在 AI 應用與相關服務的需求與日俱增下，Google 於 9 月底推出自家的 AI 平台預測服務（AI Platform Prediction），讓開發者可於雲端籌備、執行運作並分享機器學習模型。
根據 國際數據資訊（IDC）於 2018 年時的報導，當時指出到 2022 年以前，全球在 AI 系統與相關服務上的支出將會達到 776 億美金（約合新台幣 2.3 兆），跟 2018 年相比將會增長 536 億美金（約合新台幣 1.6 兆），這項預測無疑反映出人工智慧市場的產業前景與競爭。
而 Google AI 平台預測推出後，另一項 AI 代管服務（Google Kubernetes Engine）則使其在 Amazon、微軟、IBM 等強勁競爭對手中鶴立雞群。Google Kubernetes Engine（GKE）提供安全無虞的代管式 Kubernetes 服務，提供可靠且低間接延遲的架構，提升人工智慧模型的開發效率。
Google AI 平台的所有功能將可在完全托管和無集群的環境使用，在系統中可看到個參數如 GPU、RAM、CPU 與網路使用狀態等，也有許多與安全相關的工具幫助用戶在定義參數、部署模型的同時，能夠限定其只能存取定義的網路範圍內資源與服務。除此之外， AI 平台預測服務還能提供有關模型預測的可視化工具，幫助使預測得以被更具體地闡明。
Google 旗下的 Waze 也開始應用 Google AI 平台預測，為 Waze Carpool（通勤者乘車共享服務）提供動力，利用短短數星期時間於生產環境中完成模型部署，Waze 高級數據科學家 Philippe Adjiman 指出這讓他們能夠用更符合成本效益的方式來部署更複雜的模型。
參考資料
（本文提供合作夥伴轉載；首圖來源：Google，CC Licensed。）
