云与智能大变局

年十倍的增长。从云红利消失到超高速增长，其中的核心变化就是16-17年开始发动的AI应用化浪潮。

云服务市场，正在AI的注入下迎来一场大变局。接下来，我们将在一系列文章中讨论这场变局的不同侧面。而今天，让我们先从主线逻辑上，梳理一下智能与云的结合究竟改变了什么。

云是AI的理想容器

进入市场变化之前，让我们先说一个技术逻辑上的改变。

那就是为什么AI一定要基于云来输入到企业。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：本地硬件或者云。

而这里出现了另一个问题，如今的AI，基本是以深度学习为代表的第三代AI技术。这类技术的基本模式是先训练一个智能体，再把它推理部署到一定的场景，最后应用产生效果。

这个流程的问题在于，从训练到推理，每个步骤所需的算力是差距巨大的。其中训练所需算力多也复杂。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;而如果是基于互联网的AI任务，或者模型部署的终端突然增加，也会让算力需求短时间膨胀。

这些问题决定了，AI所需算力必须具备的特点，是具有高度的灵活性。这就像我们培养一个孩子，却不能单独给他盖一座学校。需要学习的AI，也在不同流程需要不同的算力支持。这样来看，云就在现实条件下成为了AI的理想输送方式。

现实中往往能见到这样的例子，以往进行AI训练需要花费几十万甚至上百万构建一个GPU池，但是训练完这些硬件就没用了。那么当然直接调用云端算力是更好的选择。结合其他一系列云端的优势，公有云虽然也有不尽如人意的地方，但是大规模AI市场的理想容器。

以上可以看作是云如何帮助AI落地，而反过来看，AI的到来也改变了云计算的基础规则。

一系列改变都在发生

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应用流动。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

（编辑：怀化站长网）

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