[.com原创文章]数字时代，人工智能的普及加速了云计算市场的悸动，以AI为代表的智能技术已经被纳入云服务领域。在全球范围内，谷歌和微软这两家强调AI能力和技术的云厂商正在蚕食AWS的主导地位；国内百度云和华为云这两个以AI为卖点的“后起之秀”也在快速崛起，而阿里云去年11月更名为阿里云智能，百度云更名为百度智能云，这是这种变化的另一个角度的缩影。从诞生到现在，云计算十余年的高速发展，正在AI的注入下迎来重大变革。今天，就让我们从以下几个方面来梳理一下智能与云的结合带来了哪些变化。1、云的基础设施正在走向智能化。作为承载云的幕后英雄，数据中心基础设施正在悄然加速这场云革命的进程。过去，数据中心机房的建设需要遵循很多规范和标准。建设要求包括数据中心机房分类及性能要求、机房选址及设备布置、环境要求、建筑结构、空调、电气技术、电磁屏蔽、机房布线、机房监控及安全防护、技术要求对于给排水、消防等，建设周期长、投资大、运行成本高、效率低。模块化数据中心是基于云计算和智能化的新一代数据中心部署。为应对机器学习、高性能计算、分布式、弹性扩展等新发展趋势，采用模块化设计理念，最大限度降低基础设施与机房环境的耦合度，集成供配电等子系统、制冷、机柜、气流遏制、综合布线、动态环境监控，提升数据中心整体运营效率，实现快速部署、弹性扩展、绿色节能。模块化数据中心可以满足IT业务部门对未来数据中心基础设施建设的迫切需求，如标准化设计、组件工厂化预制、快速在线部署、有效降低初期投资、模块内能量池管理、高动态IT基础设施等。资源。利用、智能运维管理，保障重要业务连续性，提供共享IT服务（如跨业务基础设施、信息、应用共享等），快速响应业务需求变化，弹性伸缩，以及绿色节能的数据中心等等。到2020年，50%的组织将开始尝试合理化数据中心的工作负载，并加速采用云智能技术，对云业务的工作负载进行智能分析，科学合理地将工作负载自动分配给基础设施方式。要真正实现基础设施的高效和动态节能，需要基础设施的设计布局和IT运营模式发生翻天覆地的变化。2、云是AI最好的容器。以AlphaGo为代表的人工智能彻底打败了人类围棋高手，震惊了整个世界。近年来，人工智能在语音和图片识别、精准营销、天气预报、交通指挥、海空灾害搜救、垃圾短信和邮件识别等各个领域都有应用。在这些看似无关的领域之间？?答案是它们都使用了同一个数学公式——贝叶斯公式。本质上，人工智能是一种基于贝叶斯统计的计算。既然是计算，那肯定是在计算能力的基础上发生的。企业想要获得AI算力，只有两条路：本地私有云或者公有云。AI等技术的基本模型是先训练一个模型，然后部署到某个场景进行推理和计算，最后应用产生结果。从训练到推理，每个阶段所需的计算能力都是巨大的。其中，训练阶段需要的计算能力最大，强度最大，推理阶段则相反。该模型已经过训练，不需要大量的计算。为了尽快得到推理结果，允许精度较低的运算。另一方面，AI模型需要反复测试，不同测试所需的算力不同，算力需求灵活，时多时少。这些问题决定了AI所需要的计算能力必须具有高度的灵活性。云的弹性和快速扩展性，按需提供不同的计算资源，成为现实条件下AI的最佳交付方式。例如，如果企业拥有自己的本地私有云，则需要花费数十万甚至数百万来构建用于AI训练的GPU池。然而，在训练和获得数据之后，这些硬件就没有用了。避免闲置浪费，当然直接去调用公有云上的AI算力是最好的选择。结合不同公有云的AI优势，不同AI模型的训练和推理，按时长和效果付费，对企业来说绝对经济适用。当前，人工智能持续火热，其对算力的需求早已超越通用CPU的摩尔定律发展。我们看到以GPU、FPGA、ASIC为代表的异构计算在基础资源层已经成为方向和趋势，平台层提供智能。工具组件和模型训练管理上的智能云应用服务越来越多。通过云端，可以将异构资源转化为通用的AI计算能力，实现弹性供给，即在业务高峰期随时调用，业务低迷时可以消失，所以它可以轻松应对大量业务挑战。便捷的智能云服务快速满足生产场景需求，从而推动产业升级。