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【網易智能訊 1月2日消息】微軟和Google母公司Alphabet均在機器學習這一前沿軟件領域扮演重要角色。但Google手握著當下最流行的機器學習框架TensorFlow，讓其在與微軟的競爭中占據了優勢。
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，一個來自操作系統軟件，一個來自廣告業務——你會發現它們均在軟件生態系統占據主導地位。在這方面，微軟和Alphabet均擁有強大的雲計算業務，在機器學習這一當今最重要的計算軟件領域中，這兩家公司都是領跑者。
然而，Alphabet旗下的Google部門可以說在幾個方面對微軟占據了上風。
今年9月，微軟的市值為7510億美元，超過了Google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，這兩支股票都相當昂貴。Google的營收增長相對較快，預計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於雲業務的發展情況。微軟有規模，但它在開發者社區中所占據的地位可能相對沒有那麼重要。
機器學習是當今編程中最重要的一個趨勢。通過機器學習，計算機可以通過從數據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雲計算業務中部署了機器學習工具。在營收規模上，微軟的Azure雲服務通常被視為僅次於亞馬遜的AWS，排在第三位的GoogleGoogle Cloud還落後很多。但由於微軟和Google均未具體披露雲業務的營收情況，因此兩者之間的比較並不夠嚴謹。
不過，可以肯定地說，它們的雲業務是兩家公司吸引和留住機器學習神經網路開發人員的重要資產。
然而，Google擁有構建機器學習應用程序最重要的「框架」TensorFlow的控制權。框架是一組預先構建的代碼，軟件開發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是用於機器學習的主流框架。
它並不是唯一的一個機器學習框架，事實上，微軟也有自己的一些重要產品。它們包括infer.NET框架以及被稱為「微軟認知工具包」（Microsoft Cognitive Toolkit）的框架。這兩個框架都被開發人員用於展開諸多有趣的項目。
但是，開發者在機器學習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的其他一些框架來完成，比如來自社交網路巨頭Facebook的「PyTorch」；最初開發於加州大學伯克利分校的框架「Caffe」；以及基於這些程序開發的新項目，比如來自舊金山創業公司fast.ai的同名框架。
微軟10月份斥資75億美元收購開發者社區GitHub的交易也絲毫沒有改變這種情況。機器學習框架的成敗取決於額它們的優勢和劣勢，以及它們是否得到開發者廣泛的支持。即便擁有最流行的編程庫，GitHub也不會改變開發人員在機器學習框架上的抉擇。
框架的控制權至關重要，Google也一直在立足於TensorFlow的使用上。它們在雲業務運作中採用自主研發的定制晶片。其定制晶片名為Tensor Processing Units（簡稱「TPU」），已經成為一種前沿的矽片，Google在其雲計算服務中提供了這些晶片。TPU與TensorFlow軟件相結合，意味著Google擁有晶片和軟件的組合拳，這是它目前相較於微軟的一個優勢。
TensorFlow已經迅速擴展到移動計算領域。在該領域，Google借助旗下的Android操作系統在全球範圍占據主導地位，而微軟則沒有什麼存在感。去年11月，來自北京大學以及微軟在北京的研究機構的研究人員發布的一項研究顯示，在Android平台最熱門的移動應用當中，使用機器學習的開發者中有一半採用TensorFlow、「TFLite」（Google專門為移動設備創建的TensorFlow小子集）或者「ncnn」（騰訊創建的框架）。在移動端的機器學習應用上，微軟的代碼可以說毫無存在感。
整個機器學習領域仍然是一個非常新的領域，仍處於初生階段。未來它還會出現很多的創新，Google的領先優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「開放神經網路交換」（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Google在用於最尖端的應用程序開發類型的核心工具方面領先於微軟。因此該公司的股票值得押註。（編譯/樂邦）