当AI遇见云计算，TA究竟该何去何从？

AI强大却不独立存在，如今已经成为人们普遍接受的理念之一。

在这个火热的时代，AI技术不是一个独立的产品，而是一种“基本生产力”，它适用于大部分经济活动，可以让各行各业都产生“增倍效应”，可以预见的是，未来TA释放的力量或许会更强大。

▌AI 市场足够大，但华丽丽入局谈何容易？

数据量大且分散、业务场景诉求多样化、AI应用开发越来越复杂……

面对AI 的“招手与拥抱”，聚焦手边的这些疑难，企业与开发者们经常深感“身不由己、爱莫能助”！

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话说入门AI 究竟有多难？基础环境一大关！

作为热衷AI 的企业与开发者们，面对“剪不清理还乱”的框架、算法库以及存储硬件，“望而却步”乃是常事儿；如果再碰上环境交互的选择问题，其复杂程度更是“难上加难”！

好不容易选出适合自身的研发环境，还要腾出精力进一步思考算法兼容性、平台扩展性等问题……

什么分布式、高可用……诸多问题蜂拥而至，想说“AI”，实在不容易！

企业“聚精会神”关注低成本，AI 研发则需要高投入，如何做到低成本高回报？怎样释放成本压力，让研发人员更关注算法层面？

等等等等都是“AI 版本”带来的挑战！

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这么看，AI 的确作用大，但做到“用得起、用的好and用的放心”还亟待探讨！

▌复杂的AI，有way可循吗？

有人称，如今AI这波来势汹汹的浪潮着实需要一个智能化的“底座”支撑，才能“站得稳、走得远”，一来二去，云计算就被列入“首当其冲”的阵营中。

其实如果我们静下心来仔细观察技术的发展以及行业的变革，就会深深意识到，现如今AI 的“复宠”之路，能否走的“畅通无阻”，关键要看三要素：数据、算力、算法。

在AI 大举推动人类社会进入智能时代的过程中，其核心的驱动力就是算力，算力助力AI 发展的同时，AI 技术也反之带动了计算的革新，两者可谓相辅相成。

所以，关键来啦……

被誉为“智能化底座”的云计算与火热AI 关系究竟为哪般？

最关键的一点，云计算可以为AI 发展提供更新、更强大的计算能力。

另外，伴随数据量的迅速增加以及AI 技术的日益崛起，云计算不仅仅为传统计算带来了创新性的变革，更重要的一点，云自身的智能化演进也被妥妥的提上了日程，如此看来，云也是需要AI 来助力的！

或许，正是这两点缘由火速掀起了遍地开花的云服务商都在紧锣密鼓布局AI的风潮吧！

但倘若做不好AI，在如今的形势下，云服务商是否还能勇往直前呢？

▌当AI 遇见云计算，TA究竟该何去何从？

关于AI 能否会成为云服务商未来“晋级”的必备技能，我们通过观点PK活动【普惠AI时代，AI能力不足的云服务商是否还有生存空间？】收集了两种阵营的观点看法，云与AI究竟该合还是该分？大家一起来看看众网友的回答吧。

正方观点：无AI 不发展，这本是板上钉钉的事儿！

在探讨中，有的网友表示，有关云的格局，未来2-3年或许就会形成，如果没有技术优势只能拼运营的话，最后云市场就会演变成比拼电费的局面，而处于云计算2.0 时代，用户考量的不单单是价格便宜，而是更加看重云商的AI技术水平高低。例如云平台上，对性能起到关键作用的是算法，这也是AI 承担的重要角色之一。

“未来是AI 的天下，这点毋庸置疑，因为有了AI能力的加持，云服务商的品牌溢价会显著提升，尽管没有AI 能力的云服务商及其产品在短时间内不会覆灭，但严重缺乏竞争力是真真的。”也有网友持这种观点。。

反方观点：谁说AI 才是唯一利器？绝对不能够！

“就目前AI 的发展来看，并没有达成十分落地的程度，无非是增加了产品的卖点，例如大家熟悉的人脸识别、数字识别以及图像分析等，还尚未达到颠覆市场的程度，也就不存在取代现有云服务商的情况发生。”

如今对AI 发展程度存疑的也确实大有人在。

“况且AI 技术无论以何种方式优化提升，本质上还是无法离开日渐复杂的应用场景以及持续增多的数据量，技术水平的提升能否适应客观条件的变化？有待观察！尽管如今AI 发展迅速，但未来是否会出现暂时的停滞呢？还未可知。”

