云 AI 什么是 云 AI？
云计算与 AI 的这种突破性技术融合称为“AI 云”或“云 AI”。通过将 AI 与云计算相结合，企业将 AI 工具、算法和云服务无缝地整合到日常运营中。
云 AI 使企业能够充分利用 AI 潜能，包括机器学习、自然语言处理和计算机视觉。这种集成提供诸多优势，有利于企业在竞争中脱颖而出。
- 云 AI 的优势
- 业务与云 AI
- 云 AI 工具和平台
- 云 AI 服务
- 云 AI 与私有云 AI 的比较
- AI 在云中的使用
- HPE 和云 AI
云 AI 的优势
云 AI 的一大优势在于其能够快速高效地处理大量数据集。这一功能对于电子商务、银行和医疗保健等以数据为中心的行业尤其有利，因为其使机器学习算法能够发现大型数据存储库内隐匿的模式和洞见。此外，这种分析能力使组织能够根据数据驱动型洞见做出决策。
云 AI 通过部署 AI 驱动型算法，以自动化方式处理繁琐的重复性任务。通过实施自动化，不但简化了操作，提高了效率，而且减少了对人工操作的依赖。这就大大节省了成本并提高了生产率。云 AI 的实时能力对于各种应用都非常关键，从通过聊天机器人快速提供客户服务到自动化生产流程，展现了其对不同行业和企业的变革性影响。
云 AI 使采用 AI 技术的组织能够充分利用云计算的可扩展性、灵活性和易用性。这种融合有利于打造充满活力和响应迅速的企业生态系统，使组织在 AI 加持的数据驱动型商业环境中立于不败之地。
云 AI 如何帮助我解决业务问题？
云 AI 平台对于寻求创造性解决方案的企业至关重要。这些平台具有多种优势，有助于提高公司解决问题和制定决策的能力。以下是云 AI 如何帮助您实现这一目标的详细说明：
集中式 AI 应用管理：
- 云 AI 解决方案为您的 AI 应用提供集中式管理和控制。您可对 AI 项目进行管理并监控其进度，还可按需分配资源，这使您的 AI 项目井然有序、高效进行。
采用预构建的 AI 模型：
- 云服务有时会提供可解决业务挑战的预构建 AI 模型。这些模型可用于包括自然语言处理和图像识别在内的各种应用。使用这些预构建的模型可节省开发时间和成本。
定制 AI 解决方案：
- 云 AI 平台支持组织定制 AI 解决方案。您可针对特定问题开发 AI 模型和应用。灵活性对于您解决现有解决方案无法处理的问题至关重要。
数据驱动型决策：
- 云 AI 服务借助 AI 执行数据分析。您可处理大型数据集，并获得蕴含重要洞见的信息。AI 可发现客户行为模式、预估需求和发现操作违规，助您做出有理有据的判断并获得洞见。
自动化和优化流程：
- 借助云 AI 平台，您可自动执行繁琐的任务。聊天机器人和虚拟助理可处理客户服务中的基本问题，让工作人员腾出时间处理更复杂、更有价值的任务。AI 可简化工业流程，减少停机时间、提高生产率。
提升客户体验：
- 云 AI 解决方案可为消费者提供更好的个性化互动体验。AI 可预测客户需求，提出产品建议，并利用客户数据提供聊天帮助。这种个性化可提高收入和客户忠诚度。
提高安全性和降低风险：
- 云 AI 服务对于提高安全和降低风险至关重要。AI 算法可实时识别网络流量异常和威胁，这种主动的网络安全策略为企业关键数据提供周全保护，并确保运营顺利进行。
成本和资源优化：
- 使用云 AI 可实现自动化操作和改善资源分配，降低运营成本。云计算实例会得到妥善管理，以确保您只为使用的内容付费。AI 驱动型库存管理减少了库存过剩和库存不足的情况，降低了持有成本。
可扩展性与增长灵活性：
- 云 AI 解决方案可根据企业需求进行扩展。无论您需要处理更多数据、扩大客户群还是引入新的 AI 应用，云都可以适应您不断变化的需求。
持续优化和灵活性：
- 云 AI 平台支持优化。训练和优化 AI 模型使其能够成功地解决业务挑战。定期升级和优化使 AI 解决方案始终保持最佳状态。
哪种云最适合 AI？
理想的 AI 云由您的 AI 项目需求、组织基础设施和预算决定。不同的云提供商提供不同的 AI 服务和功能。
下面列出了几家顶级云 AI 提供商：
AWS 提供丰富多样的云服务和 AI 技术，如用于机器学习模型构建、训练和部署的 Amazon SageMaker，以及用于图像和视频分析的 Amazon Rekognition。
