云电脑与人工智能相结合：革新技术
2023-02-10 15:23:17云电脑和人工智能都在享受着强劲的增长曲线，但它们的结合关系才是最能推动数字化转型的。
人工智能作为第一个自生成技术，是对过去的彻底突破。从来没有一项技术能够在没有人类帮助的情况下自我改进。
云电脑现在是 IT 的基础，它提供的按需工具集让前几代产品相形见绌。最重要的是：它可以无限扩展。
虽然云电脑和人工智能有不同的挑战和不同的增长路径，但它们的发展密不可分地交织在一起，但并未引起太多关注。这两种技术正在合并为一个实体。在许多方面，它们已经在基本层面上结合起来了。
例如，非凡的AI 聊天机器人 ChatGPT依赖于其主机云电脑平台 Microsoft Azure 的计算能力。没有云电脑的支持，人工智能在未来学家眼中将只是一线希望。
反过来，云电脑从 AI 中受益匪浅。例如，AIOps在云电脑管理中发挥着重要作用——随着时间的推移，这一作用将变得更加重要。
云电脑和人工智能市场的预计收入简直令人震惊
到 2021 年，云电脑市场收入估计为 3800 亿美元。从现在到 2030 年，云电脑市场的复合年增长率 (CAGR) 为 17%，预计到 2030 年云电脑市场将达到 1.6 万亿美元的高位。
人工智能拥有一条更加引人注目的趋势线。2021 年人工智能市场的收入为 1360 亿美元。人工智能收入以 38% 的复合年增长率高速增长，预计到 2030 年将增至 1.8 万亿美元。
真正令人震惊的是合并后的收入。假设对 2030 年的预测是正确的，将云电脑的 1.6 万亿美元添加到 AI 的 1.8 万亿美元中。到本十年末，AI-Cloud 市场的总和将达到惊人的 3.4 万亿美元。
底线：云电脑和人工智能提供商将在未来几年赚取巨额资金。
云电脑：快速启动，快速发烧
显然，云电脑和 AI 处于不同的业务采用级别。云电脑的历史比人工智能短，但云电脑在使用方面走得更远。人工智能离令人兴奋的新事物更近了一步。然而，这两种新兴技术都提供了巨大的潜力和巨大的挑战。
现在云电脑已成为主流，它的缓慢起步已被遗忘。我们所知道的云电脑在 2006 年随着 Amazon Web Services 的推出而首次亮相。然而到 2012 年，只有 12% 的企业在云电脑中拥有应用程序。到 2014 年，这一比例跃升至 69%。在这种快速增长的突飞猛进中，成熟的供应商被指责为“洗云电脑”，这是一种将疲惫的遗留软件称为“云电脑”以使其看起来具有前瞻性的欺骗性做法。
现在是 2023 年，战争结束了，云电脑赢了。多云电脑采用使业务饱和。但是，尽管它迅速崛起，但云电脑给企业领导者带来了不小的挫败感。
许多公司在没有计划的情况下使用云电脑平台——COVID-19 大流行的热潮尤其混乱。由于云电脑仍然相对较新，并且仍在快速发展，因此没有可靠的指导方针来指导公司。
这种围绕多云电脑的挫败感是尖锐的。我从许多高管那里听到：应对不同供应商和不同工具集的挑战引起了人们的极大关注。
成本尤其令人担忧。云电脑最初是作为数据中心的更便宜的替代品出售的。但它已经演变成一种更强大、更灵活——有时甚至更昂贵——的替代云电脑解决方案。
令人沮丧的是，一些公司正在遣返他们的工作量；实际上迁移回数据中心是为了省钱。云电脑很棒，但它并不是万能的。
人工智能：“昂贵的科学实验”
与云电脑相比，人工智能已经发展了 70 多年。艾伦·图灵 (Alan Turing ) 于 1950 年推出了他著名的图灵测试，而 1960 年代见证了对早期机器学习模型的认真修补。1997 年，IBM 的深蓝使用人工智能击败了国际象棋世界冠军加里卡斯帕罗夫。
然而，即使人工智能酝酿已久，公司仍在努力充分利用其潜力。德勤 2022 年 10 月的一份报告指出，“不幸的是，尽管部署活动有所增加，但许多组织仍在为中等结果而苦苦挣扎。”
