云数据助力人工智能：云计算如何驱动人工智能
对于人工智能而言，云数据是其高效运行的必要条件。人工智能（AI）固然强大，但它本身却无能为力。真正让AI发挥作用的是大规模存储、处理和访问信息的能力，而这正是许多公司面临的关键问题。AI模型越先进，对能够跟上其发展步伐、同时又不影响性能、避免成本过高或损害安全性的基础设施的需求就越大。
因此，如果说AI是创新的大脑，那么云数据就是维持其运转的氧气。如果没有完善的策略，AI的可扩展性反而会成为问题，而不是解决方案。毕竟，机器学习需要处理TB级内部上管理所有这些数据，就好比试图把海洋装进桶里一样。
市场已经意识到了这种需求。据IDC（国际数据公司），到2025年，90%的新企业应用将使用AI，超过50%的企业数据将存储在云端。换句话说，迁移到云端不再是差异化优势，而是保持竞争力的必要条件。
但仅仅将数据放到云端，指望人工智能神奇地发挥作用是不够的。那么，如何确保您的基础设施能够应对海量数据？哪些供应商能够在不牺牲安全性和合规性的前提下？如何避免过度依赖单一供应商？
在本文中，我们将探讨云数据如何驱动人工智能，主要优势、挑战以及实施高效且可扩展策略的最佳实践。
祝您阅读愉快！
人工智能功能强大，但如果没有源源不断的结构化数据，它根本无法发挥作用。机器学习需要处理数百万（有时甚至是数十亿）条信息才能提供准确的结果。而数据的存储、访问和处理方式，基于云的的成败。
如果把人工智能比作一台机器，数据就是燃料。但如果无法在正确的时间以所需的数量获取燃料，那么拥有燃料也毫无用处——这就是云计算的作用所在。
云数据是指存储在远程服务器上并由其管理和处理的信息，从而实现敏捷访问和几乎无限的可扩展性。这样一来，企业无需依赖有限的本地基础设施，即可扩展业务、集成系统并加速人工智能处理，同时还能确保成本和安全性。
2.1 云计算与人工智能的关系
云计算不仅仅是数据存储库，它还能实现高效的人工智能处理。高级模型需要可扩展的计算能力来实时处理和解释数据。本地部署的基础设施除了成本高昂外，还可能成为运行瓶颈，限制人工智能的速度和准确性。
云计算主要通过以下三种方式：
- 灵活的存储容量：云允许公司存储大量数据，而不受本地物理服务器的限制；
- 优化处理：人工智能模型可以直接在云端访问和处理信息，从而确保数据分析的更大灵活性；
- 高可用性：持续、安全地访问数据，不会出现可能危及人工智能运行的中断。
通过完善的云战略，企业可以确保其人工智能解决方案拥有必要的基础设施，从而能够利用云数据高效、安全、可扩展地运行人工智能。
既然我们已经了解了云数据是什么以及它如何赋能人工智能，那么一个关键问题就出现了：对于已经在使用人工智能的公司来说，这种方法究竟有哪些真正的好处 ？在下一节中，我们将探讨云数据对人工智能的主要优势，以及这种架构如何影响性能、安全性和成本优化。
缺乏强大的数据基础设施，人工智能的实施将面临巨大挑战。人工智能模型需要大量信息进行持续的训练、处理和优化。因此，在云端存储和处理数据不仅能够促进这一过程，还能确保运营效率、可扩展性和降低成本。
由此可见，对于大规模应用人工智能的企业而言，云计算的优势远不止于简单的存储。云计算能够确保数据始终可访问，并可集成到多个系统中，同时进行优化，从而为人工智能模型提供快速准确的响应。以下将详细介绍这些优势。
3.1 可扩展性和灵活性
人工智能应用面临的最大挑战之一是处理需求的波动性。在模型训练期间，计算资源的消耗可能非常高，而在其他时候，需求则可能较低。如果基础设施部署在企业内部（即使用本地服务器），则企业需要投资硬件来支持高峰使用，这会导致成本高昂且大部分时间资源闲置。
因此，云计算通过提供按需扩展。这样，计算资源可以自动调整，确保企业在关键时刻拥有充足的处理能力，同时避免在需求较低时浪费投资。这使得训练复杂模型不再受技术限制，并有助于在无需大量初始投资的情况下扩展人工智能项目。
3.2 远程访问和实时协作
现代人工智能需要协作式方法。数据工程师、人工智能科学家和IT团队通常需要协同工作，同时访问数据和模型，不受地理位置的限制。
借助云端数据，物理障碍不复存在。项目中的每个人都可以实时访问、修改和分析人工智能模型，从而确保开发智能解决方案的敏捷性和更高效率软件的不同版本的过程）和数据管理也变得更加规范，减少了数据不一致的情况，并确保团队始终使用最新信息。
3.3 降低运营成本
维护用于存储和处理人工智能数据的专用服务器需要在硬件、维护和技术支持。此外，基础设施需要不断更新，才能跟上不断增长的数据量和不断变化的计算需求。
