人工智能和云計算是天作之合。下面來了解一下這一組合如何幫助組織達到新的高度。

當前形態(tài)

云用戶正在結合人工智能工具來重塑業(yè)務。

將生成式人工智能集成到云中的好處。

人工智能和云結合的安全缺陷仍然令人擔憂。

人工智能和云計算帶來了技術革命，這已經不是什么秘密了?，F在，這兩股影響深遠的力量正在聯合起來，重塑企業(yè)，并最終重塑我們所有人的生活。

云提供商正在利用自己在人工智能方面的進步，來推動從供應鏈可預測性和代碼生成，到網絡威脅檢測和響應以及業(yè)務功能生產力的一切。

人工智能正在加速云計算的采用，同時也使云提供商能夠增強平臺解決方案和服務。大多數人工智能解決方案要么是由云超大規(guī)模企業(yè)直接提供的服務，要么是構建在超大規(guī)模企業(yè)云基礎設施之上的解決方案。

云采用者通過使用超大規(guī)模企業(yè)開發(fā)的人工智能工具，來加速對人工智能的探索和應用。已經進入云端的企業(yè)可以很容易地訪問托管解決方案，用于開發(fā)、測試和實施新的基于人工智能的應用。

許多超大規(guī)模云提供商正在加入人工智能潮流，推出一系列即用型基于人工智能的解決方案，例如聊天機器人和虛擬代理，客戶可以實施這些解決方案來滿足業(yè)務需求，而無需花費時間和費用在內部構建這些功能。

眾多好處

在從云存儲的數據中提取數據的同時，集成生成式人工智能可以實現更加敏捷、高效和響應迅速的業(yè)務流程。這種集成可確?；趯崟r數據不斷完善流程，從而簡化工作負載、改進資源分配并提高整體業(yè)務績效。

已經進入云端的組織，意味著其核心客戶和交易數據托管在云平臺上，將更容易地利用人工智能和機器學習解決方案。根據架構，這些企業(yè)可以比那些沒有采用云的企業(yè)更快地開始試驗、評估并最終利用人工智能服務。

壓力累積

對人工智能的需求，正在給整個云基礎設施帶來壓力。這一點可以在云提供商的盈利預測中看出，該預測顯示，用于擴展和改造數據中心以及部署GPU和TPU(人工智能所需的主要增量硬件組件)的預計資本支出將大幅增加。

隨著云人工智能技術的成熟，提供商將不斷推出旨在降低入口坡度的服務。支持云遷移的自動化工具變得越來越復雜，使組織能夠進行管理和保護的平臺解決方案也在不斷改進。此外，云提供商還提供許多激勵措施和投資，以幫助組織規(guī)劃云之旅，包括教育和提高其技術專業(yè)人員的技能。

如今，超大規(guī)模云提供商正在推出各種即用型人工智能服務，如數據提取、聊天機器人和虛擬代理以及數據異常檢測。用戶可以實現這些人工智能功能，因為這可以相對快速地解決業(yè)務問題，并且無需花費時間和費用在內部構建這些功能。

潛在缺點

開發(fā)和部署大型人工智能模型的巨大成本和能源需求，給人工智能云計算帶來了挑戰(zhàn)。而且，工作人員需要具備復雜的技能，并對可解釋性、可靠性和安全性等核心人工智能和自動化原則有透徹的理解。

另一個擔憂是，人工智能的幻覺和偏見可能會導致意想不到的后果。不過，這些問題可以通過部署適當的保護措施和設計實踐來緩解。

將人工智能應用于云計算，還可能會將敏感或專有信息暴露給未經授權的人員或組織。為了確保敏感信息的安全，應該采取額外的控制和數據保護措施，特別是考慮到通常需要非常大的數據集來正確訓練人工智能引擎。

不過，最終，云和人工智能相結合的好處將超過任何缺點。對于幾乎所有組織而言，自行構建必要的計算基礎設施來支持大規(guī)模的人工智能工作負載在經濟上是不可行的，也不會在各自的市場中提供競爭優(yōu)勢。

展望未來

人工智能將使云應用變得更容易、更快、更具成本效益。除了這些核心優(yōu)勢之外，還可以利用云計算的彈性、一致性和可擴展性，高效、大規(guī)模地創(chuàng)建和部署人工智能模型。人工智能還將有助于增強可消費性和可移植性，通過抽象層來隱藏基礎設施的復雜性并簡化訪問，從而在各種環(huán)境中提供統(tǒng)一的體驗和可移植性屬性。