如今，人工智能云服务已经成为超大规模云计算提供商的又一战场，因为它们可以吸引数据科学家和开发人员在他们的平台上培训模型。

 

　　如果人工智能是IT技术的未来的话，那么云计算供应商的云服务将成为即将到来的应用浪潮的前沿和中心。

 

　　虽然行业在人工智能和机器学习(ML)方面不乏炒作，但全球主要的云计算供应商已经在这方面积累了一些经验，并将在未来几年为他们创造更大的业务。

 

　　从初级到高级的人工智能云服务

 

　　云计算提供商基本上在其平台上构建了三个层次的人工智能服务。最底层的人工智能也是最复杂的，但可以提供最佳性能，位于基础设施层。主要提供云计算的供应商支持流行的框架，如TensorFlow或ApacheMXNet以及基于GPU的虚拟机，然后可以提供其他可能的服务来构建和训练模型。

 

　　了解云计算人工智能的优点和缺点

 

　　然而，由于这些GPU加速节点需要更多计算能力，并且训练模型需要大量数据进行存储和处理，所以公共云受到了深度学习和大量用户的限制。深度学习对于图像识别和文本分析等特定需求的企业来说非常有用，但即使深度学习神经网络的创建者也不得不承认，解决企业所面临的更广泛问题的人工智能并不是解决问题的灵丹妙药。

 

　　除了炒作之外，人工智能还需付出努力

 

　　人们对于人工智能最大的误解之一是，人工智能就像一种炼金术或是一个魔术盒，只要付出和努力，就会获得惊人的成果。但获得高质量的结果非常困难，我认为人们不会完全理解这一点。每个组织都将需要有一个人工智能策略，采用机器学习和人工智能是一个长期的事情，但现在必须参与其中，这样企业才能在竞争中领先。