拳头应用，是为传统企业提供线上用户留存优化和增长优化的运营产品“天枢”。截止目前，第四范式天枢已经助力零售、银行、媒体和互联网等行业的在线化转型。

关键词： SageOne