博鱼中国官网云智能带来的是什么改变正在蚕食AWS的霸主地位;国内百度云和华为云这两家以AI为卖点的“后起之秀”上升速度也很快，而阿里云在去年11月改名叫阿里云智能，百度云改名叫百度智能云，是这场变革另一角度的缩影。

　　云计算从诞生到现在，十几年的快速发展，正在AI的注入下迎来一场大变局。今天，让我们从以下几个方面，梳理一下智能与云的结合究竟改变了什么。

　　以往数据中心的机房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级与性能要求，机房位置选择及设备布置，环境要求，建筑与结构、空气调节、电气技术，电磁屏蔽、机房布线、机房监控与安全防范，给水排水、消防的技术要求等，建设周期长、投资大、运营成本高、效率低。

　　模块化数据中心是基于云计算和智能的新一代数据中心部署形式，为了应对机器学习、高性能计算、分布式、弹性扩展等新的发展趋势，其采用模块化设计理念，最大程度的降低了基础设施对机房环境的耦合，集成了供配电、制冷、机柜、气流遏制、综合布线、动环监控等子系统，提高数据中心的整体运营效率，实现快速部署、弹性扩展和绿色节能。

　　模块化数据中心能满足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、组件工厂预制、快速上线部署、有效降低初期投资、模块内能源池化管理、动态IT基础设施资源高利用率、智能化运维管理、保障重要业务连续性，提供共享IT服务（如跨业务的基础设施、信息、应用共享等），快速响应业务需求变化，弹性扩缩容和绿色节能型数据中心等。

　　到2020年，50%的组织将开始努力使数据中心的工作负载合理化博鱼网页版官网登录-入口，并加速采用云智能技术，对云上业务的工作负载进行智能分析，把工作负载科学合理地自动分布到基础设施上，基础设施真正做到高效和动态节能，这就需要对基础设施的设计和布局以及IT运营模型做出巨大的改变。

　　AlphaGo为代表的人工智能，彻底的战胜了人类的围棋大师，震撼了全世界。近年来，人工智能应用在各个领域，比如语音图片识别、精准营销、天气预报、交通指挥博鱼网页版官网登录-入口、海难搜救、垃圾短信邮件识别等等，这些看起来彼此不相关的领域之间会有什么联系吗？答案是，它们都会用到同一个数学公式——贝叶斯公式。从本质上来说，AI是一种基于贝叶斯统计学的计算。既然是计算，就一定要在算力基础上发生。企业想要获得AI算力，也无非就是两条路：本地私有云或者公有云。

　　AI这类技术的基本模式是先训练一个模型，再把它推理部署到一定的场景，最后应用产生效果。从训练到推理，每个步骤所需的算力是差距巨大的。其中训练所需算力最多也最复杂。另一方面，AI模型需要反复测试，不同测试需要的算力各自不同，算力需求是弹性变化的，有时多有时少。这些问题决定了，AI所需算力必须具备高度的灵活性。

　　云的弹性快速扩展，随需供给不同的算力资源，就在现实条件下成为了AI的最佳输送方式。比如，一个企业有自己的本地私有云，为进行AI训练需要花费几十万甚至上百万构建一个GPU池，但是训练完得到数据，这些硬件就没用了，为避免闲置浪费，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，进行不同AI模型的训练和推理，按时长和效果付费，对企业来说绝对是经济适用的。

　　当前人工智能的持续火热，其对于算力的需求早已超过了通用CPU的摩尔定律发展，我们看到基础资源层以GPU、FPGAASIC为代表的异构计算成为方向和趋势，平台层提供智能工具组件和模型训练管理，其上的智能云应用服务也越来越多。通过云将异构资源变成一种普适的AI计算能力，做到弹性供给，即业务高峰期召之即来，业务低谷时挥之即去，轻松应对大量的业务挑战，便捷的智能云服务快速满足生产场景的需要，进而推动产业升级。

　　我们知道，公有云按照交付方式，主要细分为IaaS、PaaS、SaaS三种。全球范围内看，SaaS是主流，也就是说云的主要能力是承载不同的软件和应用服务。而在国内市场中，IaaS至今依旧占比超过60%。也就是说，基础设施依旧是国内云服务扮演的主要角色。这说明，大部分用云的中国企业，核心目标不是获取某种应用，而是把自己原有的业务和应用迁移到云上，扩大资源的使用率，以此替代服务器的高昂成本。这种情况下，公有云更多扮演着业务支撑的角色。而AI技术纳入云版图后，改变了云服务的交付，实现了优化生产力的重大进步。

　　AI的核心能力，是可以取代一部分重复性高、即时性强的人工工作。比如机房巡检、安防、质检、人肉运维，进一步可能有智能巡检、智能安防、智能运维、无人值守、无人驾驶等等。不难发现，它们的特点是不需要云的特性来支撑业务，但却极大程度需要AI来优化生产力，实现企业“提质增效”的目标。

　　AI与云服务的结合，产生了很多高价值的服务，继而从市场行为、商业逻辑到服务需求都可能发生一系列变化，这就是今天云服务市场的重新繁荣，大量资本、头部企业与开发者开始集结做生态的核心原因。