“更重要的是，AI 还是存在空白的，云服务行业有其特殊之处，云服务商没有AI 也不一定无法生存，可能未来云服务企业选择向AI 转型，这或许会成为一波浪潮，但如今做好云才是王道。”

▌如今都打“组合拳”，云+AI，离了谁都不行！

细看之下上文的两种观点还算各有道理。

但从国内外各大云服务商的实际发展战略来看，如今的云服务商越来越注重提供多元化的服务来达成“一站式”解决用户问题的目标，而这种服务内容主要通过结合人工智能等新晋技术来完成，例如利用AI技术完成降本增效、结果预测等个性化服务。

有种现象值得注意，对于广大的企业级用户来说，智能的云平台出现让企业与AI 的距离越发“亲近”，很多大型云服务商都相继推出了供企业以及开发者选用的、基于云平台的AI 开发工具包，大大降低了企业智能化的门槛，也让开发者能够有机会近距离体验 AI 开发带来的新鲜感。

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具体来说，某云服务商提供有关图像分析的认知API 。如果企业级用户想要自己构建一套有关人脸识别的解决方案的话，哪怕不知道“代码是什么东东”，只要找到可以直接调用的API 就可快速实现，如果按照这个思路操作，试想无论是自然语言处理还是机器识别都可以做到“开箱即用”了。

在提供多元化服务的同时，云服务企业还喜好通过AI 等创新技术的加持对技术前瞻性的相关工作投入较多精力，甚至会比主营的云服务比重还大。此外传统企业“云化”进程加快，上云后的相关问题也势必需要人工智能等技术来倾力解决。

种种现象表明，如今的AI 与云计算之间，云计算是基础、是载体；当AI 被广泛投射到具体的行业应用时，又会激发对架构计算的旺盛需求，进而助力云计算进一步迭代发展，两者形成良性循环。

所以作为云服务商，在专心发展自身云业务的同时，更应该加强AI能力的提升以及战略的布局，“非AI 不可”的发展局势或许会提前来临。

▌紧抓“云+AI”风潮，看哪家？当属华为云！

针对“云+AI”发展趋势，如今市场上有很多云服务商其实早已预见，从助力AI开发的角度来说，例如Google推出了TensorFlow，这是一个开源的机器学习库，目前作为在AI 开发领域最流行的人工智能算法引擎，高效提供了深度学习基本元素。

放眼国内，百度推出了PaddlePaddle，将设计定位集中在“易用、灵活、可拓展”等方面，将包括场景文字识别、语音识别、图像分类等在内的诸多算法进行了相对完整的封装，并提供了多个技术领域的解决方案给开发者“玩转儿”AI。

除此之外，当然还有一些耳熟能详的高可用框架，例如Theano、Torch、Caffe等，开发者们纷纷表示很喜欢。

但不容忽视的一点，无论是TensoFlow还是PaddlePaddle，我们选择使用也只能做到将代码放到一个平台，测试选择另一个平台，说的再多都是单点开发没有连续性。

但对于企业级用户以及开发者来说，将各个环节加以串联，完成云、边、端的统一调配才是让开发更简单易用并颇具期待的实际方式。

这不，作为国内头部云服务商之一的华为云，就将这项探索作为提升自身AI能力的必备日程之一，还将“普惠AI”作为“云+AI”的重要战略步步推进。

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作为云服务商，在底层架构中，华为云拥有海思芯片等技术积累作为铺垫。

在云端，无论是公有云还是私有云，都是其关注并实践的方向。

哪怕在边缘硬件领域，别忘记华为还有自己的手机。

此外，华为云还选择面向企业用户打造智能边缘平台，强调云边协同，云侧EI带来的融合智能决策能力……

不难发现，在华为云整体的技术框架中，完全有条件将AI 能力融汇其中，形成一套统一的开发框架，这个目标并非不可实现。

今年，华为云BU总裁郑叶来首次提出的华为普惠AI概念，将高高在上的AI技术“平民化”，势必将AI 打造成为普通企业用得起、用得好、用得安心的技术，一时语出惊人；据悉，在马上到来的全联接大会上，华为云或将发布一款全栈、全场景的AI开发框架，更多惊喜值得期待。