听说Google Cloud要回归中国市场，结果先把AI框架给搞热闹了。首都在线的公众号刚发个文说Google Cloud要通过他们落地，结果没几分钟又删了，说是只是个海外代理。这一波操作把大家的好奇心给勾起来了，大家都在猜它能不能像AutoML那样方便，让开发者一键调用。答案还没出来，不过AI模型框架的竞争早就开始了。为什么“用模型”比用AutoML难？其实开源界各种轮子多得是，TensorFlow、PyTorch、MXNet、Caffe2什么都有，可就是互相不兼容。企业想在自家App里嵌入AI功能，得自己写适配器、调参数、跑服务器，小公司根本没法玩。就算把模型塞进API里问题也不小，比如Python-JSON的转换会让推理速度掉30%，GPU版本的部署也很麻烦，要几天几夜才能跑通。所以光有模型不一定就能用。Salesforce把Einstein背后的TransmogrifAI给开源了，核心就是把ML框架翻译成Spark能跑的语言。用Spark集群就能完成特征工程、模型训练和部署，不需要额外服务器。这东西只要几行代码就能搞定数据清洗和模型部署，效率很高。Oracle的GraphPipe则是把模型打包成容器，支持TensorFlow、MXNet、Caffe2、PyTorch这些框架。开发者只要指定接口就能在iOS、Android和Web端加载模型。这两个工具都在GitHub上免费开源。Google Cloud能不能来还是未知数，不过AI模型的标准化大战已经打响了。当框架不再各自为政、部署不再那么复杂时，真正的AutoML时代才可能到来。对于等着Google的开发者来说，可以先试试TransmogrifAI或者GraphPipe，轮子已经转起来了。