人工智能和云计算是天作之合。下面来了解一下这一组合如何帮助组织达到新的高度。
当前形态
- 云用户正在结合人工智能工具来重塑业务。
- 将生成式人工智能集成到云中的好处。
- 人工智能和云结合的安全缺陷仍然令人担忧。
人工智能和云计算带来了技术革命，这已经不是什么秘密了。现在，这两股影响深远的力量正在联合起来，重塑企业，并最终重塑我们所有人的生活。
云提供商正在利用自己在人工智能方面的进步，来推动从供应链可预测性和代码生成，到网络威胁检测和响应以及业务功能生产力的一切。
人工智能正在加速云计算的采用，同时也使云提供商能够增强平台解决方案和服务。大多数人工智能解决方案要么是由云超大规模企业直接提供的服务，要么是构建在超大规模企业云基础设施之上的解决方案。
云采用者通过使用超大规模企业开发的人工智能工具，来加速对人工智能的探索和应用。已经进入云端的企业可以很容易地访问托管解决方案，用于开发、测试和实施新的基于人工智能的应用。
许多超大规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决方案，例如聊天机器人和虚拟代理，客户可以实施这些解决方案来满足业务需求，而无需花费时间和费用在内部构建这些功能。
众多好处
在从云存储的数据中提取数据的同时，集成生成式人工智能可以实现更加敏捷、高效和响应迅速的业务流程。这种集成可确保基于实时数据不断完善流程，从而简化工作负载、改进资源分配并提高整体业务绩效。
已经进入云端的组织，意味着其核心客户和交易数据托管在云平台上，将更容易地利用人工智能和机器学习解决方案。根据架构，这些企业可以比那些没有采用云的企业更快地开始试验、评估并最终利用人工智能服务。
压力累积
对人工智能的需求，正在给整个云基础设施带来压力。这一点可以在云提供商的盈利预测中看出，该预测显示，用于扩展和改造数据中心以及部署GPU和TPU(人工智能所需的主要增量硬件组件)的预计资本支出将大幅增加。
随着云人工智能技术的成熟，提供商将不断推出旨在降低入口坡度的服务。支持云迁移的自动化工具变得越来越复杂，使组织能够进行管理和保护的平台解决方案也在不断改进。此外，云提供商还提供许多激励措施和投资，以帮助组织规划云之旅，包括教育和提高其技术专业人员的技能。
如今，超大规模云提供商正在推出各种即用型人工智能服务，如数据提取、聊天机器人和虚拟代理以及数据异常检测。用户可以实现这些人工智能功能，因为这可以相对快速地解决业务问题，并且无需花费时间和费用在内部构建这些功能。
潜在缺点
开发和部署大型人工智能模型的巨大成本和能源需求，给人工智能云计算带来了挑战。而且，工作人员需要具备复杂的技能，并对可解释性、可靠性和安全性等核心人工智能和自动化原则有透彻的理解。
另一个担忧是，人工智能的幻觉和偏见可能会导致意想不到的后果。不过，这些问题可以通过部署适当的保护措施和设计实践来缓解。
将人工智能应用于云计算，还可能会将敏感或专有信息暴露给未经授权的人员或组织。为了确保敏感信息的安全，应该采取额外的控制和数据保护措施，特别是考虑到通常需要非常大的数据集来正确训练人工智能引擎。
不过，最终，云和人工智能相结合的好处将超过任何缺点。对于几乎所有组织而言，自行构建必要的计算基础设施来支持大规模的人工智能工作负载在经济上是不可行的，也不会在各自的市场中提供竞争优势。
展望未来
人工智能将使云应用变得更容易、更快、更具成本效益。除了这些核心优势之外，还可以利用云计算的弹性、一致性和可扩展性，高效、大规模地创建和部署人工智能模型。人工智能还将有助于增强可消费性和可移植性，通过抽象层来隐藏基础设施的复杂性并简化访问，从而在各种环境中提供统一的体验和可移植性属性。
