人工智慧與機器學習的重要性日益提升，Gartner 在2020 Cloud AI Developer Services魔力象限報告中，根據供應商產品的語言、視覺、自動機器學習三大領域，依照執行能力、完整性等15項指標進行評分，Cloud AI Developer Services可讓開發團隊輕鬆在應用程序中建構AI模型，無須成為ML專家就能輕易上手，適用於任何經驗水平的團隊中，企業無須額外為團隊培訓，讓業務運作及產品開發更快速。
在Gartner 2020 Cloud AI Developer Services魔力象限報告中，AWS、微軟Azure和Google Cloud皆被評定為領導者，Gartner對Cloud AI Developer Services定義如下：
Cloud AI Developer Services是雲託管的服務/模型，允許開發團隊通過API或是利用AI模型，且需具備深厚的資料科學專業知識就可以執行這些具有語言，視覺和自動機器學習功能的服務。這些服務通常可以通過API訪問獲得，並且根據API調用的數量來定價。在某些情況下，可以通過整合工具來使用服務。這些服務的示例包括自然語言理解，情感分析，圖像識別和機器學習模型創建。
Cloud AI Developer Services是雲託管的服務/模型，允許開發團隊通過API或是利用AI模型，且需具備深厚的資料科學專業知識就可以執行這些具有語言，視覺和自動機器學習功能的服務。這些服務通常可以通過API訪問獲得，並且根據API調用的數量來定價。在某些情況下，可以通過整合工具來使用服務。這些服務的示例包括自然語言理解，情感分析，圖像識別和機器學習模型創建。
by Gartner 2020 report
AWS被評定為領導者中的第一 市佔率領先同業
AWS為Gartner魔力象限中領導者第一品牌，提供一套完整的服務和API，2019年AWS推出SageMaker AutoPilot機器學習模型，為ML框架和硬體提供更多功能。AWS身為最早問世的雲平台提供商，市占率領先同業，並以Alexa AI產品而廣為一般消費者所知，有著”老字號”的優勢。AWS為開發人員提供培訓課程來熟悉其所提供的AI服務，包含視覺、語音、自然語言和文本處理能力，還提供了大量資料和計算基礎架構選項。開發人員可以利用這些選項在雲端創建AI解決方案，而不須透過本地(on-premises)的服務來提供。
微軟深耕科技產業多年 IT霸主地位帶動AI發展
微軟的產品包含語言、視覺和AutoML功能，微軟最大的優勢在於企業及一般用戶對於微軟其他產品(如windows作業系統等)的熟悉，許多企業和開發人員可能已經慣於使用微軟的工具產品。微軟在創建AI功能中投入大量資金，並將許多AI功能嵌入人們日常使用的商業產品中，並為AI相關的最佳實踐標準和指南開發做出了貢獻，包括AI的道德標準及其界限。微軟針對ML和AI提供了symbolic (parsed)和subsymbolic (vector-based ML)的一系列服務，其Cloud AI Developer Service是市面上最全面的服務，可佈署在Azure雲端、私有雲或本地中。此外微軟未來預計推出NLG服務，對有相關需求的企業而言將會是一個很好的選擇。
Google Cloud支援兩百多種語言脫穎而出 ML模型建立只需數天
Google提供了涵蓋三大領域的服務：語言，視覺和AutoML，為大多數服務使用深度學習類神經網路演算法。Google擁有強大的語言服務，可提供比其他提供商更多的語言支援。它的NLU服務可用於批次處理模式和即時流(real-time-streaming)模式，聊天機器人工具支援22種語言，語音轉文字服務支援64種語種、120種方言，翻譯服務支援104種語言。Google還為語言提供最廣泛的光學字元辨識(OCR)支援，支援的語言超過200種。
AutoML Tables使開發團隊能夠大幅提高的速度和規模，在結構化資料上自動構建和部署最新的機器學習模型。要建立ML模型，開發人員通常需要盡可能完整、乾淨的數據。AutoML Tables 提供有關資料集中每個功能的信息並自動處理丟失的資料、高基數和分佈，在訓練中它可以自動執行一系列特徵工程任務，從數字特徵的歸一化和一鍵編碼的建立到分類特徵的嵌入。此外AutoML Tables還提供了無代碼的GUI和python SDK選項，以及自動化的資料預先處理、功能工程、超參數和神經/樹結構搜索評估，模型可解釋性和部署功能。所有這些功能大大減少了將自定義ML模型投入生產所需的時間，從長達好幾個月縮短到只需要幾天。
