人工智能和云计算带来了技术革命,这不再是秘密。现在,这两种影响深远的力量正在联合起来,重塑企业,最终重塑我们所有人的生活。
云提供商正在利用自身在人工智能方面的进步,从供应链的可预测性和代码生成,到网络威胁的检测和响应,以及业务功能的生产力。
人工智能正在加快云计算的应用,同时也使云提供商能够加强平台解决方案和服务。大多数人工智能解决方案要么是云超大型企业直接提供的服务,要么是超大型企业云基础设施建设的解决方案。
云用户利用超大型企业开发的人工智能工具,加快对人工智能的探索和应用。已进入云端的企业可以轻松访问基于人工智能的开发、测试和实施新应用的托管解决方案。
很多超大型云提供商都在加入人工智能的潮流,推出一系列基于人工智能的即用解决方案,比如聊天机器人和虚拟代理。客户可以在内部构建这些功能,而不需要花费时间和成本,实施这些解决方案来满足业务需求。
人工智能助力云计算的好处。
集成生成式人工智能在从云存储的数据中提取数据的同时,可以实现更敏捷、更高效、更快速的业务流程。这种集成可以保证基于实时数据不断完善流程,从而简化工作负载,改善资源分配,提高整体业务绩效。
已进入云端的组织意味着其核心客户和交易数据将在云平台上托管,人工智能和机器学习解决方案将更容易使用。根据结构,这些企业可以比不使用云的企业更快地开始测试、评估和最终使用人工智能服务。
对人工智能的需求正在给整个云基础设施带来压力。这一点可以从云提供商的盈利预测中看出。预测显示,预计用于扩展和改造数据中心和部署GPU和TPU(人工智能所需的主要增量硬件组件)的资本支出将大幅增加。
随着云人工智能技术的成熟,提供商将继续推出降低入口坡度的服务。支持云迁移的自动化工具越来越复杂,可以管理和保护组织的平台解决方案也在不断完善。此外,云提供商还为组织规划云之旅提供了许多激励措施和投资,包括教育和提高技术专业人员的技能。
如今,超大型云提供商正在推出数据提取、聊天机器人、虚拟代理、数据异常检测等多种即用人工智能服务。用户可以实现这些人工智能功能,因为它们可以在不花费时间和成本的情况下相对快速地解决业务问题,并在内部构建这些功能。
人工智能助力云计算的潜在缺点。
大型人工智能模型的巨大成本和能源需求的开发和部署给人工智能云计算带来了挑战。此外,工作人员需要具备复杂的技能,并彻底理解可解释性、可靠性和安全性等核心人工智能和自动化原则。
另一个担心是人工智能的幻觉和偏见可能会导致意想不到的后果。然而,通过部署适当的保护措施和设计实践,可以缓解这些问题。
在云计算中应用人工智能也可能向未经授权的人或组织暴露敏感或专有信息。为了保证敏感信息的安全,应采取额外的控制和数据保护措施,尤其是考虑到人工智能引擎的正确训练通常需要非常大的数据集。
然而,最终,云和人工智能相结合的好处将超过任何缺点。对于几乎所有组织来说,在经济上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荷是不可行的,也不会在各自的市场上提供竞争优势。
人工智能将使云应用更容易、更快、更具成本效益。云计算的弹性、一致性和可扩展性除了这些核心优势外,还可以高效、大规模地创建和部署人工智能模型。人工智能还有助于增强可消费性和可移植性,通过抽象层隐藏基础设施的复杂性,简化访问,从而为各种环境提供统一的体验和可移植属性。
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