微軟和谷歌母公司Alphabet均在機器學(xué)習(xí)這一前沿軟件領(lǐng)域扮演重要角色。但谷歌手握著當(dāng)下最流行的機器學(xué)習(xí)框架TensorFlow，讓其在與微軟的競爭中占據(jù)了優(yōu)勢。
微軟和Alphabet的股票走勢可謂驚人地相似：今年的跌幅完全相同，增長情況相似，市值和估值也相仿。
二選一的話，你會選擇哪一個呢?
這兩家公司都是出類拔萃的公司，任意一家都是可靠的選擇。忽略二者在營收方面的差異——例如，一個來自操作系統(tǒng)軟件，一個來自廣告業(yè)務(wù)——你會發(fā)現(xiàn)它們均在軟件生態(tài)系統(tǒng)占據(jù)主導(dǎo)地位。在這方面，微軟和Alphabet均擁有強大的云計算業(yè)務(wù)，在機器學(xué)習(xí)這一當(dāng)今最重要的計算軟件領(lǐng)域中，這兩家公司都是領(lǐng)跑者。
然而，Alphabet旗下的谷歌部門可以說在幾個方面對微軟占據(jù)了上風(fēng)。
今年9月，微軟的市值為7510億美元，超過了谷歌的7070億美元，年度漲幅達到13%，而Alphabet則下跌了約4%。兩家公司的預(yù)期市盈率差不多，微軟（19倍）比Alphabet（22倍）便宜一點。很顯然，與市場的整體狀況相比，這兩支股票都相當(dāng)昂貴。谷歌的營收增長相對較快，預(yù)計2019年增長19%，而微軟的2020財年營收增長為11%。
歸根到底，兩家公司之間的這一差異在于云業(yè)務(wù)的發(fā)展情況。微軟有規(guī)模，但它在開發(fā)者社區(qū)中所占據(jù)的地位可能相對沒有那么重要。
機器學(xué)習(xí)是當(dāng)今編程中最重要的一個趨勢。通過機器學(xué)習(xí)，計算機可以通過從數(shù)據(jù)中提取模式來自動形成一些代碼。
這兩家公司以及亞馬遜都在各自的云計算業(yè)務(wù)中部署了機器學(xué)習(xí)工具。在營收規(guī)模上，微軟的Azure云服務(wù)通常被視為僅次于亞馬遜的AWS，排在第三位的谷歌Google Cloud還落后很多。但由于微軟和谷歌均未具體披露云業(yè)務(wù)的營收情況，因此兩者之間的比較并不夠嚴(yán)謹(jǐn)。
不過，可以肯定地說，它們的云業(yè)務(wù)是兩家公司吸引和留住機器學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)開發(fā)人員的重要資產(chǎn)。
然而，谷歌擁有構(gòu)建機器學(xué)習(xí)應(yīng)用程序最重要的“框架”TensorFlow的控制權(quán)?？蚣苁且唤M預(yù)先構(gòu)建的代碼，軟件開發(fā)人員可以使用這些代碼拼湊程序，而無需從頭開始編寫代碼。目前，TensorFlow是用于機器學(xué)習(xí)的主流框架。
它并不是唯一的一個機器學(xué)習(xí)框架，事實上，微軟也有自己的一些重要產(chǎn)品。它們包括infer.NET框架以及被稱為“微軟認(rèn)知工具包”（Microsoft Cognitive Toolkit）的框架。這兩個框架都被開發(fā)人員用于展開諸多有趣的項目。
但是，開發(fā)者在機器學(xué)習(xí)上遇到的大量工作都是通過TensorFlow完成的；或者是通過微軟以外的公司開發(fā)的其他一些框架來完成，比如來自社交網(wǎng)絡(luò)巨頭Facebook的“PyTorch”；最初開發(fā)于加州大學(xué)伯克利分校的框架“Caffe”；以及基于這些程序開發(fā)的新項目，比如來自舊金山創(chuàng)業(yè)公司fast.ai的同名框架。
微軟10月份斥資75億美元收購開發(fā)者社區(qū)GitHub的交易也絲毫沒有改變這種情況。機器學(xué)習(xí)框架的成敗取決于額它們的優(yōu)勢和劣勢，以及它們是否得到開發(fā)者廣泛的支持。即便擁有最流行的編程庫，GitHub也不會改變開發(fā)人員在機器學(xué)習(xí)框架上的抉擇。
框架的控制權(quán)至關(guān)重要，谷歌也一直在立足于TensorFlow的使用上。它們在云業(yè)務(wù)運作中采用自主研發(fā)的定制芯片。其定制芯片名為Tensor Processing Units（簡稱“TPU”），已經(jīng)成為一種前沿的硅片，谷歌在其云計算服務(wù)中提供了這些芯片。TPU與TensorFlow軟件相結(jié)合，意味著谷歌擁有芯片和軟件的組合拳，這是它目前相較于微軟的一個優(yōu)勢。
TensorFlow已經(jīng)迅速擴展到移動計算領(lǐng)域。在該領(lǐng)域，谷歌借助旗下的Android操作系統(tǒng)在全球范圍占據(jù)主導(dǎo)地位，而微軟則沒有什么存在感。去年11月，來自北京大學(xué)以及微軟在北京的研究機構(gòu)的研究人員發(fā)布的一項研究顯示，在Android平臺最熱門的移動應(yīng)用當(dāng)中，使用機器學(xué)習(xí)的開發(fā)者中有一半采用TensorFlow、“TFLite”（谷歌專門為移動設(shè)備創(chuàng)建的TensorFlow小子集）或者“ncnn”（騰訊創(chuàng)建的框架）。在移動端的機器學(xué)習(xí)應(yīng)用上，微軟的代碼可以說毫無存在感。
整個機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域仍然是一個非常新的領(lǐng)域，仍處于初生階段。未來它還會出現(xiàn)很多的創(chuàng)新，谷歌的領(lǐng)先優(yōu)勢會隨著時間的推移而縮小，乃至消失。微軟的一項有趣的舉措是，它在支持一種叫做“開放神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)交換”（Open Neural Network Exchange，簡稱ONNX）的東西，隨著時間的推移，這種東西可能會減少開發(fā)人員對單個框架的依賴。
時間會告訴我們答案，與此同時，Alphabet的谷歌在用于最尖端的應(yīng)用程序開發(fā)類型的核心工具方面領(lǐng)先于微軟。因此該公司的股票值得押注。
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