在云数据中心，各公有云服务商部署了高性能的云计算服务器，应用于视频编解码、深度学习、科学计算、旅游购物、天气预报等多种场景。随着人工智能技术的发展，未来云数据中心的应用场景将大大丰富。“云+AI”是引领云计算应用的下一个阶段。“云+AI”蕴含巨大商机。云与人工智能是一种相互成就的关系。云计算强大的计算能力使AI能够提供更精准的服务，AI使云能够提供更深层次的实现。可以说，云是AI最好的容器和动力源，AI是云落地的“利器”。3、AI改变云服务我们知道，公有云按照交付方式主要分为三种：IaaS、PaaS、SaaS。在全球范围内，SaaS是主流，这意味着云的主要能力是承载不同的软件和应用服务。在国内市场，IaaS仍然占据60%以上的份额。也就是说，基础设施仍然是国产云服务的主要角色。这表明，大多数中国企业上云的核心目的并不是为了获得某些应用，而是将原有的业务和应用迁移到云端，以扩大资源利用率，替代高成本的服务器。在这种情况下，公有云更多的是起到业务支持的作用。然而，在人工智能技术融入云格局后，它改变了云服务的交付方式，并在优化生产力方面取得了重大进展。人工智能的核心能力是可以替代部分重复性强、即时性高的人工作业。比如机房巡检、安保、质检、人工运维，再进一步的智能巡检、智能安防、智能运维、无人值守、无人驾驶等。不难发现，他们的特点是，他们做不需要云的特性来支撑业务，但他们非常需要AI来优化生产力，实现“提质增效”的目标。人工智能与云服务的结合产生了很多高价值的服务，比如场景语义理解、大数据决策系统、语音识别、人脸识别、深度学习等等，进而从市场行为、商业对服务需求的逻辑可能会发生一系列变化，这是当今云服务市场重新繁荣的核心原因，大量资本、龙头企业和开发者开始聚集，共建生态。当然，云与AI的结合在今天还处于初级阶段，更多的还在厂商的宣传中。AI技术要真正下沉到行业，需要深入生产场景，结合业务完成高精度模型的科学训练和一些复杂的运算，并具备一定的推理和计算能力。边缘侧和终端侧，从而达到最佳的成本效益比。这就需要将云端+端的AI算力与硬件的算力紧密结合，打造一个整体。因此，云+AI服务的成熟还需要时间和技术的进一步发展。从历史上看，服务器时代的端到网，再到云计算时代的云到网，会成为AI时代新的云-网-端结构。发现了新的机会。4、AI改变云交付，进军工业互联网是互联网企业的响亮口号。但是，产业互联网不同于消费互联网。工业互联网的量级更大。不同行业和公司的应用需求复杂多样。定制是不可能的一步坎。一个产品如果不能直接产生价值，不能直接服务于外界，就必须成为别人产品的一部分，将他们融合起来，让别人的产品提供更好的服务。于是乎，阿里云和华为云都提出了“被融合”的概念。事实上，集成并不是什么新鲜事。过去，IT行业强调集成的重要性。但要说到云服务市场，归根结底还是业务交付模式在改变。站在数字时代的入口，AI人工智能在企业不同场景中的应用更加广泛。泛在连接+数字化平台+无所不在的智能成为新一代云服务的核心。这些趋势都指向同一个变化，即云服务交付给企业用户时，不应该仅仅使用云资源、容器虚拟机、API或付费软件，而应该是一个系统工程。随着人工智能需求的不断深化，企业需要将人工智能深度应用到生产业务场景中，实现解决方案交付。作为厂商，需要跟踪企业不同业务需求的变化，实现交付产品的不断迭代，通过无所不在的智能赋能业务，帮助企业持续成长。5.人工智能改变边缘计算的未来。随着物联网的兴起，一个万物互联的时代正在到来。不仅有数百亿终端设备连接到云端，还有以PB为单位的海量数据。以智能相机为例，随着分辨率从1080P变为4K，一天采集的数据量将达到200GB。据统计，2018年互联网用户平均每天产生1.5GB的数据。随着PB级数据不断向云端传输，云服务器的压力也越来越大。物联网终端能否进行实时计算处理？边缘计算应运而生。所谓边缘计算，是指在靠近物或数据源头的一侧，集成网络、计算、存储、应用核心能力，就近提供智能计算和数据服务的开放平台。