在云端计算界，亚马逊太过耀眼，但在开源界，微软才是领军者。以至於一直有批评人士称亚马逊的开源软件数量过少，只知道用开源计划做为创收基础，而不会为社群做出太多贡献。
在 2018 年 11 月的 AWS re：Invent 上，亚马逊 CTO 沃纳·威格尔左手抱着数码吉他，右手摆出了「V」的胜利标识，大萤幕上的「GO BUILD」成为他对成千上万开发者们最大的期望。
豪言壮语虽喊，其开源动作仍旧显得略慢。不过眼下，亚马逊 AWS 正寻求新的方式改善这种失衡的关系。
AWS 宣布推出 Neo-AI 计划 进入开源生态
1 月 25 日，AWS 宣布推出 Neo-AI 计划，这是 Apache 软件许可下一个新的开源计划，采用了 AWS 为其 SageMaker Neo 机器学习服务开发和使用的一些技术，并将它们开放到开源生态系统当中。
之前曾报导，SageMaker Neo 在 AWS re：Invent 被首次推出，其目的是帮助开发人员针对目标硬件平台优化经过培训的机器学习模型，在 AWS 环境中，SageMaker Neo 主要在边缘执行。
众所周知，对於边缘装置而言，其机器学习模型优化往往受到计算能力和储存的限制，因为距离云端计算中心实在太远，而只能采取开发人员手动调整的方式。而 Neo-AI 就是为了解决这个问题而来。
更基础点看，机器学习具有改变赢咖4平台开发的巨大潜力，是多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近理论、示性函数、算法复杂度理论等多门学科，但其对专业知识的要求，只有少数公司能够承担得起。AWS 算得上是其中之一。Tom Mitchell 的机器学习（1997）对信息论中的一些概念有详细的解释，其中定义机器学习时提到，「机器学习是对能透过经验自动改进的计算机算法的研究」。（Machine Learning is the study of computer algorithms that improve automatically through experience.）
