如今，企业采用人工智能遇到了一大障碍，就是内部开发人工智能产品的成本过高，因此需要外包人工智能产品。
对于从中小型企业到预算有限的大型企业来说，通过云计算采用人工智能的成本要低得多。
目前，全球主要云计算提供商都提供基于云计算的人工智能产品。
他们利用专业的技术专长和雄厚的财力来提供下一代服务。
人工智能服务既包括硬件，也包括软件，但真正重要的是硬件。
处理器技术的指数级进步推动了人工智能革命，无论是在定制芯片的过程中还是在采用通常用于图形处理和游戏的GPU作为人工智能处理器的过程中。
随着人工智能产品市场的扩大，各大云计算提供商都推出了一定程度的人工智能服务。
显然，由于从头开始构建这样一个系统的成本很高，人工智能即服务仍将留在行业巨头的领域。
因此，需要对行业巨头进行深入研究。
IBM Cloud：最全面的人工智能软件包。
去年年底，IBM将其BlueMix云服务、SoftLayer数据中心和Watson AI合并为一项名为IBM Cloud的服务，该服务总共提供多种服务。
IBM 在 Watson 人工智能服务品牌下提供不少于 16 项服务。
大部分重点是分析数据、语音和文本。
IBM 拥有的全球服务咨询业务只有微软可以远程匹敌。
IBM Cloud AI 服务从 Watson Studio 开始，用于构建和训练 AI 模型、准备数据并对数据执行分析。
这在集成环境中可用。
对于现有数据，有用于智能数据和分析资产发现、编目和治理的 Watson Knowledge Catalog，以及用于查找连接和关系的 Watson Discovery。
IBM指出，世界上只有20%的数据是可搜索的，IBM Cloud Watson非常重视数据处理和发现。
IBM Watson Services for Core ML 就是一个例子，它允许企业构建基于 AI 的应用程序，这些应用程序可以安全地连接到其数据并在本地数据中心、托管数据中心或云中运行。
这些应用程序利用机器学习来适应和改进每次用户交互。
其他数据发现应用程序包括 Data Refinery（面向数据科学家、工程师和业务分析师的自助数据准备工具）和 Deep Learning（可帮助开发人员使用可轻松扩展到数据的神经网络设计和部署深度学习模型）数百个培训课程。
为了构建人工智能平台，IBM 有 Watson Assistant 来构建和部署聊天机器人和虚拟助手，还有 Watson IoT Platform 来提供用于设备注册、连接、控制、快速可视化和数据存储的云计算托管服务。
IBM 在语言识别和翻译方面也很重要。
Watson Speech to Text (STT) 将音频和语音转换为书面文本，而 Watson Text to Speech (TTS) 则相反，将书面文本转换为各种语言和声音的自然声音音频。
Watson Language Translator 翻译新闻、专利或对话文档，Watson Natural Language Classifier 对自然语言进行解释和分类，Watson Natural Language Understanding 分析文本以从概念、实体和情感等内容中提取元数据。
从更深奥的角度来看，Watson Visual Recognition 可以使用机器学习来标记、分类和搜索视觉内容，Watson Tone Analyzer 分析书面内容中的情感和语气，而 Watson Personality Insights 则可以从书面内容中预测个性特征、需求和价值观。
文本。
亚马逊网络服务：消费者人工智能重新定位为商业亚马逊的人工智能努力分为两类：改善Alexa等消费者设备上的服务和AWS公共云。
这些企业的大多数云服务实际上都是建立在消费产品之上的，因此随着 Alexa 的改进，他们的业务也会随之改进。
它们分为四大类，其中许多类别与消费者交互有相似之处：Amazon Lex 使用语音和文本来构建服务，以便在任何应用程序中构建对话界面。
它具有自动语音识别功能，可将语音转换为文本，并具有自然语言理解功能，可识别文本的意图。
Lex 技术现已用于 Alexa，允许开发人员创建支持自然语言的聊天机器人。
如果您想做相反的事情，Amazon Polly 可以将文本转换为逼真的语音。
许多人工语音应用程序的交付很笨拙，您可以听到拼接在一起的单词之间的中断声。
Polly 使用先进的深度学习技术来合成自然的人类发音。
它提供支持实时交互式对话所需的快速响应时间。
Amazon Rekognition 可以轻松地将图像分析添加到用户的应用程序中，以检测对象、场景或搜索和比较图像中的人脸。
亚马逊每天使用该服务分析数十亿张 Prime Photos 图像。
Rekognition API 可以轻松地将视觉搜索和发现构建到您的应用程序中。
机器学习处于当今人工智能活动的最前沿，但可能需要内部专业知识。
相比之下，亚马逊机器学习提供了可视化工具和向导，指导用户完成创建机器学习模型的过程，而无需学习复杂的机器学习算法和技术。
