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云之变:云与智能大变局

我不知道你是否感觉到了。自2019年以来,公共云是为数不多的永不停止的市场之一。

例如,英美烟草不断提升云服务的战略地位,增加了围绕云和相关技术市场的收购数量,各种意想不到的用户开始向云迁移。当你唱歌和我上台时,几朵云彩显示出可观的投资、产品技术迭代速度和新口号……

云之变:云与智能大变局

然而,与消费者互联网市场不同,企业服务在这个阶段更注重差异化。围绕云服务,供应商“打你,我打我”,这似乎是一种令人眼花缭乱的感觉。我们如何理解云服务市场的兴奋和“不团结”?

今天,业界已经基本达成共识。推动云计算市场加速发展的核心原因是以人工智能为代表的智能技术已经融入云服务领域。例如,谷歌和微软,这两家强调人工智能能力和技术的云供应商,正在侵犯自动气象站在世界上的主导地位。销售人工智能的两个“新星”国内百度智能云和华为云正在迅速崛起。阿里云更名为阿里云智能,百度云更名为百度智能云是这一变化的又一缩影。

你可能还记得,大约在2016年,许多数据组织预测中国市场的云用户正面临枯竭,云红利正在消失。然而,根据弗罗斯特·沙利文(Frost Sullivan)2019年发布的H1 《中国公有云市场研究报告》的估计,2023年中国公共云市场规模预计将达到5256.5亿元。这将是2018年531.3亿元市场规模的10倍以上。从云红利的消失到超高增长,核心变化是16-17年间推出的人工智能应用浪潮。

在人工智能的注入下,云服务市场正在经历巨大的变化。接下来,我们将在一系列文章中讨论这一变化的不同方面。今天,让我们从主线逻辑开始,梳理智能和云的结合已经发生了什么变化。在

云是AI的理想容器

进入市场变革之前,让我们来谈谈技术逻辑变革。

这就是为什么人工智能必须输入到基于云的企业中。本质上,人工智能是基于贝叶斯统计的计算。因为这是计算,所以必须基于计算力。企业获得人工智能计算能力只有两种方式:本地硬件或云。

这里还有一个问题。今天的人工智能基本上是以深度学习为代表的第三代人工智能技术。这种技术的基本模式是先训练一个代理,然后通过推理将其部署到某个场景,最后应用它来产生结果。

这个过程的问题是,从训练到推理,每一步所需的计算力都很大。其中,训练需要大量的计算,而且很复杂。另一方面,人工智能模型需要反复测试。不同的测试需要不同的计算力。然而,如果是基于互联网的人工智能任务,或者模型部署的终端数量突然增加,计算能力需求也会在短时间内扩大。

这些问题决定了人工智能在计算力时必须有高度的灵活性。就像我们抚养一个孩子,但是我们不能单独为他建一所学校。需要学习的人工智能在不同的过程中也需要不同的计算支持。从这个角度来看,云已经成为现实条件下人工智能的理想运输方式。

这样的例子在现实中经常见到。过去,为人工智能训练建立一个GPU池需要几十万甚至几百万美元,但是训练后,硬件就没用了。当然,直接调用云计算是一个更好的选择。结合一系列其他云的优点,公共云是大规模人工智能市场的理想容器,尽管它们也有一些不令人满意的方面。

以上可以看出云是如何帮助人工智能落到地面的。另一方面,人工智能的到来也改变了云计算的基本规则。

一系列改变都在发生

我们知道,根据交付方式,公共云主要分为IaaS、PaaS和SaaS。从全球来看,SaaS是主流,这意味着云的主要功能是承载不同的软件应用程序流。在国内市场,IaaS仍占60%以上。换句话说,基础设施仍然是国内云服务的主要角色。

这表明大多数使用云的中国企业的核心目标不是获得一些应用,而是将自己的网络服务移植到clou上

人工智能的核心能力是以高重复性和时效性取代一些手工作业。例如,安全、质量检查、商业运营和维护,以及进一步的智能制造、无人驾驶等。不难发现,这些企业的用户并不是相对“轻而时尚”的互联网公司,而是城市管理、线下业务、工矿企业和大型金融等“重企业”。他们的特点是不需要云的特性来支持业务,但他们非常需要人工智能来优化生产力,实现“提高质量和效率”的目标。“人工智能”的受众发生了变化,这导致云的受众发生了变化,然后从市场行为、市场逻辑到购买需求可能会发生一系列变化。这是云服务市场今天得以重建的核心原因,也是大量资本、领先企业和开发商开始聚集的原因。

举几个例子,工业企业需要更严格的安全性来通过云访问人工智能。然而,实时和低延迟人工智能访问改变了云服务的核心卖点。进而推断出工业企业缺乏自己的技术人才储备和信息技术基础,更喜欢以大规模解决方案的形式购买人工智能,即从能力、操作和维护到操作系统打包,这改变了云服务的交付方式。然而,将生产设备连接到人工智能可能会带来一系列在工业领域必须协调的集成生产,从而改变云服务的商业模式。

