云計算是一種變革性的轉變，使各種規(guī)模的企業(yè)能夠通過互聯網訪問多樣化的按需虛擬 IT 資源。

主要產品包括數據庫、基礎設施、平臺、軟件和存儲，它們可以無縫擴展以滿足操作需求。這種活力通過支持快速供應和敏捷交付模型，將組織從長期的內部開發(fā)中解放出來。功能范圍從計算能力和數據倉庫等基本實用程序到交鑰匙人工智能、數據分析和業(yè)務流程自動化工具。通過簡化對集中了巨大計算能力和尖端功能的資源的訪問，云為推動創(chuàng)新、提高效率和顛覆傳統(tǒng)行業(yè)提供了前所未有的選擇。

隨著各行業(yè)高管率先發(fā)起數字化轉型計劃，將業(yè)務遷移到云端，通過按需服務將資源與工作負載保持一致，從而提供了急需的靈活性。因此，過渡到云優(yōu)先的方法使企業(yè)能夠多功能性地重塑客戶參與模型，通過數據驅動的洞察力推動產品，加強競爭定位和面向未來的業(yè)務連續(xù)性，即使在中斷中也是如此。通過作為與傳統(tǒng)系統(tǒng)分離的跳板，云計算加速了創(chuàng)新周期，以滿足快速發(fā)展的消費者和運營需求——鞏固了組織的競爭優(yōu)勢，無論其規(guī)模和行業(yè)如何。

人工智能 (AI) 是跨行業(yè)的變革力量，促使企業(yè)以最佳方式在其系統(tǒng)中部署人工智能。 哪種部署方式是最佳的：云的適應性還是本地基礎設施的控制? 由于技術提供了多種選擇，每種選擇都具有獨特的優(yōu)勢和挑戰(zhàn)，因此決策將深刻影響可擴展性、成本、安全性和運營效率。

探索人工智能部署的復雜領域揭示了一系列考慮因素，評估其優(yōu)點和缺點，同時強調安全性在定義人工智能驅動組織的最佳方法方面的關鍵作用。 總而言之，以下是使云在大多數情況下成為正確選擇的十大原因。

基于云的人工智能優(yōu)勢：

經濟高效的擴展：云服務有助于機器學習模型經濟高效的擴展，無需大量初始投資，從而提高靈活性。

減少初始投資：基于云的人工智能消除了對大量硬件的需求，這對于資源有限的企業(yè)特別有利。

易于部署：在云中快速部署簡化了設置流程，促進創(chuàng)新和快速項目啟動。

安全改進：云提供商投資于嚴格的安全協議，提供尖端的加密和身份驗證機制。

可訪問性和協作：基于云的人工智能鼓勵多個用戶之間的輕松訪問和無縫協作，從而提高項目效率。

合規(guī)性遵守：云服務通常符合行業(yè)標準，確保嚴格遵守數據保護法規(guī)。

持續(xù)更新：云提供商的例行更新和補丁可以減少漏洞，從而最大限度地降低數據泄露的風險。

分布式備份：跨多個位置的云存儲數據可最大限度地降低因物理災難或硬件故障而導致數據丟失的風險。

專業(yè)知識和監(jiān)控：云提供商聘請專門的安全專家進行持續(xù)的威脅監(jiān)控和響應。

可擴展性和互操作性：基于云的人工智能與現有系統(tǒng)無縫集成，實現平穩(wěn)操作和可擴展性。

用于對比的內部人工智能的缺點：

除了采用云的優(yōu)勢之外，內部部署也存在一些劣勢，包括:

更高的初始投資：設置內部人工智能需要大量的硬件、軟件和熟練人員投資。

有限的可擴展性：擴展內部基礎架構可能會帶來挑戰(zhàn)，尤其是在突然出現計算需求時。

維護和保養(yǎng)：硬件維護和升級的責任增加了運營開銷。

技術過時：快速的人工智能硬件進步可能會比基于云的替代方案更快地過時。

資源依賴性：確保強大的安全性需要熟練的人員和資源，使公司資源緊張。

物理安全問題：內部部署容易受到物理威脅，如盜竊或自然災害。

正如您所看到的，在云中部署 AI 包括多種考慮因素的相互作用。 基于云的方法和本地方法之間的選擇取決于組織的獨特需求、愿望和風險承受能力。 然而，基于云的解決方案提供了可擴展性、易于部署和高級安全措施。

隨著企業(yè)深入探索人工智能驅動的未來，將部署策略與安全準備情況相結合將確定他們在降低風險的同時利用人工智能潛力的能力。 追求理想的人工智能部署途徑最終取決于對權衡、需求和不斷發(fā)展的技術環(huán)境的理解。 云成為利用人工智能變革力量的有前景的門戶，提供創(chuàng)新、可擴展性和增強安全性的途徑。