它建立在亚马逊公司用来向购物者推荐商品的相同技术之上。
微软Azure：重视开发人员微软将其人工智能产品分为三类：人工智能服务、人工智能工具和框架以及人工智能基础设施。
与亚马逊一样，它的一些商业人工智能产品实际上是基于消费产品的。
AI 服务分为三组： 预构建的 AI 功能，例如 Azure 认知服务；认知搜索将 Azure 搜索与合并的认知服务相结合，为面向客户的应用程序（例如 Web 应用程序和聊天机器人）添加智能；通过 Azure Bot 进行对话式 AI，使用 Azure 机器学习 (AML) 进行服务和自定义 AI 开发。
微软最近更新了其机器人框架，使开发人员能够创建具有更丰富的对话框、完整的个性和语音定制功能的下一代对话机器人。
AI 工具和框架包括 Visual Studio Tools for AI、Azure Notepad、Data Science Virtual Machine、Azure Machine Learning Studio 和 AI for Azure Internet of Things Edge Runtime Toolkit。
微软最近宣布开放Azure IoT Edge Runtime，这将允许开发人员在边缘修改和定制应用程序。
到2020年，将有超过20亿个物联网设备连接到互联网，这一点非常重要。
Azure IoT Edge Runtime 还充当一个平台，可以在该平台上构建所有新的 AI 驱动型 Azure 应用程序。
Azure 的人工智能基础设施包括 Azure 数据服务和计算服务，包括 Azure Kubernetes 服务 (AKS)，以及 AI 芯片支持，包括 GPU 和 FPGA。
Azure 数据服务是 Azure 上可用的数据库，例如 SQL Server、MySQL、PostgreSQL、NoSQL 和 MariaDB。
KubNeNes 服务涉及流行的容器服务，用于对现有应用程序进行现代化和云支持。
芯片支持只是加速 CPU 之外的高性能应用程序。
谷歌云：由特殊人工智能处理器加速谷歌的关键区别之一是TPU（张量处理单元）。
它是一款专门设计用于与 TensorFlow 配合使用的专用芯片，TensorFlow 是所有主要云计算提供商都提供的 Google 开源机器学习平台，但它们都无法加速 TPU。
并加快速度。
TPU 的速度比 CPU 或 GPU 快 15 到 30 倍，可提供高达万亿次浮点运算的计算能力。
与亚马逊和微软一样，谷歌也从其面向消费者的产品中提取了人工智能，并将其提供给商业用户。
Google Compute Engine 云计算产品为 Android 中的图像、翻译、收件箱（智能回复）和语音搜索等 Google 应用程序提供了人工智能功能。
谷歌的大部分AI产品都体现了其核心搜索能力。
例如，Cloud Vision API 可以识别图像中的对象、徽标和标志、特定或明确的内容、图像中的文本、在网络上查找类似图像，或者检测面部和读取表情。
奇怪的是，它不提供面部识别功能。
同样，Cloud Video Intelligence API 允许用户搜索视频中的内容，例如图像或文本。
例如，它可以搜索图像中的特定内容并在此基础上阻止视频。
DialogFlow 用于构建处理客户消息、语音识别和响应的聊天机器人。
它可以在移动应用程序、消息服务和物联网设备之间构建接口。
Natural Language API 通过语法、实体和情感识别以及内容分类提供更深入的见解。
谷歌还拥有可以实时转换语音或语言录音的语音到文本 API，以及可以从文本生成自然音频的文本到语音 API。
云翻译API提供多种语言的翻译服务，可以与上述API结合使用。
谷歌专注于机器学习，分析数据以做出更好的决策，同时通过其 Cloud ML 服务为经验不足的人工智能开发人员提供灵活性和可访问性。
开发人员可以使用Google现有的API为客户服务等应用程序训练高质量的机器学习模型。
对于更有经验的机器学习开发人员，Google 提供了机器学习 (ML) 引擎，用于将机器学习模型投入生产，使用需要针对各种场景进行训练的 TensorFlow 模型。
它有一个预测服务，可以采用经过训练的模型并使用它们来预测新数据。
其他云人工智能提供商：特色产品 Oracle AI：Oracle 的主要支柱是它支持挖掘和提取数据的数据源。
支持其数据库、MySQL和Hadoop等大数据集群。
它配备了流行的机器学习工具和框架来快速构建应用程序。
Salesforce：该公司的 Einstein 人工智能平台与其他 Salesforce 云计算产品完全集成，可使用机器学习和预测分析构建应用程序，并利用其 Salesforce 数据。
它用于构建聊天机器人和销售预测等应用程序。
百度：百度也在致力于打造自己的人工智能处理器。
它拥有名为百度大脑的移动服务和对话式人工智能操作系统DuerOS。
但这仅适用于中国。