这一系列变化正在加速企业信息技术服务和云服务以及智能技术的整合和重组,市场优势正在经历瓦解和重组。这也让一些新的云玩家看到了巨大的机遇。

当然,今天的云耐改变了工业市场模式,仍然保留在供应商的宣传逻辑中。将人工智能技术引入市场还有很长的路要走。

“软云变硬”

在这一系列变化的开始,我们还可以看到云计算市场的一些“常识”正在被改写。理解云服务的变化可能需要对几个新的基本定律有清晰的理解。

首先,我们可能会发现,最初声称不再使用硬件的云供应商今天已经开始一个接一个地考虑物联网硬件。当互联网公司集体走向云计算时,我们认为让一切变得“软”的云计算今天又变得“硬”。

这种变化的触发点是人工智能不能脱离机器视觉、语音交互和传感器阵列来发挥其在现实中的作用。这些功能必须基于真实的硬件。另一方面,人工智能能力要想深入生产现场,高实时性地完成复杂的操作,必须在边缘侧和终端侧有一定的推理和计算力,才能达到优化的计算效率比。这需要将云计算中的人工智能计算能力和硬件中的计算能力紧密结合,形成一个整体。典型的代表可能是智能交通中的交通灯控制。交通灯需要与专用摄像机、本地处理硬件和云系统集成,以实现理想的处理结果。

云和终端硬件的结合显然依赖于网络,这就是为什么物联网被越来越多地提及。这些变化造就了云人工智能,物联网必须紧随其后。从历史进程来看,服务器时的端到端网络,以及云计算时代的云到网络,将成为人工智能时代云网络端的新结构。

这使得云供应商不得不自我创新,也使得工业服务市场找到了新的机会。

解决方案式交付,重新定义市场

在这一系列变化的开始,我们还可以看到云计算市场的一些“常识”正在被改写。理解云服务的变化可能需要对几个新的基本定律有清晰的理解。

事实上,整合并不是一种新的说法。过去,信息技术行业强调整合的重要性。然而,在云服务市场,最终是商业交付模式的改变。

大型政府-企业云计算和基于人工智能物联网综合需求的企业云计算是两种互补的云计算市场趋势。这些趋势都指向相同的变化,也就是说,当云服务交付给这些新用户时,他们不仅应该使用云数量、应用编程接口或付费方式

过去,我们在云计算市场经历过IaaS、PaaS和SaaS之间的争议。这场争论的源头是云计算交付模式将如何形成。然而,在人工智能和物联网的推动下,以端为重点的轻云新交付需求可能会带来新的市场结构:新的云服务模式正在酝酿之中。

今天可能看到的是云计算市场将产生更复杂的产业链关系。云计算市场将从按需提供转变为按需购买。同时,硬件能力、离线服务能力和算法开发能力将在云市场中变得重要。这带来了云计算革命的另一个关键点:生态状况的快速增长。

生态绽放

当一家大型工厂决定通过公共云购买一系列智能转换服务时,他想购买什么?

可能包括系统、计算力、框架、固有算法模型、一系列独立的开发需求,以及末端需要的大量计算力硬件、传感硬件和部署环境硬件。

毫无疑问,没有公共云提供商能够独自完成所有这些工作。但需求确实存在。我该怎么办?答案是云和人工智能的结合导致云服务制造商将自己变成了一个生态超市。

从今年年初开始,我们可以看到全球云服务市场正在加大收购力度。例如,微软对Github的收购引起了相当大的轰动,但其工业目的无疑是为了更紧密地将开发生态固定在自己的系统中。

拥有单一功能的云供应商已经一个接一个地看到了未来需求的复杂趋势,然后首先通过投资和收购扩展了他们的基本功能图。当然,长期问题不能通过收购来解决。云的长期解决方案是在其自身系统中实现生态开花。第一站通常是人工智能开发者的开始。

本质上,人工智能是一个公共对公共的业务。大量不同的开发人员满足了大量用户的复杂需求。云服务是人工智能的唯一途径,理想状态是将其用作接口。因为他们有很多客户,所以他们聚集了开发者。在良好的发展生态基础上,吸引更多的客户加入。同时,除人工智能外,中国SaaS还有很大的发展空间,云厂商的生态建设还远未结束。

当然,生态开花的理想状态还有很长的路要走。长期以来,授权和祝福开发人员一直是并将成为云服务市场的主题。其中,三项任务相对来说比较关键,这可能成为云服务市场的竞争点:“有一个问题需要关注,大多数人可能会提到开发人员,想到穿着t恤、黑框、眼镜、背包和肩包的极客。当然,个人和小型团队开发人员非常重要,但开发人员也包括大型供应链企业、硬件企业和软件服务提供商。云人工智能生态开花的实质是新生产关系的构建。

理解了上述关键词后,我们接下来需要做的是使用这些“新常识”来观察云计算市场的每一个具体变化。

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