人工智能如何改變雲計算
人工智能和雲計算是天作之合。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
- 雲用戶正在結合人工智能工具來重塑業務。
- 將生成式人工智能集成到雲中的好處。
- 人工智能和雲結合的安全缺陷仍然令人擔憂。
人工智能和雲計算帶來了技術革命，這已經不是什么祕密了。現在，這兩股影響深遠的力量正在聯合起來，重塑企業，並最終重塑我們所有人的生活。
雲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務功能生產力的一切。
人工智能正在加速雲計算的採用，同時也使雲提供商能夠增強平台解決方案和服務。大多數人工智能解決方案要么是由雲超大規模企業直接提供的服務，要么是構建在超大規模企業雲基礎設施之上的解決方案。
雲採用者通過使用超大規模企業开發的人工智能工具，來加速對人工智能的探索和應用。已經進入雲端的企業可以很容易地訪問托管解決方案，用於开發、測試和實施新的基於人工智能的應用。
許多超大規模雲提供商正在加入人工智能潮流，推出一系列即用型基於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務需求，而無需花費時間和費用在內部構建這些功能。
衆多好處
在從雲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務流程。這種集成可確保基於實時數據不斷完善流程，從而簡化工作負載、改進資源分配並提高整體業務績效。
已經進入雲端的組織，意味着其核心客戶和交易數據托管在雲平台上，將更容易地利用人工智能和機器學習解決方案。根據架構，這些企業可以比那些沒有採用雲的企業更快地开始試驗、評估並最終利用人工智能服務。
壓力累積
對人工智能的需求，正在給整個雲基礎設施帶來壓力。這一點可以在雲提供商的盈利預測中看出，該預測顯示，用於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。
隨着雲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。支持雲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台解決方案也在不斷改進。此外，雲提供商還提供許多激勵措施和投資，以幫助組織規劃雲之旅，包括教育和提高其技術專業人員的技能。
如今，超大規模雲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，因爲這可以相對快速地解決業務問題，並且無需花費時間和費用在內部構建這些功能。
潛在缺點
开發和部署大型人工智能模型的巨大成本和能源需求，給人工智能雲計算帶來了挑战。而且，工作人員需要具備復雜的技能，並對可解釋性、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後果。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。
將人工智能應用於雲計算，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。爲了確保敏感信息的安全，應該採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，雲和人工智能相結合的好處將超過任何缺點。對於幾乎所有組織而言，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勢。
展望未來
人工智能將使雲應用變得更容易、更快、更具成本效益。除了這些核心優勢之外，還可以利用雲計算的彈性、一致性和可擴展性，高效、大規模地創建和部署人工智能模型。人工智能還將有助於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並簡化訪問，從而在各種環境中提供統一的體驗和可移植性屬性。
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