当前AI开发面临着哪些难题

通过一段时间思考，当前AI开发面临的难题主要有下面几类：

1.    对于业务开发者，面临繁多的AI工具，安装配置很复杂，大部分时间耗在搭建AI环境而无法聚焦在业务本身。

2.    对于AI初学者，刚从高校或者公开课学完AI的基础理论课程的初学者，没有实际开发经验，需要比较长的时间去学习模型调优。

3.    对于AI工程师，也会有不少痛点，比如说准备数据会非常累，尤其是数据的标注、筛选等，第二个就是训练非常慢，因为需要大量的计算。一次训练迭代就需要几天甚至一周，而一个好模型需要很多次迭代，这种等待时间是非常漫长，也是非常痛苦的。第三个就是计算资源贵且稀缺。AI训练，尤其是深度学习，是需要加速芯片的，普通的CPU完成不了这种大密度的计算。市场上现在比较常用的训练用的芯片，GPU，一片就要6,7万人民币。为了更快得到结果，训练通常需要多片，几十片，甚至上百片。这种高成本对开发者是个大难题。还有就是像部署非常繁琐，你想把AI模型部署到生产环境中会遇到很多困难。

这些都是AI开发过程中的痛点，归结起来就是慢和贵。慢：上手慢，训练慢，部署慢。贵：开发者自己购买GPU搭建AI开发环境，成本非常高。这就是当前AI开发面临的难题和挑战。

那么华为为什么要做ModelArts AI开发平台呢？

其实在任何一个大型公司、企业里面，由众多AI开发者群体量的积累之后，大家都会讲效率，有流程的效率、训练的效率、管理的效率等等。

ModelArts首先是从华为内部衍生出来的一个产品，因为我们也有很多的算法工程师、AI开发工程者，这些痛点大家都会遇到。我们就把这些已经遇到的问题找到了对应的解决方案、解决办法积累下来，最后做成了ModelArts这个平台，希望能够让业务开发者、AI初学者、AI资深的算法工程师都能够在ModelArts上去开发AI的算法、训练、模型，最后把模型部署起来，集成到生产环境。这就是华为为什么做这个事，本质上是从内部众多的AI工程师积累出来的成果，我们把它开放给所有的开发者，实现华为普惠AI的愿景。