　　当然，今天云与AI的结合还处于初级阶段，更多还停留在厂商的宣传中。真正把AI技术下沉到产业，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操作，在边缘侧、终端侧具备一定的推理算力，以此达到最优化的算效比。这就需要云加端的AI算力与硬件上的算力紧密结合，构筑一个整体。所以云+AI服务的成熟，还需要时间，还需要技术的进一步发展。从历史进程上来看，服务器时代的端到网，再到云计算时代的云到网，在AI时代会变成云-网-端的新结构，这让云厂商必须自我革新，也让产业服务市场发现了新的机会。

　　进军产业互联网是互联网企业的一个响亮口号，然而产业互联网不同于消费互联网，产业互联网量级更大，不同行业不同企业的应用需求复杂多样，定制化是一个迈不过去的坎。如果产品不能直接产生价值、不能直接对外服务，就一定要变成别人产品的一部分，集成进去，让别人的产品提供更好的服务。于是乎，阿里云和华为云都先后提出了“被集成”的理念，其实被集成也不是什么新鲜说法，过去IT产业中就强调被集成的重要性。而在云服务市场要提这件事，归根结底是商业交付模式正在发生变化。

　　站在数字化时代的入口，AI人工智能被更广泛的应用在企业的不同场景，无处不在的联接+数字平台+无所不及的智能，成为新一代云服务的内核。而这些趋势都指向同一个变化，就是云服务被交付到企业用户手中时，不应该仅仅是用云资源、容器虚机、API或者付费软件，而应该是一个体系化工程。

　　当AI的需求不断加深，企业需要深度应用AI到生产业务场景，进行解决方案式交付。作为厂商则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，并通过无所不及的智能赋能业务，帮助企业持续增长。

　　伴随着物联网的崛起，一个万物互联的时代扑面而来，不止是上百亿计的终端设备接入到云，更有以PB为单位的数据洪流，以智能摄像头为例，随着分辨率从1080P转向4K，其一天所采集到的数据量将达到200GB，据统计，2018年时平均每名互联网用户每天将产生1.5GB的数据量。

　　随着PB级别的数据源源不断的传送到云端，云端服务器所承载的压力也随着增大。能不能在物联网终端进行实时计算和处理呢？边缘计算应运而生。所谓边缘计算，指在靠近物或数据源头的一侧，融合网络、计算、存储、应用核心能力的开放平台，就近提供智能计算和数据服务。这样带来的好处便是，终端设备产生的数据，不需要传送到云端，利用人工智能进行处理后，再返回数据产生端。利用边缘计算技术，数据在设备产生端直接计算，就近处理后便可直接反馈到设备。

　　5G技术的诞生，更是加快了人工智能与物联网的相结合，将进一步加强对边缘终端、传感器网络数据的实时收集和分析，提高我们使用能源、灌溉农田或配送商品的效率，同时减少浪费和污染。AI将改变边缘计算的未来，真正成就物联网，造福我们的生活。

　　随着AI的发展，云计算市场将产生更复杂的产业链关系。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中变得重要起来，而这些能力一家云厂商很难同时具备，这就带来了云计算变革中的另一个关键点：生态的地位急速增长。

　　今年以来，我们可以看到全球云服务市场不断加大收购力度。比如微软收购Github引起了轩然大波，但其产业目的，毫无疑问是将开发生态更紧密固定在自己的体系内。阿里云不仅做神龙服务器，还开始做芯片了。在2018云栖大会上，阿里将把此前收购的芯片公司——中天微系统有限公司和达摩院自研芯片业务一起，整合成一家芯片公司——有限公司，大力推进云端一体化的芯片布局。

　　AI从芯片、算力、模型、场景应用到产品化，是个很长的条线，原本能力单一的云厂商，很难全面覆盖，而生态合作，共研共创是必行之路。伴随着企业级云应用的推进和深入，我们将来可以看到越来越多的云厂商在致力于推出联合解决方案，包括软件厂商之间的相互合作，也包括硬件厂商与软件厂商的合作。，

　　随着云2.0时代的到来，云市场重心从Iaas上移，企业更多地关注PaaS和SaaS业务建设，使得开发者成为所有IT企业竞相争夺的对象。

　　AWS和阿里云等新兴的云服务商，聚集了大批的云应用开发者。这些开发者已经成为他们的忠实粉丝，其追随程度超过了传统的开发者。传统硬件厂商，比如华为、新华三、思科等，也把开发者作为自己的重要合作伙伴，为云服务提供支持，因为其产品也要通过API实现与云应用的更好结合。

　　大量不同开发者，满足大量用户的复杂云需求。而云服务作为AI的必经之路，最理想状态是在其中作为接口。因为自身客户多，来聚集开发者;又基于开发生态的良好，吸引更多的客户加入。同时在AI之外，中国SaaS还有广阔的发展空间，开发者是主要的力量。加强开发者社区和工具建设，提高开发者的能力，为用户更好的服务。今年众多AI技术社区的建立以及AI开发者赋能计划的兴起，都可以看作这个云服务变化趋势的投射。

　　在数字化时代，AI与云的结合，让数据不再是摆在那里供人们观看的冷冰冰的数字了，人们已经通过对数据的分析让它产生效益，产生了价值，改变了传统的企业云服务模式。我们相信AI人工智能的前景是光明的，但前进的道路是曲折的。只要方向对了，就不用怕路远，坚持走下去，总是会有量变到质变的一个过程。

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