数字化转型：从云计算到人工智能
已经开始数字化转型的企业正在发现一项新的优先事项：为人工智能 (AI) 实现预期目标而非仅仅满足预期目标做好准备。这是人工智能驱动型
数字化转型为了使人工智能能够精准、稳定且大规模地运行，必须构建一个能够安全海量数据多个系统并提供实时响应的。正是在这里，云计算不再仅仅是一种技术选择，而是成为运营的先决条件。因为，正如赛车背后的工程设计一样，只有当整个无形的结构稳固、集成且为速度做好准备时，才能展现出可见的性能。
这项技术要求与市场发展保持同步。麦肯锡的一项研究显示 2023年全球已有72%的企业采用了某种形式的人工智能，而前一年这一比例为55% ，这表明数字化转型在短短一年内迅速发展。然而，一次性部署与可扩展的运营截然不同；许多组织仍在努力克服这一差距。
为了阐明这些问题，本文将梳理这一转型之旅的关键要素：云需要构建哪些架构才能真正实现智能，以及Skyone如何整合这些支柱，并着重关注规模、可预测性和控制力。
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迁移到云端是数字化转型，但这并非最终目标。要让人工智能真正融入业务运营，仅仅拥有一个虚拟化环境是远远不够的。它需要对基础架构进行精准的构建：系统集成、数据组织、性能保障，以及最重要的——对数据消费和处理过程的
清晰洞察起点始终是诊断。正如赛车运动中，车辆的每个部件在加速前都需要进行校准一样，云环境也需要对“地形”进行精准的解读。这种技术映射能够识别当前基础设施的成熟度，定位瓶颈，并明确在扩展之前需要进行哪些调整。
通常情况下，云环境已经存在，但其运行仍缺乏有效的治理：数据消费分散、系统连接不畅、数据分散。这会导致意想不到的成本、效率低下，并阻碍人工智能的发展。如果没有一个完善的基础架构，任何实施尝试都将沦为临时拼凑，最终影响结果。
这类评估能够揭示企业是否已做好数字化转型的，并激活其数据的真正价值。
，经过适当校准的云基础设施成为高效利用人工智能的真正引擎。
人工智能对速度、弹性和处理能力的要求远超传统基础设施的承载能力。因此，云计算是人工智能运行和推动数字化转型。
这不仅仅意味着拥有更强大的技术能力，更重要的是拥有合适的架构：灵活、弹性且集成。云计算允许您按需激活资源，根据数据量调整工作负载，并以高性能并行执行任务。对于人工智能项目而言，这不仅是理想之选，更是必不可少。
这种新模式彻底革新了人工智能的运行方式。我们不再依赖僵化且规模不足的架构，而是拥有旨在加速训练、实现实时推理并确保学习系统持续运行的环境。
3.1 基础设施在人工智能效率中的作用
任何人工智能系统的效率都基础设施质量直接相关。即使模型技术先进，但如果没有足够的资源（例如快速存储、容量充足的网络和负载管理），也无法发挥其应有的性能。
换句话说，基础设施决定了处理延迟模型响应速度扩展多个并行执行的能力安全且一致的方式获取数据，从而为系统的智能提供养分。
3.2 GPU 和 TPU：现代人工智能的引擎
在人工智能项目中，处理海量数据不仅仅是竞争优势，更是基本运行要求。正是在这种背景下，两大智能处理引擎——图形处理器 )和张量处理器 ) ——发挥了重要作用。GPU
最初是为处理高分辨率图形而开发的，但事实证明，它们在并行执行多个操作方面极其高效机器学习和深度学习模型。它们非常适合需要在项目不同阶段灵活应对的
工作负载TPU是专为人工智能设计的处理器，专注于高密度数学运算。它们在处理特定任务（例如深度神经网络）时性能卓越，尤其是在处理海量数据和降低单次操作能耗方面。
在云端使用这些资源的主要优势在于其弹性：您可以根据项目阶段（训练、验证、推理）激活理想的处理量，而无需投资硬件或处理闲置资源。效率不仅仅取决于运算能力，更在于如何协调、扩展这些组件，以及如何将它们连接到公司的数据基础设施和系统。
下一节我们将探讨，为什么这种处理基础架构在适当扩展后，才能真正实现人工智能的可扩展性和高效性。
为了使人工智能能够大规模、持续、安全地运行并获得投资回报，处理能力必须能够实时跟上模型复杂性和数据量的步伐。云是唯一能够以可控性和敏捷性实现这一点的环境。
数字化转型（例如弹性和敏捷性）的传统本地部署模式不同，真正的您可以根据需要随时调配所需的资源。这使得在不中断运营的情况下训练复杂模型、根据需要调整资源以及缩短分析和交付结果之间的时间成为可能。
这种灵活且响应迅速的技术基础使得人工智能能够转化为实际运营。接下来，我们将深入探讨如何为每种类型的项目选择理想的基础设施，不仅要考虑数据量，还要考虑运营的成熟度和公司的战略目标。
4.1 如何选择人工智能的理想基础设施
最强大的处理能力并不总是最佳选择。理想的基础设施取决于运营的技术成熟度、频率、数据的复杂性以及集成程度。因此，在进行扩展之前，必须了解以下几点：
- 操作需要连续处理还是批量处理；
- 预期响应时间是多少（实时推理或预测分析）？
- 需要提供哪些数据？这些数据应该有多新？
- 扩展该解决方案的实际成本是多少？.
