云計(jì)算是一種變革性的轉(zhuǎn)變，使各種規(guī)模的企業(yè)能夠通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)訪問(wèn)多樣化的按需虛擬 IT 資源。

主要產(chǎn)品包括數(shù)據(jù)庫(kù)、基礎(chǔ)設(shè)施、平臺(tái)、軟件和存儲(chǔ)，它們可以無(wú)縫擴(kuò)展以滿足操作需求。這種活力通過(guò)支持快速供應(yīng)和敏捷交付模型，將組織從長(zhǎng)期的內(nèi)部開(kāi)發(fā)中解放出來(lái)。功能范圍從計(jì)算能力和數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)等基本實(shí)用程序到交鑰匙人工智能、數(shù)據(jù)分析和業(yè)務(wù)流程自動(dòng)化工具。通過(guò)簡(jiǎn)化對(duì)集中了巨大計(jì)算能力和尖端功能的資源的訪問(wèn)，云為推動(dòng)創(chuàng)新、提高效率和顛覆傳統(tǒng)行業(yè)提供了前所未有的選擇。

隨著各行業(yè)高管率先發(fā)起數(shù)字化轉(zhuǎn)型計(jì)劃，將業(yè)務(wù)遷移到云端，通過(guò)按需服務(wù)將資源與工作負(fù)載保持一致，從而提供了急需的靈活性。因此，過(guò)渡到云優(yōu)先的方法使企業(yè)能夠多功能性地重塑客戶參與模型，通過(guò)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的洞察力推動(dòng)產(chǎn)品，加強(qiáng)競(jìng)爭(zhēng)定位和面向未來(lái)的業(yè)務(wù)連續(xù)性，即使在中斷中也是如此。通過(guò)作為與傳統(tǒng)系統(tǒng)分離的跳板，云計(jì)算加速了創(chuàng)新周期，以滿足快速發(fā)展的消費(fèi)者和運(yùn)營(yíng)需求——鞏固了組織的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)，無(wú)論其規(guī)模和行業(yè)如何。

人工智能 (AI) 是跨行業(yè)的變革力量，促使企業(yè)以最佳方式在其系統(tǒng)中部署人工智能。 哪種部署方式是最佳的：云的適應(yīng)性還是本地基礎(chǔ)設(shè)施的控制? 由于技術(shù)提供了多種選擇，每種選擇都具有獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)和挑戰(zhàn)，因此決策將深刻影響可擴(kuò)展性、成本、安全性和運(yùn)營(yíng)效率。

探索人工智能部署的復(fù)雜領(lǐng)域揭示了一系列考慮因素，評(píng)估其優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn)，同時(shí)強(qiáng)調(diào)安全性在定義人工智能驅(qū)動(dòng)組織的最佳方法方面的關(guān)鍵作用。 總而言之，以下是使云在大多數(shù)情況下成為正確選擇的十大原因。

基于云的人工智能優(yōu)勢(shì)：

經(jīng)濟(jì)高效的擴(kuò)展：云服務(wù)有助于機(jī)器學(xué)習(xí)模型經(jīng)濟(jì)高效的擴(kuò)展，無(wú)需大量初始投資，從而提高靈活性。

減少初始投資：基于云的人工智能消除了對(duì)大量硬件的需求，這對(duì)于資源有限的企業(yè)特別有利。

易于部署：在云中快速部署簡(jiǎn)化了設(shè)置流程，促進(jìn)創(chuàng)新和快速項(xiàng)目啟動(dòng)。

安全改進(jìn)：云提供商投資于嚴(yán)格的安全協(xié)議，提供尖端的加密和身份驗(yàn)證機(jī)制。

可訪問(wèn)性和協(xié)作：基于云的人工智能鼓勵(lì)多個(gè)用戶之間的輕松訪問(wèn)和無(wú)縫協(xié)作，從而提高項(xiàng)目效率。

合規(guī)性遵守：云服務(wù)通常符合行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)，確保嚴(yán)格遵守?cái)?shù)據(jù)保護(hù)法規(guī)。

持續(xù)更新：云提供商的例行更新和補(bǔ)丁可以減少漏洞，從而最大限度地降低數(shù)據(jù)泄露的風(fēng)險(xiǎn)。

分布式備份：跨多個(gè)位置的云存儲(chǔ)數(shù)據(jù)可最大限度地降低因物理災(zāi)難或硬件故障而導(dǎo)致數(shù)據(jù)丟失的風(fēng)險(xiǎn)。

專業(yè)知識(shí)和監(jiān)控：云提供商聘請(qǐng)專門的安全專家進(jìn)行持續(xù)的威脅監(jiān)控和響應(yīng)。

可擴(kuò)展性和互操作性：基于云的人工智能與現(xiàn)有系統(tǒng)無(wú)縫集成，實(shí)現(xiàn)平穩(wěn)操作和可擴(kuò)展性。

用于對(duì)比的內(nèi)部人工智能的缺點(diǎn)：

除了采用云的優(yōu)勢(shì)之外，內(nèi)部部署也存在一些劣勢(shì)，包括:

更高的初始投資：設(shè)置內(nèi)部人工智能需要大量的硬件、軟件和熟練人員投資。

有限的可擴(kuò)展性：擴(kuò)展內(nèi)部基礎(chǔ)架構(gòu)可能會(huì)帶來(lái)挑戰(zhàn)，尤其是在突然出現(xiàn)計(jì)算需求時(shí)。

維護(hù)和保養(yǎng)：硬件維護(hù)和升級(jí)的責(zé)任增加了運(yùn)營(yíng)開(kāi)銷。

技術(shù)過(guò)時(shí)：快速的人工智能硬件進(jìn)步可能會(huì)比基于云的替代方案更快地過(guò)時(shí)。

資源依賴性：確保強(qiáng)大的安全性需要熟練的人員和資源，使公司資源緊張。

物理安全問(wèn)題：內(nèi)部部署容易受到物理威脅，如盜竊或自然災(zāi)害。

正如您所看到的，在云中部署 AI 包括多種考慮因素的相互作用。 基于云的方法和本地方法之間的選擇取決于組織的獨(dú)特需求、愿望和風(fēng)險(xiǎn)承受能力。 然而，基于云的解決方案提供了可擴(kuò)展性、易于部署和高級(jí)安全措施。

隨著企業(yè)深入探索人工智能驅(qū)動(dòng)的未來(lái)，將部署策略與安全準(zhǔn)備情況相結(jié)合將確定他們?cè)诮档惋L(fēng)險(xiǎn)的同時(shí)利用人工智能潛力的能力。 追求理想的人工智能部署途徑最終取決于對(duì)權(quán)衡、需求和不斷發(fā)展的技術(shù)環(huán)境的理解。 云成為利用人工智能變革力量的有前景的門戶，提供創(chuàng)新、可擴(kuò)展性和增強(qiáng)安全性的途徑。