1樓：宛在水中央
看到回答中有很多不看好oneflow的，無非是懼於tf，Pytorch的市占率和名氣。但是市占率是可以搶過來的，名氣是可以積累起來的（只要使用者體驗足夠好，可以帶給他們看得到的效能提公升以及研發週期和費用的降低）。擔心目前的AI市場不足以養活oneflow是多餘的，袁老師說過Oneflow的長期目標是成為乙個更加寬泛意義上跨領域通用的雲端科學計算引擎，而不僅僅侷限在AI；深度學習框架只是乙個通向未來的切入口，所以前期只需活下來開啟口碑和市場，大規模盈利不是目標，正所謂棄小利而謀遠慮。
現在，你看見的是菜市場還是星空？
2樓：
我關心的是誰會用？誰在用？
不能回答這兩個問題，做得最好也就chainer的下場。
chainer好歹是開源做的，永遠有人維護下去，但oneflow是專門開了公司來做，不成功就成仁了。怎麼可能打得贏pytorch？先不說pytorch，和國內的mindspore，paddle來比，也沒辦法比得過吧。
出來混，市場第一，技術第二。
3樓：Jack
我覺得Oneflow的商業化一定要做好，不管產品定義和PyTorch和TensorFlow有什麼不一樣，一定要用的人多才行啊，就像當前有比微軟更好用的軟體系統，但是微軟的商業化和盟友找到的好，能夠成為大的生態系統的一員才是最重要的，oneflow加油啊！
4樓：
和之江實驗室的天樞人工智慧平台是什麼關係？
是一套系統，兩個名字嗎？
為什麼一流科技官網沒提到之江實驗室和信通院，而之江官網說是和一流科技合作的？
到底是誰做的？
之江天樞人工智慧開源平台
5樓：
反對那個引用陳怡然教授的話的回答。
首先，深度學習框架的目標是加速training過程，（看員工的高讚回答）oneflow專注於分布式線性加速比。「沒看到這個框架解決了dl落地中的哪些痛點」，這句話一看就很外行。你只看到dl落地難，你不知道還有很多別的挑戰嗎？
就拿線性加速比來說，如果效能與gpu卡的數量能成線性，那在企業級那些大規模的gpu集群上，不就代表可以大大縮短演算法迭代時間？節約成本？由此產生新的商業模式也不是不可能。
總有人需要做第乙個吃螃蟹的人，oneflow團隊這一點絕對值得尊敬。大廠有了成熟方案，別人就不做了？我只要做的比大廠好，就可以有活路。
不黑，感覺ee，電子工程系的人對ai演算法有一種天然的偏見。就算國內，你以為真正混的好的，只是那些會調調api的？國內研究演算法的大佬為什麼掌握話語權？
因為ai演算法仍然在發展，碎片化的東西很多，元學習，半監督，自監督。。。不只有dl，你不知道只能說你了解不夠深入。而演算法上的進展相較於晶元，框架，往往能夠對ai社群產生更加明顯的影響。
另外說美國研究演算法的教授，不一定掌握話語權。。。這一點我持懷疑態度，相較於演算法，研究框架晶元，都是小眾。畢竟，圖靈獎都頒給hinton這些演算法科學家了？
總之，技術，商業模式都需要有人探索，況且oneflow有些方面確實做得更好。最後不管是繼續做下去，還是選擇被併購，都也是為社群做了貢獻。
我挺袁老師。
6樓：西瓜之心
當效能被作為主打Feature的時候，並且該開源庫是作為初創公司的專案出現的，那麼商業模式的疑問就非常強了。因為普通使用者更關注的絕對是易用性和完備性，讓入門者有能力快速實現乙個模型，才會有更多的使用者和布道者。那麼注重效能意味著該框架瞄準對效能要求高的中大型公司，大型公司當前來說一般自研Serving架構，為了使用你的高效能新框架，如果需要犧牲易用性，那工程師首先是很難接受的，畢竟快速上線搞業務最重要，OneFlow怎樣做冷啟動非常存疑
7樓：陶陶君子
我有乙個疑問，就我所知，對超大型的模型有剛需的公司，往往都有足夠的能力部署這樣的模型，對效能也有自己的一套優化手段。而普通的小公司，往往並不需要這麼大的模型，單機多卡大記憶體足以搞定。那麼這樣的框架設計出來，是為了什麼客戶群體呢？
另外placeholder是真的勸退，現在大家的趨勢都是越來越簡潔，向pytorch式發展，有沒有考慮給一些更友好的api設計呢～我覺得oneflow有自己的想法，開發自己的框架是很棒的，只是從在用途和目標上還是比較讓我疑惑呀
8樓：Learning_BOY
OPENAI的商業模式是什麼，為什麼能有能力訓練這麼大的模型？我覺得國家就應該支援這樣的企業，讓想象力插上算力的翅膀，這樣人工智慧才有可能不被限制。當看了GPT-3僅開放給少部分人使用的時候，當先進生產力變成壟斷的時候，那時候的不平等將會變得無比之深，而你卻無能為力
9樓：ddx
創業公司做分布式框架不是搞笑嗎？有那麼多機器？有應用場景麼？驗證過麼？pr的錢還不如用來招幾個人寫文件，或者多發幾天工資
10樓：
不知道袁老師定位的目標客戶是誰，感覺在學術界呆久了，對商業的判斷有點問題。至於他說的商業化挺順利，想想肯出錢的客戶是哪些，所有商業化行為風控第一，放著大廠的成熟方案不選選初創麼？automl的商業化都挺成問題的，dl落地更難，沒看到這個框架解決了dl圈的啥痛點。
我判斷最好的結果就是開源吸引大廠注意，然後感興趣的大廠完成對團隊的收購從而實現自己框架的冷啟動，這是最好的結果了。
另外，附兩張陳怡然老師說過的話
11樓：
「世界上唯一」這個標題似乎有些誇張了...nervana初創公司人家的產品2023年就被收購了我覺得說不定可以稱為「東半球唯一」
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