人工智能 已经成为大多数云应用程序的智能神经中枢。但是，人工智能也已成为许多现代企业的主要风险因素。

AI的风险可能来自技术特定架构中的设计限制，例如当机器学习 模型包含有偏见的功能集时。其他风险可能是由于生命周期治理实践不充分所致，例如未能在新数据上重新训练衰退的机器学习模型。

企业需要强大的AI DevOps工具和实践来减轻这些风险，这就是H20.ai等解决方案提供商所为。H20.ai成立于2012年，已成为备受推崇的数据科学工作台解决方案的利基供应商。它为大多数AI应用程序开发场景提供了深层的开源工具和库。

通过与领先的公共云提供商的合作，H20已将其工具交付给全球各种规模和所有行业的企业。此外，H20与Nvidia图形处理单元紧密集成，以确保在各种开发和生产环境中进行高性能培训和推理。

一个H20.ai的核心竞争差异化是热衷专注于人工智能开发人员的生产力。该供应商一直致力于提供用户友好的工具，业务分析师和其他主题专家可以使用这些工具来构建和优化AI，而无需传统的数据科学家。其DRIV è rless AI 解决方案可以自动建立，训练，部署，优化和管理ML车型的终端到终端的工作流程。

此外，我ñ它的最新版本，H20.ai增加了一些功能，可以帮助AI的DevOps团队减轻一些商业风险与机器学习有关。在这方面，关键新功能的能力：

分析某个模型是否针对不同的人群产生了不同的不良结果，即使该模型在设计时并未考虑到该结果，

自动监控部署的模型以预测衰减，

用于A / B测试的基准替代模型;和

在需要对模型进行重新校准，重新训练和其他维护时，向系统管理员发出警报，以使其能够投入生产。

确保AI DevOps团队无缝协作是缓解风险的重要组成部分，H20.ai在这方面也具有强大的能力。在此最新版本中，它建立了一个共享的DevOps工作空间，数据科学家和企业IT可以在该工作空间中协作进行不同的项目，构建和管理模型，以及将模型可扩展地部署到各种生产环境中。

风险投资界对H20.ai的增长前景寄予厚望。这就解释了为什么在其最新一轮融资，annou ñ土木工程署这个W¯¯伊克，供应商几乎增加了一倍其出色的 资本。

给供应商充分的信心，H20.ai现在报告说，自从上个月上一轮融资以来，其企业客户群增加了两倍。它现在在全球拥有5,000多个客户，并拥有广泛的合作伙伴系统集成商，代理商，技术供应商和云服务提供商之间。它在每个大陆的每个行业中拥有不断增长的客户基础。它通过在捷克共和国和印度建立AI卓越中心来扩大其全球足迹。

如果H20.ai的地平线上有乌云，则可能来自几个战略方向：

对于初学者来说，H20.ai竞争在日益的数据，科学的DevOps解决方案提供商拥挤利基S，其中许多也是初创公司广泛的风险投资的支持。

此外，H20.ai的主要云合作伙伴(AWS，Microsoft和Google Cloud Platform)也一直在大力投资以构建各自的AI DevOps工具，并且随着时间的推移，与初创竞争对手合作的意愿可能会降低。

此外，H20.ai的战略赌注，从所谓的需求“公民科学家数据小号”如果业务分析师和其他非传统的开发商不暖机到模具将维持其增长可能会以失败告终。

而且，尽管在中期这还不是一个有竞争力的热门产品，但AI DevOps市场正在开始转向针对依赖强化学习的边缘，机器人和其他用例的解决方案，这不是H20.ai的强项。