基础设施决策不仅需要考虑容量，还需要考虑治理。而云计算能够精准地实现这一选择。
4.2 数据生态系统和系统集成
人工智能无法在孤立的系统中运行。换句话说，当数据孤立、分散在各个部门或系统之间互不通信时，它就无法有效运作。机器学习优劣取决于其所输入信息的质量和多样性，因此，数据在不同系统间以一致且具有上下文的方式流动。
云计算有助于构建集成生态系统，使结构化数据和非结构化数据能够共存、相互更新并自动进行版本控制。
基础设施的作用不仅仅是存储或传输数据，更重要的是确保数据的可用性、可理解性和智能使用性。而这一切只有在集成和处理齐头并进的情况下才能实现。
然而，这里的集成远不止于技术层面。它还涉及数据如何在系统、平台和各种数据源之间循环，以及所有这些如何连接起来以生成持续智能。接下来我们将探讨这些内容。敬请期待！
人工智能是数字化转型，但它只有在拥有互联互通、及时更新且可操作的数据时才能发挥作用。而这只有在企业系统之间能够实时、一致且可追溯地进行通信时才能实现。
换句话说，人工智能只有在掌握整体信息的情况下才能创造价值。孤立的数据片段无法提供完整的上下文，只会产生噪音。
为了实现这一点，三个方面需要协调运作：数据的持续流动、数据在业务环境中的实际应用，以及支撑这一切的技术架构。接下来，我们将重点讨论这三大支柱。
5.1. 云计算如何实现高效数据流
云计算解决了人工智能应用的最大瓶颈之一：数据碎片化。当系统孤立运行时，数据流会被阻塞，模型效率也会降低。通过集中数据并实现自动化集成，云计算构建了一个持续的环境，使信息能够敏捷且可控地流通。
这意味着人工智能不再依赖过时的数据，而是能够根据实时情况做出反应。这就像一场赛车：技术团队不会根据上一圈的数据来做决策，而是根据行驶中的赛车数据来做决策。信息流越快、越可靠，人工智能的响应就越准确。
现代平台Skyone的平台，正是为了实现这种信息流而设计的：来自不同系统的数据经过处理和版本控制后，即可供智能系统使用。
5.2. 强大且集成的平台的重要性
连接数据只是挑战的一部分。真正的区别在于如何处理、组织和提供这些数据，从而生成真正的智能。这需要的不仅仅是孤立的工具：它需要一个能够将集成、工程和治理集中在一个单一操作流程中的平台。
许多公司正是在这里栽了跟头。当人工智能之旅依赖于多个供应商和彼此孤立的系统时，就会出现直接影响性能的差距，甚至更糟的是，阻碍人工智能走出试点阶段。复杂性增加，成本增加，战略愿景丧失。
好消息是，像Skyone Studio正是为了解决这个问题而设计的：集成不同的数据源，在单一层级应用以安全、可追溯和可扩展的方式向人工智能代理提供这些信息。
通过集中化这一流程，公司可以提高速度、降低风险并清晰，准确了解每条数据的位置、处理方式以及每条洞察的。智能不再需要协调多个组件，而是在一个统一的系统中运行，技术团队和平台本身共享管理。
现在，我们来探讨一下如何将所有这些复杂性转化为财务上可持续的运营，实现成本控制、可预测性和效率提升？
在本文中，我们详细阐述了将数据转化为智能的数字化转型过程能够以统一的方式协调所有这些要素。Skyone
的正是在此脱颖而出：它并非仅仅是链条上的一个环节，而是将（数据、连接、安全和人工智能）整合到一个单一平台的核心轴心降低了技术复杂性，消除了对多个供应商的依赖，并使公司能够持续稳步发展，无需临时调整或返工。
接下来，我们将重点介绍这种统一架构的两个实际优势：端到端集成以及带来可预测性、效率和规模优势的运营差异化因素。
6.1. 完整的解决方案：数据、集成和人工智能
构建人工智能需要的不仅仅是技术，还需要基础设施。而这套基础设施必须能够持续、可审计地收集、转换、组织数据，并使其与业务背景紧密结合。
在Skyone ，我们将所有这些流程整合到一个统一的流程中。我们连接传统系统和现代系统，处理数据，并提供正确的输入，使人工智能模型能够学习、行动和进化。
