云計算和人工智能正在快速發展，但推動數字化轉型的主要是它們的協同作用。人工智能作為首個自我生成技術，代表著與過去的革命性背離。它是第一個能夠在沒有人為干預的情況下自我完善的技術。云計算目前是IT的基石，它提供了一個超越其前身的按需工具包。最重要的是它的無限可擴展性。

盡管存在各自的挑戰和獨特的增長軌跡，但云和人工智能的發展以經常被忽視的方式緊密相連。 這兩種技術正在融合形成一個統一的實體，并且在許多方面，它們已經在根本上實現了集成。

人工智能和云計算對技術的變革性影響已得到廣泛認可。 目前，這些有影響力的力量正在匯聚，重新定義企業，并最終重新定義我們的日常生活。 云提供商正在利用他們在人工智能方面的進步來影響各個方面，從預測供應鏈趨勢和生成代碼到檢測和響應網絡威脅，以及提高業務功能的生產力。 人工智能正在加速云計算的融合，使云提供商能夠改進其平臺解決方案和服務。 大多數人工智能解決方案要么作為云超大規模企業直接提供的服務，要么作為在超大規模企業的云基礎設施基礎上構建的解決方案。

這個結合看起來怎么樣?

盡管云和人工智能之間存在差異，但它們之間存在著深刻的共生關系：每種技術都促進另一種技術的發展。 我不會將人工智能和云計算之間的聯系視為變革性的。 相反，我將它們視為兩種協同作用的技術，在增長、采用、發展、成熟和完善方面相互加速。

云和人工智能緊密相連，其中一個的進步本質上推動了另一個的發展軌跡。 這創造了一個相互加強的螺旋式上升，并在各個維度展開。

云計算改變了眾多企業，提高了效率和生產力。 然而，正是通過人工智能將先進處理與當前市場趨勢相結合，才真正將云計算提升到了一個新的創新水平。 如今，人工智能不僅融入數字助理，還融入各種電子商務應用，包括在線購物車、社交媒體營銷平臺、廣告軟件以及業務運營的各個其他方面。

根據領先的云服務提供商的說法，云計算和人工智能之間存在密切的協同作用。 他們聲稱，雖然人工智能提高了業務流程的效率，但云計算促進了人工智能的利用，而無需投資昂貴的硬件。 這本質上為企業帶來了先進和復雜的能力，無論其規模如何。

人工智能和云技術的融合形成了強有力的聯盟。 總的來說，這兩項創新消除了對本地數據中心的需求，為公司節省了成本。 此外，它們還有助于降低成本并提高研發過程的效率。 利用人工智能可以讓公司獲得有價值的研究見解，而不會產生額外的相關費用。 總體而言，這種充滿活力的合作伙伴關系可以通過消除基礎設施成本和提高內部系統的性能來幫助公司節省資金。

在每個企業中，決策都是一個至關重要的方面。 人工智能和云的結合簡化了這個過程，使其變得比以往更容易。 技術可以有效地掃描大量數據并將其濃縮為有價值的信息，使決策者能夠做出更快、更明智的選擇。 例如，如果一家公司可以使用預警系統，他們可以將其與預測分析等基于云的工具集成。 這種方法增強了整體業務戰略的更廣泛框架內的決策。

業務管理包括概述目標、執行實現目標的策略以及隨后評估其成功。 人工智能(AI)是指無需顯式編程就能像人類一樣學習和響應的軟件，在各種商業應用中不斷進步。 例如，人工智能通過改進垃圾郵件的篩選、最大限度地減少花在不相關通信上的時間來提高企業效率。 在擁有大量客戶群的公司中，越來越需要一種更有效的方法來根據不同目的對客戶進行分類。

關系優勢：基于云基礎設施的人工智能技術

大量軟件即服務 (SaaS) 提供商提供人工智能工具，涵蓋廣泛的企業功能。 值得注意的是，網絡安全市場中新興的擴展檢測和響應 (XDR)、欺詐檢測和空間技術嚴重依賴于云中托管的人工智能。 利用基于云的人工智能的另一個領域包括應用程序監控和應用程序可觀察性。 用于數據管理和自動化的 SaaS 工具也被廣泛采用。 在 SaaS 格式中，有許多低代碼和無代碼應用程序。 值得注意的是，這些低代碼工具使非技術人員能夠開發人工智能輔助應用程序。

雖然人工智能處于承擔這一角色的早期階段，但它正在轉變為云管理的基本組成部分。 這種轉變至關重要，因為多云環境非常復雜，而且公司經常表示在處理這些復雜性方面面臨挑戰。 針對這一挑戰的新興解決方案被稱為 AIOps，意味著用于管理 IT 運營的人工智能，其中以云為焦點。 AIOps 在建立和監督多云運營自動化方面發揮著至關重要的作用。 當這兩種強大的技術更廣泛地協作時，企業 IT 領域才會發生真正的革命。 這種協作過程僅處于初始階段。

誰真正從這個協會中獲得回報?

盡管云和人工智能的融合促進了技術的廣泛使用，但還有另一個方面需要考慮。 構建尖端的云人工智能部署需要高昂的代價。 它需要一支熟練且知識淵博的團隊，要求高薪，并涉及廣泛的架構和持續開發過程。

然而，一旦建立，這個強大的平臺將提供超越市場的競爭優勢。 大公司利用如此先進的工具集的能力將擴大主要參與者與資金更有限的競爭對手之間的差距。 從本質上講，人工智能與云的結合將使富人進一步增加財富。 隨著云和人工智能融合成一個統一的實體，預測未來變得越來越具有挑戰性。 這些強大技術的集體發展可能會產生各種各樣的結果。 然而，一些可能的情況似乎已經出現。

探索人工智能云的新領域將需要大量的專家隊伍來進行持續的開發和維護。 其中許多職位都是利潤豐厚的，并且需要先進的技能，通常需要大學水平的數學和計算機教育基礎。 在這里，長期存在的技能差距問題變得顯而易見。 這一挑戰多年來一直困擾著 IT 行業，并且沒有任何減弱的跡象。 盡管云、人工智能和相關技術的復雜性不斷增加，但它們的采用仍在不斷增長。 企業正在認識到這些技術對其戰略的中心地位，從而導致投資相應激增。 從本質上講，當今 IT 環境面臨的挑戰不僅更加復雜，而且數量也更多。 雖然技術人員的短缺可能會阻礙云人工智能的快速發展，但在可預見的未來，無疑將存在大量高薪就業機會。

總結一下

人工智能作為一種自我生成的技術，正在徹底改變景觀，能夠在沒有人為干預的情況下自我完善。通過人工智能將先進的處理與市場趨勢相結合，將云計算提升到創新的高度，影響著各個業務領域。這些技術之間的共生關系雖然具有變革性，但也帶來了挑戰，例如管理復雜的人工智能云系統方面的技能差距。隨著企業采用這些技術，對技術人員的需求也在不斷增長。

盡管存在潛在的障礙，但這種動態的伙伴關系有望顯著節省成本，增強決策過程，并實現技術民主化。人工智能-云聯盟的未來會有各種各樣的結果，盡管挑戰依然存在，但在這一不斷變化的環境中，利潤豐厚的工作機會預計會比比皆是。許多公司正在努力改進其內部流程，重點是采用最新的人工智能技術。各行各業企業提高自身能力的緊迫性怎么強調都不過分。對于在當代經營的各種規模的公司來說，為未來的挑戰做好準備變得至關重要。沒有比現在更合適的時機來徹底評估你的業務，并了解這項技術將如何塑造它的未來。