可以肯定的是，人工智能将成为2023年最重要的技术趋势。虽然人工智能技术并不新鲜，但新一代生成式人工智能工具的发布引发了人们对人工智能的狂热兴趣。
现在的问题是，人工智能的繁荣对IT行业的不同部门意味着什么。本文通过研究人工智能可以帮助重塑云计算的五种方式来探索其中之一。
1．对人工智能友好的云虚拟机实例的需求
人工智能趋势可能对云计算产生的一个相当明显的影响是，它将增加对基于云的虚拟机实例的需求，这些虚拟机实例针对运行人工智能工作负载进行了优化。
具体来说，我们可能会对裸机云虚拟机以及提供GPU以加速人工智能工作负载的虚拟机更感兴趣。
这些类型的云虚拟机并不新鲜;相反，它们已经从主要的云供应商那里提供了很多年。但越来越多的企业可能希望使用它们来帮助执行AI/ML培训等任务。
2.更复杂的人工智能云成本管理
另一个并不新鲜，但可能会引起更强烈兴趣的做法是使用人工智能来帮助降低云计算成本。
许多云成本管理工具已经使用某种形式的人工智能(如预测分析)来评估云工作负载配置，并建议可能降低成本的更改。然而，展望未来，人工智能的蓬勃发展可能会推动对云成本管理工具的更多需求，这些工具可以做的不仅仅是建议适当调整云工作负载的方法。例如，他们还可能允许工程师提出关于配置更改如何影响云支出的开放式问题。
3.利用人工智能进行云管理
人工智能工具还可以帮助云管理员以各种方式更有效地管理他们的云，而不仅仅是那些与成本相关的。
例如，ChatGPT等工具已经可以很好地完成的一件事是配置IAM安全策略或生成基础设施即代码(IaC)模板来设置云工作负载。利用人工智能实现这些目的将有助于云管理员提高其云工作流程的效率，这可能会转化为管理日益复杂的云环境的增强能力。
4.更多地采用云计算
像ChatGPT这样的人工智能工具是需要大量扩展的工作负载的好例子，使其成为基于云的托管的理想候选者。出于这个原因，人工智能趋势可能会推动更多的组织迁移到云，因为在本地托管高度可扩展的工作负载更加困难(而且在许多情况下，成本更高)。
当然，并不是每个企业都将托管与ChatGPT相当的人工智能服务。但我们有理由期待更多的组织部署人工智能聊天机器人、分析工具和类似的解决方案，这些解决方案在大规模可扩展的云基础设施上运行得最好。
5.对人工智能即服务的需求增加
云计算提供商长期以来一直提供人工智能即服务解决方案，客户可以使用这些解决方案来运行人工智能/机器学习工作负载，而无需设置自己的软件或基础设施。例如，如果你想将图像识别整合到你的应用程序中，你可以使用像AWSrekrecognition这样的服务。
但由于生成式人工智能革命，这些服务感觉越来越基本。展望未来，预计对人工智能即服务解决方案的需求将会增加，这些解决方案将允许企业以更广泛、更灵活的方式利用人工智能。例如，企业将需要基于云的人工智能解决方案，使他们能够实现自己的ChatGPT。
当然，已经可以使用OpenAIapi来完成这类事情，这使得将ChatGPT背后的AI引擎集成到自定义应用程序中成为可能。但在不久的将来，我预计大型云提供商，如AWS和Azure，将推出他们自己的云服务，并考虑到相同的用例。
结论
同样，云中的人工智能并不新鲜。多年来，企业一直在使用云来帮助驱动人工智能工作负载，同时也使用人工智能来帮助管理他们的云计算环境。
但最新一代的人工智能工具为将人工智能以更有趣的方式应用于云计算提供了大量新的机会。随着人工智能以新颖的方式与云计算融合，未来几年我们将在这方面看到许多创新。