打个比方，这就像在同一个指挥中心协调车辆、团队和战略。只有这样，才能确保性能的一致性，并根据关键因素——运营行为——进行实时调整。
这种一体化的愿景避免了重复工作，消除了团队间的沟通障碍，并加速了人工智能的演进，所有这一切都建立在面向未来的坚实基础之上。
6.2. Skyone 的差异化优势：固定成本、专家和共享管理。
随着时间的推移，我们逐渐认识到，技术本身并不能解决所有问题。因此，我们的服务远不止于平台本身。我们采用共享管理模式，我们的专家会在客户发展的每个阶段提供支持，并随着业务的增长和成熟调整基础设施。
我们提供以巴西雷亚尔计价的固定费用，从一开始就签订合同，从而避免汇率波动带来的意外风险，让您安心进行财务规划。我们提供的是可预测性，而非不可预测的波动，这在任何情况下都是一项宝贵的资产。
我们的职责不仅仅是提供工具，更重要的是确保这些工具能够被智能、高效且具有战略眼光地使用。我们通过积极倾听和咨询式服务，与客户携手实现这一目标。
如果贵公司正在评估如何安全、集成且可扩展地迈向人工智能的下一步，我们随时准备为您提供指导！请联系我们的专家，了解我们如何从规划到持续运营全程支持您的发展之旅。
人工智能的采用远不止于选择合适的模型。正如我们在本文中所看到的，它依赖于响应迅速、集成且可扩展的基础设施，包括管理良好的数据、自动化流程以及对数据使用情况和用户群体的清晰了解。
数字化转型的挑战不仅在于加速，在于如何在保证速度的同时兼顾安全性和可预测性。就像赛车队一样，每一次技术调整都会影响赛道上的表现，技术基础也需要进行校准，以确保从云端到人工智能的整个转型过程中的效率。
我们谈论的是连接性、编排、财务管理和治理。但最重要的是，我们谈论的是运营成熟度。因为只有运营成熟度才能将孤立的实验转化为对业务产生真正影响的强大解决方案。
如果这对贵公司来说是一个战略性议题，我们诚邀您关注Skyone博客！在这里，我们始终分享实践经验、见解以及实现智能化发展的可行路径，始终脚踏实地，关注实际绩效。
云计算与人工智能的结合是企业数字化转型的核心，但同时也引发了诸多疑问。从技术需求到安全性和可扩展性，理解这两个领域的连接方式对于做出明智的决策至关重要。
下文将客观地解答关于这一转型之旅的主要问题。无论您是决策者、技术领导者，还是希望更深入了解该主题的人士，本文都将帮助您明确下一步的方向。
1）云计算在人工智能驱动的数字化转型中扮演什么角色？
云计算提供弹性、按需性能和系统集成——这是利用人工智能实现数字化转型，使得人工智能的使用更加敏捷、安全且可预测，而无需对物理基础设施进行大量投资。
2）GPU 和 TPU 在 AI 训练中扮演什么角色？
GPU 和 TPU 是专门用于加速人工智能模型训练的处理器。GPU 可以同时执行数千个任务，而 TPU 则针对密集型数学计算进行了优化，例如深度神经网络。在云端，这些资源可以根据项目的阶段和复杂程度按需激活。.
3）云计算如何促进人工智能系统的集成？
云计算能够无缝、自动地集成来自不同系统、环境和格式的数据。借助 ETL 工具、API 和数据湖，可以将来自多个来源的信息整合到单一数据流中，从而为 AI 算法提供一致、上下文相关且实时更新的数据。
4）人工智能的主要云平台有哪些？
市面上有很多选择，例如 AWS、Google Cloud、Azure 以及 Skyone Studio 等专业解决方案。它们的区别在于各自平台协调整个 AI 生命周期的能力：从数据采集到结果应用，包括治理、安全和自动化。理想的选择取决于项目的复杂性、所需的集成程度以及所需的支持级别。.
5）如何确保人工智能在云端的数据安全和隐私？
安全始于架构：隔离环境、端到端加密、细粒度访问控制和完全可追溯性。对于敏感数据，必须应用匿名化、掩码和最小化策略。此外，还必须确保遵守诸如《巴西通用数据保护法》(LGPD) 等法规，并持续进行审计，以验证信息的合乎道德和合法使用。.
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