AI云悄然興起
作為一個剛剛被推進實施的新興概念，AI云強調將人工智能同云計算結合起來。AI工具與軟件一直在為云計算提供更新、更高的價值提升；同時，云計算不僅僅在數據存儲與計算方面具有成本優勢，而且在AI的應用層面也發揮著重要作用。
AI云的實質就是專為支撐AI用例而構建的共享基礎設施，能夠在任意時間點上基于云基礎設施同時支持多個項目與AI工作負載。AI云將AI硬件與軟件（包括開源軟件）結合起來，立足混合云基礎設施提供AI軟件即服務，大大降低企業訪問AI資源、使用AI功能的準入門檻。
AI算法的運行需要大量算力資源，多數企業無法獨力承擔。但以軟件即服務或基礎設施即服務為啟發應運而生的AI軟件即服務，正在消除人們對這項技術的恐懼感和陌生感。
為什么使用AI云
AI云最引人注目的優勢，在于它所能化解的實際挑戰。它讓AI真正實現了大眾化與易用性。通過降低采用成本并促進共同創新，AI云正在全力推動企業的AI轉型之路。
如今，云已經成為AI的力量放大器，將AI驅動的洞察能力交付至每個人手中。另外，雖然現有云計算技術的普及度遠遠高于AI本身，但AI的介入也一定能夠進一步提升云計算的運行效率。
這些AI驅動計劃能夠為決策流程提供戰略輸入，充分發揮云計算的靈活性、敏捷性與規模支持優勢，最終成為智能體系中源源不斷的動力源。另外，云計算還顯著增加了AI的影響范圍與覆蓋面，以用戶企業為起點逐步向更大的市場鋪開。事實上，AI與云計算更會相互促進，以云為依托發揮AI技術的真正潛力。
而這一切的前提，又取決于企業能否在業務場景中借助已經無處不在的云資源發揮自身AI專業知識。企業在AI領域的投資將通過云獲得數倍回報，也正是這樣的價值前景讓AI云有了令人難以抵抗的吸引力。
AI工作負載在本質上具有計算與內存密集型屬性，這一點在訓練新模型與運行既有模型方面都有明確體現。涉及視頻、語音或者大規模文本數據的工作負載往往需要巨大的內存空間與處理器算力，而云擴展資源能夠借自動化之力輕松完成資源配置。滿足了這個前提條件，客戶就能從各類AI服務、對接精選數據集的解決方案、訓練模型以及端到端工具棧中切實獲益。
云托管AI平臺分為多個層，最底層為基礎設施管理層，用以保證計算過程始終具備良好的云/超大規模基礎設施中立性與按需可擴展能力。
接下來則是工程生命周期管理層，這是實現AI供應商與技術工作臺中立性、推動標準化及低部署門檻的關鍵。AI能夠優化硬件的使用方式，并實現良好的處理器（CPU/GPU）架構中立性。
中間層負責管理AI與數字勞動力，同時提供運營可見性。
接下來是API層，允許更廣泛的開發者社區使用預定義的基礎模型，保證按需提供標準化或“共享化”的技術服務。
最頂層則是體驗層，允許用戶訪問資產、獲取功能與專業知識、促進協作，實現重用、學習與眾包。
面向未來的AI云
企業需要構建企業級AI平臺戰略，通過軟件堆棧將多種技術結合起來，以系統化方式將不同元素拼接匯聚以擴大AI應用，同時以眾包開發的方式打破技能孤島。
為了面向未來做好準備，企業應總結出一套方法，保證自身能夠全面實現基礎設施等關鍵因素的中立性，具體涵蓋超大規模設施供應商、AI模型、算法乃至AI工具棧開源供應商等。在企業層面對模型、數據集和數據管道的管理流程進行標準化，借此實現隨時切換能力、底層組件變化而不會妨礙業務應用的正常運轉。
時至今日，與AI相集成的企業軟件已經成為AI應用的主要方式，而此類軟件也越來越仰仗云服務，這就讓AI云變得觸手可及。要讓這一前景確切變為現實，企業必須積極開展合作，為電信、制造、醫療、金融及保險等不同行業建立特定的場景與模型。另外，垂直行業也應快速構建相應的AI功能，幫助企業轉向”AI優先“這一全新形態。