因此，云计算提供了一种更经济高效的模式，企业只需为使用的资源付费。这消除了购置和升级服务器的相关成本，并降低了与电力、冷却和专业技术支持相关的运营费用。因此，企业可以优化资源利用率，在不超出预算的情况下保持高性能。
3.4. 加速模型训练处理
根据数据量和模型复杂度，高级算法的调优可能需要数小时甚至数天硬件可能会影响结果并显著增加训练时间。
然而，借助云计算，处理时间可以大幅缩短高性能的GPU（图形处理器处理器），支持模型并行训练和快速优化人工智能云数据的使用，它可以快速稳定地为模型提供数据。
既然人工智能云数据的优势已得到充分认可，下一步就是了解市场上的主要选项。在下一节中，我们将探讨主要的人工智能云平台及其区别因素，帮助企业做出更明智的选择。敬请期待！
采用云计算进行人工智能应用可带来诸多益处，但也对安全性和隐私保护提出了更高的要求。人工智能处理的海量数据使得防范未经授权的访问、泄露和信息滥用变得更加重要。
因此，对于任何使用人工智能的公司而言，云端数据安全都应是重中之重。除了防范网络威胁之外，确保存储的数据符合监管标准和最佳合规实践也。了解更多信息，请继续阅读。
4.1 数据加密
加密是云端存储和处理数据的
主要保护层之一云端主要使用两种加密方式：
- 静态数据加密：保护存储在云服务器上的数据，确保即使在不使用时数据仍然安全；
- 传输中加密：保护数据在不同系统或设备之间传输时免受拦截，防止通信过程中被拦截。
领先的云服务提供商提供高级加密功能， （高级加密标准）等标准以及客户管理的加密密钥等技术。这使得企业能够完全控制谁可以访问其数据以及在何种条件下访问。
降低攻击风险、确保人工智能模型所用数据的至关重要
4.2 访问控制和身份验证
除了加密之外，访问控制也是保护云端数据的关键因素。只有授权用户才能查看、修改或处理敏感信息。
为确保数据安全，以下一些做法至关重要：
- 因素身份验证 (MFA ) ：需要多种因素来验证用户身份，例如密码、安全令牌或生物识别信息。这种方法可以显著降低未经授权访问的风险。
- 身份和访问管理 (IAM ) ：为每个用户或组定义特定规则，确保只授予必要的权限；
- 最小权限原则：每个用户只能访问履行其职能所必需的信息，从而减少攻击面和凭证泄露时的影响。
此外，持续监控和定期审计对于发现可疑的访问模式以及在发生入侵企图时迅速采取行动至关重要。
4.3 遵守法规
随着数据成为企业的战略资产，全球范围内的隐私和安全法规日趋严格。
在欧盟，《通用数据保护条例》(GDPR) 为数据处理制定了严格的准则，要求透明度、明确同意以及被遗忘权。在德国和法国，额外的数字主权规则对信息在本国境内的存储和处理提出了要求。
在巴西，《通用数据保护条例》(LGPD) 制定了个人信息使用的规则，要求企业采取适当的安全措施并保障用户隐私。尽管LGPD 并非专门针对云计算，但其准则直接影响数据存储和共享政策。
避免制裁和维护客户信任都至关重要。因此，许多公司采取了以下策略：
- 完整绘制数据生命周期图，确保信息处理的透明度；
- 在符合当地要求的地理区域进行存储和加工；
- 实施严格的数据治理和安全策略。.
这样，组织就可以利用云计算的优势，同时又不违反国际和国家法规。
确保云端数据安全和隐私不仅是监管要求，也是企业竞争优势的关键所在。采取良好数据保护措施的公司能够降低风险，提高服务可靠性，从而使企业能够在不承担法律责任的前提下，利用云数据进行人工智能。
下一节，人工智能中使用云数据的主要趋势
云端人工智能的演进不仅仅关乎技术进步，更关乎战略变革，它将直接影响企业管理、处理和保护数据的方式。
云端人工智能有望与不同的基础设施更好地集成，从而在性能、成本和安全性之间实现平衡。因此，希望保持竞争力的企业需要紧跟这些趋势，并立即做出战略决策。
下文将探讨三个正在塑造云端人工智能未来的趋势，以及它们将如何影响企业运营。
5.1 基于云的高级人工智能自动化
基于云的人工智能不仅限于训练和运行预测模型。未来几年，人工智能本身的发展趋势是实现自动化，在无需人工直接干预的情况下优化流程。
借助先进的自动化技术，云平台本身将能够更高效地管理人工智能模型，调整算法、纠正错误并优化流程。这意味着企业将能够：
- 缩短模型开发时间，因为系统本身会自动调整超参数并提高模型精度；
- 通过确保计算资源得到最佳利用，避免浪费，提高运营效率；
- 减少人为错误，因为人工智能能够实时监控、调整和纠正错误，从而提高系统的可靠性。.
