2014年,微軟執行長Satya Nadella一上任,就打出「Cloud-first, mobile-first」的新方向,一舉翻轉了微軟過去長年以線下、本地端、桌面端為重的發展策略,也成了後續4年,微軟全球戰略和產品發展的主軸。Satya Nadella將微軟大軍,帶到了新的企業戰場,讓微軟在雲端市場大戰上坐二望一,有機會進逼雲端龍頭AWS的地位。

但在去年微軟開發大會Build 2017上,Satya Nadella卻一反常態,不再雲端、行動琅琅上口,取而代之的是藉助AI強化的各種服務和產品,尤其主打智慧雲(Intelligent Cloud)和智慧邊緣(Intelligent Edge)。

眾人的解讀是,Satya Nadella戰略藍圖終於揭露了第二版,核心戰略就是AI-First。因為不論是Intelligent Cloud或是Intelligent Edge,都是仰賴AI技術為基礎,或甚至是過去一年來微軟熱推的Azure認知服務,就是各式各樣的雲端AI服務。AI貫穿在微軟各類產品和服務之中,也因此,媒體一律以AI First戰略,來形容微軟的新戰略。

但是,其實Satya Nadella從來沒有說微軟的新戰略是「AI First」,而只是不斷強調,微軟將以AI來發展微軟的新戰略,真正的戰略是「Intelligent Cloud & Intelligent Edge」。另一個他沒說的原因,也可能因為Google搶先一步喊出要改以AI First做為自家新戰略,微軟當然不願意跟風。

不過,去年Build大會,微軟這個「智慧雲和智慧邊緣」戰略布局還不明朗,即使在雲端有不少認知服務,或也推出了Azure IoT Edge套件,但在這兩者之間的交集並不深,最明顯的例子就是去年的Azure IoT Edge套件版本,只是和Azure雲端採取同樣的容器執行環境(但這本來就是Windows作業系統支援的執行環境之一),再加上操作介面類似,但企業若想要在Azure IoT Edge設備上進行AI分析,企業還得自行費一番功夫客製才行。

但是,到了今年Build 2018大會,微軟直接就把Azure雲端認知服務上熱門的影像分類及識別服務,打包成Azure IoT Edge上的影像辨識功能Custom Vision,也才真的實現了「智慧+邊緣」的整合。

這是原本Azure雲端才有的服務,現在也能在本地端運用,甚至不只邊緣設備,行動裝置,連無人機、機器人等設備都可以用。因為微軟還把Azure IoT Edge的核心runtime程式開源,可以放入各種裝置OS中,讓這些裝置也成為微軟智慧邊緣設備生態系的一環。在這些設備上,可以直接就近偵測、識別、分析環境影像資料,甚至立即秀出視覺化分析結果,因為採邊緣運算架構,在本地端就能處理,不用回傳到雲上分析,即使沒有網路或突然斷網都不怕。微軟還預告,Azure其他AI認知服務,例如語音、語言等功能,未來數月後也會開始支援Edge端。

iThome記者余至浩赴美直擊微軟今年Build 2018大會,為何微軟採取這個新方向?Satya Nadella的答案是:微軟想要打造出人人可用的AI框架、工具和產品,不只開發人員好用,還要讓各產業都能用。實現這個目標,「第一步就是要讓AI通吃雲端和邊緣。」這也正是微軟花了近2年,才開始展現成果的新戰略。

不過,2017年,Satya Nadella揭露了戰略藍圖上列出了三項,除了Intelligent Cloud和Intelligent Edge之外,第三項就是Serverless,他甚至說,Serverless將會是從根本,徹底顛覆開發者的關鍵。不過,至今微軟在Serverless的布局仍未明朗,顯然,好戲還在後頭。

作者簡介


Advertisement

更多 iThome相關內容