根据最近的麦肯锡全球研究所的研究，谷歌和百度等科技巨头去年在人工智能领域的花费从200亿美元到300亿美元不等。在这些财产中，90%的资金推动了研发和部署，而10%投向了人工智能的收购。

研究在人工智能革命中起着至关重要的作用，科技巨头们必须尽其所能，让人工智能社区看起来更有活力。人工智能主要是基于研究进展和最先进的技术，这一技术的发展是很迅速的。因此，没有必要进行封闭的基础设施解决方案，因为在几个月后，一切又将是完全不同的。

在这种情况下，科技巨头唯一的制胜策略就是提供开源的解决方案，以吸引人工智能社区的成员，最终成为人工智能社区的一部分。在科技行业，这是一个相对较新的模式。

谷歌对抗世界
在2015年，谷歌在开源框架解决方案TensorFlow的发布上投入了大量的精力，TensorFlow是一个后端库，现在被社区广泛使用(包括OpenAI)。许多企业家到目前一直使用这个平台来训练他们的模型。基本上，它是一个用于深度学习任务的广泛使用的框架。

其他的科技巨头，看到谷歌在TensorFlow上面的成功，已经意识到如果他们不开始提供其他的选择并积极的推动，他们将会失去社区的支持，以及许多其他的商业机会。这就是为什么在今年早些时候，Facebook推出了Caffe2框架，旨在让微软和亚马逊等主要市场参与者和社交网络的PyTorch框架一起使用这个平台。目前，我们正在见证一些与谷歌结盟的合作。

有趣的是，Caffe和Caffe2的作者贾扬清在谷歌工作时，建立了TensorFlow。然后他加入了Facebook(他目前在那里工作)并发布了Caffe2。

总而言之，人工智能社区的争夺战最终落到了谷歌和其他科技巨头的较量中，比如Facebook、微软和亚马逊。

人工智能社区可能会出现场景
那么，这种情况会如何改变呢?

第一种情况，谷歌和其他公司之间的对抗将会继续，并且会有越来越多的公司与谷歌合作。这些项目可以创建在框架之间传输模型的能力。例如，Facebook最近与微软就可互换的人工智能框架的解决方案进行了合作。

第二种情况由开放源码框架市场的统一和标准化组成，这使得包括TensorFlow在内的所有可用框架之间转移模型成为可能。这还将允许开发人员在任何平台上创建模型，并在其他平台上部署这些模型，从而消除了在每个框架上从头开始开发模型的需求。由于所有框架都有优点和缺点，开发人员不得不做出艰难的选择，这将通过框架转移解决方案得到改善。

第三种情况，高级API可能会占据主导地位，比如Keras，一个高级的开源神经网络库，它可以在TensorFlow、Theano、CNTK、MxNet和Gluon上工作。人工智能社区将为市场带来越来越多的此类解决方案，以推动现有基础设施的限制。

第二种和第三种情况对人工智能社区、创业公司和科技公司都是有利的，因为它们可以更快地开发出数据驱动的产品。更多的研究将会产生，这将有助于加速创造最先进的解决方案。

在六个月左右或更多的时间里，开源战争的发展将会变得更加清晰，这取决于社区采用的PyTorch和Caffe2，以及各种开源的合作方式。目前，Facebook的解决方案看起来很有前途，但人们对其实现的兴趣远远落后于谷歌(见下图)。