MLOps （机器学习运维）等平台的进步自动化整个人工智能生命周期，涵盖从模型开发到部署和维护的各个环节。采用先进的云端自动化解决方案的公司将在人工智能实施方面更高的敏捷性和可扩展性更高的效率和竞争力。
未来云端人工智能的发展将取决于智能集成、运营灵活性和高级自动化。那些懂得如何平衡采用这些技术并将其应用于自身实际情况的公司，将在未来几年拥有显著的竞争优势。
5.2 人工智能代理开发平台
生成式人工智能的普及使所谓的AI 代理——即具有一定自主性以执行任务、与用户互动、解释命令并根据数据做出决策的系统——获得了新的关注。
为了实现这些代理的创建、培训和运行，专门的平台，这些平台汇集了先进的技术资源和简化的界面，以加速企业环境中对这项技术的采用。
这些平台充当了云端计算能力与实现智能体所需的语言或机器学习模型之间的桥梁。它们为处理敏感信息或受监管环境的公司提供可扩展的基础设施、安全的数据存储、低代码开发工具、集成API和基本的治理机制。
借助这些平台，企业无需从零开始构建解决方案，即可创建适应特定场景（例如客户服务、内部流程自动化、数据排序或内容生成）的代理。其逻辑与近年来推动数字化转型的理念如出一辙：普及创新、缩短开发周期并提高运营效率。
此外，这些工具一直在不断发展演进。过去，创建和训练专有模型需要技术精湛的团队，而如今，我们可以基于预训练模型定制智能体，并专注于其适用性和业务成果。这为来自技术、运营、市场营销或人力资源等多个领域的跨学科团队提供了合作机会，共同构建和改进智能体，使其与公司的战略目标保持一致。在选择用于创建人工智能智能体的平台时，必须考虑诸多因素，例如与现有系统的集成便捷性、数据控制、随着需求增长扩展解决方案的能力，以及对安全和隐私标准的合规性。这些平台不仅仅是技术工具，更是持续创新的真正推动者，对组织的竞争力有着直接的影响。
本文中，我们已经了解了基于云的AI数据对于希望敏捷运营、安全可靠且具备竞争优势的企业而言，云端AI不再是差异化优势，而是。然而，迁移到云端并战略性地整合AI不仅仅是采用技术那么简单。这是一个需要果断决策、持续调整以及对业务影响清晰洞察的过程。
在本文中，我们探讨了塑造云端AI现状和未来发展的主要优势和趋势。但核心问题依然存在：如何将所有这些潜力转化为贵公司的真正优势？
每个组织都有其特定的需求，无论是在可扩展性、性能、安全性还是合规性方面。因此，并不存在适用于所有情况的单一解决方案。成功项目与遭遇困境项目之间的区别在于战略选择以及合作伙伴的选择，这些合作伙伴能够安全高效地引导转型。
在Skyone 深谙此道。因此，我们的专长在于帮助企业构建 AI 优化的云环境，确保其灵活性、安全性和高性能。我们致力于确保每个组织都拥有既能满足当前需求，又能适应未来发展所需的基础设施。
您的公司是否正在评估如何在云端安全、高效且可扩展地部署人工智能？如果是，我们随时准备为您提供帮助。
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基于云的人工智能引发了诸多疑问。为了帮助您和您的公司制定战略决策，我们整理了一些关于该主题最常见问题的解答。快来看看吧！
1）使用云计算进行人工智能开发的主要优势是什么？
云计算以更具可扩展性、高效性和易用性的方式支持人工智能 (AI)，消除了本地部署基础设施的局限性。主要优势包括：
- 按需扩展：根据人工智能模型的需要增加或减少计算能力；
- 全球访问和无缝集成：支持远程协作和与各种数据源的无缝连接；
- 成本优化：无需对硬件和专有基础设施进行大量投资；
- 加速性能：可访问高性能 GPU 和 TPU，这对于训练和推理复杂模型至关重要。
凭借这些因素，企业可以灵活、战略性地实施人工智能，从而确保运营效率和竞争优势。.
2）云端存储人工智能中使用的敏感数据是否安全？
云安全取决于采用最佳实践和使用可靠的服务提供商。目前，领先的平台提供多层保护，以确保存储数据的完整性和机密性。.
主要措施包括：
- 采用高级加密技术保护静态数据和传输中的数据；
- 多因素身份验证（MFA）和严格的访问控制；
- 利用人工智能进行持续监控和威胁检测；
- 遵守 LGPD、GDPR 和 ISO 27001 等全球法规。.
因此，只要数据治理和访问策略结构良好，云就可以成为人工智能 (AI) 的极其安全的环境。.
3）如何为人工智能项目选择最佳云服务提供商？
选择理想的云端人工智能 (AI) 服务提供商取决于每家公司的具体需求。为了做出战略决策，评估以下标准至关重要：
- 处理能力：提供商为模型训练提供哪些 GPU 和 TPU 选项？
- 与人工智能工具集成：是否支持 TensorFlow、PyTorch 和 Scikit-Learn 等框架？
- 安全性和合规性：该服务提供商是否符合您所在行业的监管要求？
- 成本效益分析：定价结构是否符合您的项目需求？
目前， AWS 、 Google Cloud 、 Microsoft Azure和IBM Cloud是市场上最成熟的 AI 平台。然而，理想的选择取决于基础设施、安全要求以及运营所需的支持级别。
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