这样做的好处是，终端设备生成的数据不需要传输到云端，经过人工智能处理后返回给数据生成端。采用边缘计算技术，数据直接在设备生成端计算，就近处理后可直接反馈给设备。5G技术的诞生，加速了人工智能与物联网的结合，将进一步加强对边缘终端和传感器网络数据的实时采集和分析，提高我们使用能源、灌溉农田或配送的效率品，同时减少浪费和污染。人工智能将改变边缘计算的未来，真正实现物联网，造福我们的生活。6、AI改变云生态随着AI的发展，云计算市场将产生更加复杂的产业链关系。我们看到，芯片能力、硬件能力、技术服务能力、算法开发能力在云市场变得更加重要，一个云厂商很难同时具备这些能力，这就带来了另一个关键点。云计算转型。:生态状况正在迅速增长。今年以来，我们可以看到全球云服务市场的收购持续增加。比如微软收购Github就引起了轩然大波，但其产业目的无疑是为了将开发生态更紧密地固定在自己的体系内。阿里云不仅做神龙服务器，还开始做芯片。2018云栖大会上，阿里将此前收购的芯片公司中天微和达摩院自研芯片业务整合为一家芯片公司——平头哥半导体有限公司，并大力推进云融合。优化的芯片布局。AI从芯片、算力、模型、场景应用到产品化，是一条很长的线。单一能力的云厂商很难全面覆盖。但是，生态合作、联合研究、共同创造是必由之路。随着企业级云应用的推进和深入，我们可以看到越来越多的云厂商致力于在未来推出联合解决方案，包括软件厂商之间的相互合作，以及硬件厂商和软件厂商之间的合作。7.AI提高了开发者的地位。随着云2.0时代的到来，云市场的重心已经从IaaS转移，企业更加注重PaaS和SaaS服务的建设，使得开发者成为所有IT企业争夺的对象。AWS、阿里云等新兴云服务商聚集了大量云应用开发者。这些开发者已经成为他们的忠实粉丝，追随者超过了传统开发者。传统的硬件厂商，如华为、新华三、思科等，也将开发者视为自己重要的合作伙伴，为云服务提供支持，因为他们的产品也需要通过API与云应用实现更好的集成。大量不同的开发者满足大量用户复杂的云需求。作为人工智能的必经之路，云服务是理想的接口。因为客户多，所以聚集了开发者；并基于良好的发展生态，吸引更多客户加入。同时，除了AI，中国的SaaS还有广阔的发展空间，开发者是主力军。加强开发者社区和工具建设，提升开发者能力，更好地服务用户。今年众多AI技术社区的成立，AI开发者赋能计划的兴起，都可以看作是云服务这一变化趋势的投射。结语数字时代，AI与云的结合，让数据不再是冷冰冰的数字供人们观看。人们对数据进行分析，使其产生效益和价值，改变了传统的企业云服务模式。AI人工智能是一项不断发展的技术，不仅会影响云的未来，也会影响到每一个人。我们相信，AI人工智能的未来是光明的，但前进的道路是曲折的。只要方向对了，就不用怕路漫漫其修远兮。一直走下去，总会有一个从量变到质变的过程。Normal07.8lb02falsefalsefalseEN-USZH-CNX-NONE/*样式定义*/table.MsoNormalTable{mso-style-name:Normaltable;mso-tstyle-rowband-size:0;mso-tstyle-colband-size:0;mso-style-noshow:yes;mso-style-priority:99;mso-style-parent:"";mso-padding-alt:0cm5.4pt0cm5.4pt;mso-para-margin:0cm;mso-para-margin-bottom:.0001pt;mso-pagination:widow-orphan;font-size:10.5pt;mso-bidi-font-size:11.0pt;font-family:isoline;mso-ascii-font-family:isoline;mso-ascii主题字体:minor-latin;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