公司在 AI 部署方面取得了成功，但也有大量“昂贵的科学实验”——失败的计划被作为学习经验注销。
一些高管坦率地告诉我，人工智能还没有准备好迎接黄金时段。德勤调查确定了启动和扩展项目的最大挑战：
人工智能技术和解决方案的资金不足（30%）。
缺乏技术技能 (29%)。
选择正确的人工智能技术 (29%)。
更积极的是，德勤指出：
79% 的领导者报告全面部署了三种或更多类型的人工智能，高于一年前的 62%。
76% 的受访者表示，未来一年人工智能投资将“略微/显着”增加。
AI 的核心挑战是许多最高管理层成员并不理解它。这并不奇怪——人工智能比深度学习、神经网络和算法等早期企业技术复杂得多。人工智能被广泛认为类似于魔法药水。只需将其洒在上面，软件就会唱歌跳舞并煮鸡蛋。
最令人困惑的是，购买 AI 解决方案的公司没有明确的方法来测试它并比较供应商的产品。一家提供商的 AI 比另一家更好还是更差？不可能像存储系统那样进行量化。从企业对企业 (B2B) 买家的角度来看，人工智能是一个黑匣子。
云电脑与人工智能：共生关系
尽管云电脑和人工智能之间存在对比，但它们之间存在着一种深刻的共生关系：两种技术都推动了另一种技术的发展。
云电脑和人工智能被锁定在一个“良性循环”中，其中一个的增长必然会带动另一个的弧线。这种相互支持的螺旋上升以多种方式发生。
云电脑如何驱动人工智能
云电脑端人工智能开发者服务
这一类别的主要驱动力是提供 AI 开发平台的顶级云电脑超大规模提供商。AWS、Azure、谷歌云电脑和其他云电脑领导者都在销售所谓的云电脑 AI 开发人员服务。
这些基于云电脑的平台提供了一个庞大且不断增长的工具集来开发 AI。用户登录并使用软件开发工具包 (SDK)、API 或应用程序构建他们公司的 AI。在某些情况下，用户甚至不需要数据或 AI 方面的专业知识来完成有效的工作。
基于云电脑的预建人工智能工具
大量软件即服务 (SaaS) 供应商提供 AI 工具。这些基于云电脑的人工智能工具运行着企业职能的全部领域。
特别是，网络安全市场中新兴的扩展检测和响应(XDR) 技术在很大程度上依赖于基于云电脑的人工智能。另一个利用基于云电脑的人工智能的领域是应用程序监控和应用程序可观察性。数据管理和自动化也是流行的 SaaS 工具。
有许多 SaaS 格式的低代码和无代码应用程序。值得注意的是，这些低代码工具使非技术人员能够创建人工智能辅助应用程序。
人工智能供应商利用云电脑
越来越多的独立 AI 供应商利用自己的云电脑平台提供 AI。其中一些非常成功。示例包括提供 H20 AI Cloud 的H20.ai和带有 AI Cloud Platform 的DataRobot 。
这些供应商与 AI 市场中的云电脑超大规模厂商竞争。这场市场大战引发了一个关于 AI 未来的大问题：哪种类型的供应商将主导 AI 领域，是云电脑超大规模供应商还是基于云电脑的独立 AI 供应商？
这场市场大战引发了一个关于 AI 未来的大问题：哪种类型的供应商将主导 AI 领域，是云电脑超大规模供应商还是基于云
电脑的独立 AI 供应商？
聪明的钱可能会选择超大规模企业：客户已经与他们开展业务，而这些财力雄厚的云电脑玩家几乎可以购买任何规模较小的玩家。
另一方面，与云电脑无关的数据业务的成功表明，客户重视独立于庞大的超大规模数据中心。因此，也许独立的 AI 供应商最终会赢得 AI 领域。
或者：人工智能市场是如此有利可图，以至于这两类供应商都有空间。
AIOps 提供云电脑管理
人工智能在这个角色中仍处于起步阶段，正在演变成云电脑管理中的核心角色。这是一个迫切的需求，因为多云电脑环境非常复杂；公司经常抱怨管理这些复杂技术令人头疼。
