2024gartner数据科学和机器学习平台的魔力象限

全球AI平台魔力象限分析

主要云服务商AI平台能力比较

16
评估厂商
4
领导者象限
5
关键评估维度
领导者
挑战者
远见者
利基厂商
AWS
Google
Azure
阿里云
Databricks

评估标准

产品能力

平台功能的完整性和先进性

市场执行

商业化能力和市场表现

创新愿景

技术前瞻性和产品路线图

挑战者

阿里云人工智能平台(PAI)

提供高性能计算资源和基础设施,支持构建、部署和管理ML及GenAI模型,主要服务于中国、东南亚、中东和澳大利亚市场。

在GPU资源上大量投资用于GenAI训练
提供第一方和第三方模型访问

优势

  • 数据治理领先 – DataWorks提供全生命周期数据质量管理
  • 成本控制优异 – 创新计算资源和优化工具降低训练成本
  • 基础模型丰富 – 自有LLM及合作伙伴开源模型

挑战

  • 使用复杂 – 低代码功能仍在发展,技术要求高
  • 国际化支持有限 – 中国以外地区社区和合作伙伴不足
  • 重组不确定性 – 阿里巴巴集团组织变革带来变数
领导者

Amazon SageMaker & Bedrock

全球领先的云AI平台,提供从代码到低代码的DSML和GenAI模型开发工具,服务于各行业各规模企业。

专用Trainium和Inferentia芯片
增强隐私和安全保障

优势

  • 安全合规卓越 – 行业领先的安全隐私控制
  • 定制AI基础设施 – SageMaker HyperPod等专用服务
  • 培训体系完善 – re:Invent等丰富培训活动

挑战

  • 核心数据科学功能有限 – 侧重机器学习工程
  • 产品复杂度高 – 庞大产品组合增加选择难度
  • GenAI品牌认知不足 – Titan模型市场影响力有限

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