AI và điện toán đám mây là một trận đấu được thực hiện trên thiên đường. Dưới đây là cách kết hợp này có thể giúp các tổ chức đạt đến tầm cao mới.
Hình thức hiện tại
Người dùng đám mây đang kết hợp các công cụ AI để phát minh lại doanh nghiệp của họ.
Những lợi ích của việc tích hợp AI tổng quát vào đám mây.
Các lỗ hổng bảo mật trong sự kết hợp của AI và đám mây vẫn là một mối quan tâm.
Không có gì bí mật rằng trí tuệ nhân tạo và điện toán đám mây đã mang lại một cuộc cách mạng công nghệ. Bây giờ, hai lực lượng sâu rộng này đang gia nhập lực lượng để định hình lại kinh doanh và cuối cùng, tất cả cuộc sống của chúng ta.
Các nhà cung cấp đám mây đang tận dụng những tiến bộ của họ trong AI để thúc đẩy mọi thứ từ dự đoán chuỗi cung ứng và tạo mã, đến phát hiện và phản ứng đe dọa mạng, và năng suất chức năng kinh doanh.
AI đang tăng tốc áp dụng điện toán đám mây, đồng thời cho phép các nhà cung cấp đám mây tăng cường các giải pháp và dịch vụ nền tảng. Hầu hết các giải pháp AI là các dịch vụ được cung cấp trực tiếp bởi các doanh nghiệp siêu cấp đám mây hoặc các giải pháp được xây dựng trên cơ sở hạ tầng đám mây của các doanh nghiệp Hyperscale.
Những người áp dụng đám mây đẩy nhanh việc thăm dò và áp dụng AI bằng cách sử dụng các công cụ AI được phát triển bởi các doanh nghiệp Hyperscale. Các doanh nghiệp đã có trong đám mây có thể dễ dàng truy cập các giải pháp được lưu trữ để phát triển, thử nghiệm và triển khai các ứng dụng dựa trên AI mới.
Nhiều nhà cung cấp đám mây Hyperscale đang nhảy vào Bandwagon AI với một loạt các giải pháp dựa trên AI sẵn sàng, chẳng hạn như chatbot và các đại lý ảo, khách hàng có thể thực hiện để đáp ứng nhu cầu kinh doanh mà không có thời gian và chi phí xây dựng các khả năng đó trong nhà.
Nhiều lợi ích
Trong khi trích xuất dữ liệu từ dữ liệu được lưu trữ trong đám mây, AI tổng hợp cho phép các quy trình kinh doanh nhanh nhẹn, hiệu quả và đáp ứng hơn. Tích hợp này đảm bảo rằng các quy trình liên tục được tinh chỉnh dựa trên dữ liệu thời gian thực, đơn giản hóa khối lượng công việc, cải thiện phân bổ tài nguyên và cải thiện hiệu quả kinh doanh tổng thể.
Các tổ chức đã có trong đám mây, có nghĩa là khách hàng cốt lõi và dữ liệu giao dịch của họ được lưu trữ trên nền tảng đám mây, sẽ có quyền truy cập dễ dàng hơn vào AI và các giải pháp học máy. Tùy thuộc vào kiến trúc, các doanh nghiệp này có thể bắt đầu thử nghiệm, đánh giá và cuối cùng tận dụng các dịch vụ AI nhanh hơn nhiều so với các dịch vụ chưa áp dụng đám mây.
Tích lũy áp lực
Nhu cầu về trí tuệ nhân tạo đang gây áp lực lên toàn bộ cơ sở hạ tầng đám mây. Khi công nghệ AI của đám mây trưởng thành, các nhà cung cấp sẽ tiếp tục triển khai các dịch vụ được thiết kế để giảm độ dốc của mục nhập. Các công cụ tự động hóa hỗ trợ di chuyển đám mây đang trở nên tinh vi hơn và các giải pháp nền tảng cho phép các tổ chức quản lý và bảo mật chúng cũng đang được cải thiện. Ngoài ra, các nhà cung cấp đám mây cung cấp nhiều ưu đãi và đầu tư để giúp các tổ chức lên kế hoạch cho hành trình đám mây của họ, bao gồm giáo dục và nâng cao các chuyên gia công nghệ của họ.
Ngày nay, các nhà cung cấp đám mây Hyperscale đang triển khai một loạt các dịch vụ AI sẵn sàng sử dụng, chẳng hạn như trích xuất dữ liệu, chatbot và các tác nhân ảo và phát hiện bất thường dữ liệu. Người dùng có thể thực hiện các khả năng AI này vì điều này có thể giải quyết các vấn đề kinh doanh tương đối nhanh chóng và không có thời gian và chi phí xây dựng các khả năng này trong nhà.
Khiếm khuyết tiềm năng
Các yêu cầu về chi phí và năng lượng khổng lồ của việc phát triển và triển khai các mô hình AI lớn đặt ra những thách thức cho điện toán đám mây AI. Hơn nữa, người lao động cần có các kỹ năng tinh vi và hiểu biết kỹ về AI cốt lõi và các nguyên tắc tự động hóa như khả năng diễn giải, độ tin cậy và bảo mật.
Một mối quan tâm khác là ảo ảnh và thiên vị của AI có thể dẫn đến những hậu quả không lường trước được. Tuy nhiên, những vấn đề này có thể được giảm thiểu bằng cách triển khai các biện pháp bảo vệ và thực hành thiết kế thích hợp.
Áp dụng AI cho điện toán đám mây cũng có thể phơi bày thông tin nhạy cảm hoặc độc quyền cho những người hoặc tổ chức trái phép. Để đảm bảo tính bảo mật của thông tin nhạy cảm, các biện pháp kiểm soát bổ sung và các biện pháp bảo vệ dữ liệu nên được đưa ra, đặc biệt là các bộ dữ liệu rất lớn thường được yêu cầu để đào tạo động cơ AI đúng cách.
Cuối cùng, mặc dù, lợi ích của việc kết hợp đám mây và AI sẽ vượt xa mọi nhược điểm. Đối với hầu hết các tổ chức, việc xây dựng cơ sở hạ tầng điện toán cần thiết để tự mình hỗ trợ khối lượng công việc AI quy mô lớn là không khả thi về mặt kinh tế và sẽ không mang lại lợi thế cạnh tranh trên thị trường tương ứng của họ.
Nhìn về tương lai
Trí tuệ nhân tạo sẽ làm cho các ứng dụng đám mây dễ dàng hơn, nhanh hơn và hiệu quả hơn về chi phí. Ngoài các lợi ích cốt lõi này, tính linh hoạt, tính nhất quán và khả năng mở rộng của điện toán đám mây có thể được tận dụng để tạo và triển khai các mô hình AI một cách hiệu quả và ở quy mô. AI cũng sẽ giúp tăng cường khả năng tiêu dùng và tính di động bằng cách che giấu sự phức tạp của cơ sở hạ tầng và đơn giản hóa quyền truy cập thông qua các lớp trừu tượng để cung cấp trải nghiệm thống nhất và các thuộc tính của tính di động trên nhiều môi trường.