新兴的解决方案称为 AIOps，即管理 IT 运营的人工智能，其中云电脑是核心要素。AIOps 协助创建和监控多云电脑的自动化。
1999 年获得图灵奖的计算机科学家 Jim Gray 预测了一个由 AI 管理的云电脑世界。格雷预见到了他所谓的“空中服务器”——本质上就是今天的云电脑。他的目标是“建立一个供数百万人使用但由一个兼职人员管理的系统”。
AIOps 代表了简化云电脑管理的愿景——但在可预见的未来，多云电脑不会由一个人管理。
人工智能需求构建云电脑存储市场
人工智能所需的海量数据存储需要云电脑存储的容量。人工智能总是渴望数据；它吞噬数据并要求更多。云电脑的可扩展性使这种海洋数据存储成为可能。需要更多存储空间？只需点击云电脑控制面板上的几个按钮。静态数据存储库——昨天的数据中心——永远无法支持今天的人工智能增长。
人工智能对更多存储的需求将继续推动云电脑的增长。随着人工智能的快速发展，云电脑存储也将随之上升。
AI 支持大量基于云电脑的工具集
人工智能通过使云电脑供应商能够提供大量基于人工智能的工具来增加云电脑的功能。所有领先的云电脑玩家，包括一大群较小的 SaaS 供应商，都提供一系列人工智能增强软件。
客户通过登录他们选择的云电脑提供商（云桌面厂家）来访问这个领先的工具集，使云电脑在保持竞争力的持续竞争中变得更加重要。
云电脑和人工智能将如何改变业务？
当这两种强大的技术在更大程度上协同工作时，将是企业 IT 的真正革命。这个过程才刚刚开始。
云电脑、人工智能和技术民主化
可以说，云电脑与 AI 结合的最大结果将是技术的更大程度的民主化。强大的技术工具将不再只有最富有的公司才能使用。即使是利用云电脑和 AI 增强工具的新兴企业，在没有大量资金的情况下也将拥有巨大的市场力量。
云电脑本身一直是一股强大的民主化力量。通过在租赁基础上提供计算，它使小型企业能够与拥有精心设计的数据中心的企业竞争。
人工智能通过提供具有“乘数效应”的工具来增加更大的民主化效果。例如，基于人工智能的自动化和机器学习可以完成许多员工的工作。
另一方面：云电脑人工智能帮助大盘股
如上所述，尽管云电脑与人工智能的组合使技术民主化成为可能，但硬币还有另一面。
构建最先进的 Cloud-AI 部署非常昂贵。它需要一支经验丰富、知识渊博的团队，要求最高薪水和一个漫长且成本高昂的管理和持续发展过程。
但一旦建成，这个强大的平台将带来超越市场的竞争优势。最大的公司利用如此复杂的工具集的能力将加剧他们与资金有限的竞争对手之间的差距。从本质上讲，人工智能与云电脑的结合将使富人变得更富有。
从本质上讲，人工智能与云电脑的结合将使富人变得更富有。
云电脑和人工智能的未来
随着云电脑和 AI 合并为一个实体，未来变得更加难以预测。这两种强大技术的结合发展可能会产生一系列显着的结果。然而，一些可能的情景似乎在遥远的地方很清楚。
云电脑-人工智能技能差距
这个AI-Cloud的新世界，需要一大批专家不断建设和维护。这些工作中有许多将是有利可图的，并且需要更高水平的技能，通常包括大学水平的数学和计算机教育。
在这里，技能差距出现了丑陋的一面。这是困扰 IT 多年的障碍，并且没有停止的迹象。问题是双重的：
复杂性：在过去的三到五年里，IT 行业朝着复杂性迈出了曲棍球棒的一步。云电脑和人工智能做出了贡献，边缘计算、网络安全和金融科技也做出了贡献。
采用：云电脑、人工智能和相关技术的采用也在增长，即使它们的复杂性在增加。企业意识到这些技术在他们的战略中更为重要，并且相应地增加了投资。
实际上，当今 IT 面临的挑战更加复杂，而且数量更多。
因此，缺乏熟练的人才将使云电脑人工智能的发展速度放慢，但在可预见的未来，高薪职位空缺并不缺乏。
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