Microsoft Azure：Azure Machine Learning、Cognitive Services 和 Bot Service 助力客户创建、部署和管理 AI 应用。
HPE GreenLake：该混合云平台提供各种定制的 AI 和机器学习解决方案，以满足不同企业的独特需求。平台提供 AI 驱动型运营、数据分析和工作负载优化，使企业能够在其基础设施中使用 AI 功能。
Google Cloud Platform (GCP)：GCP 使用户能够构建和部署机器学习模型以及执行数据分析和自然语言处理活动。
IBM Cloud：Watson AI 和其他 IBM Cloud 服务让客户能够跨行业设计和部署 AI 应用。IBM Cloud 还提供数据分析、自然语言处理和计算机视觉方面的 AI。
如何为 AI 选择理想的云，这取决于您的组织需求，具体包括 AI 项目规模、数据安全和隐私以及基础设施定制和控制。为 AI 项目选择最合适的云提供商，您需要综合考虑定价、性能、安全性以及与当前系统的交互能力。
什么是云 AI 服务？
云 AI 服务，也称为 AI 即服务 (AIaaS)，是基于云的平台和解决方案，为个人和企业提供 AI 功能和资源。这些服务使 AI 工具和技术对于多数应用而言，更易于访问、可扩展且具有成本效益。以下是典型的云 AI 服务优势：
可扩展性：云提供商可扩展 AI 资源以满足项目需求，这简化了任务管理和增长。
访问便利性：您可在任何有互联网连接的地方使用云 AI 服务，这对于开展远程工作和合作非常便利。
成本效益：得益于按需付费或基于订阅的定价模式，组织无需投资购置基础设施和学习技能即可使用 AI。
基础设施和硬件：云 AI 服务通常具有强大的 GPU（图形处理单元）和 TPU（张量处理单元），用于深度学习模型训练。这样，组织便无需购买和管理专业硬件。
预构建的模型和工具：许多云 AI 服务包括预训练的 AI 模型、API 和工具，让程序员和数据科学家可以轻松地将 AI 功能整合到自己的应用中。
数据管理和存储：云系统可以存储和管理 AI 项目数据集。
与其他服务的集成能力：云 AI 服务通常与数据分析、数据库和物联网服务集成，从而实现无缝的端到端解决方案。
云 AI 和私有云 AI 有什么区别？
云 AI 是指托管在公有云平台上的人工智能服务和资源，例如 Google Cloud AI 或 Amazon Web Services (AWS) AI。用户可以通过互联网访问这些服务，而 AI 模型和数据则存储在云提供商的服务器上。
另一方面，私有云 AI 是指托管在专用于单个组织的私有云基础设施上的人工智能服务和资源。这意味着 AI 模型和数据存储在由组织本身拥有和管理的服务器上，无论是在本地还是在私有云环境中。
云 AI 和私有云 AI 的主要区别在于对基础设施的所有权和控制权。通过使用云 AI，组织可依靠第三方云提供商来托管和管理 AI 服务。相比之下，使用私有云 AI 的组织将对基础设施拥有更多的控制权，并可通过定制满足特定的安全性和合规性要求。
云上如何应用 AI？
网络安全组织受益于基于云的 AI 服务的可扩展性、访问便利性和经济性。以下是常见的云 AI 用例：
机器学习和模型训练：云平台为模型训练提供计算能力和基础设施。云服务可以帮助数据科学家及开发人员训练和改进图像识别、自然语言处理和预测性分析模型。
AI API：许多云提供商提供预构建的 AI 模型和 API 以用于应用集成。这些 API 可以分析图像、视频、语音、语言和情感。
预测性分析：基于云的 AI 服务可预测趋势、优化运营并做出数据驱动型选择。AI 算法可利用过去的数据预测收入、消费者行为和设备维护需求。
自然语言处理 (NLP)：NLP 云服务可用于执行语音和文本分析，包括语言翻译、聊天机器人、情感分析和内容总结。
计算机视觉：基于云的计算机视觉服务可分析照片和视频，用于物体识别、面部识别、工业质量控制和自动驾驶汽车等。
推荐系统：自定义内容和产品建议，提高用户体验和参与度。
异常检测：云端 AI 模型可以检测数据中的异常，对各个领域的欺诈检测、网络安全和质量控制效果显著。
自主系统：自主系统，如自动驾驶汽车和无人机，使用云端 AI 进行实时决策并与远程数据中心进行协调。
医疗保健：药物研发、患者数据管理和医学成像分析都使用了基于云的 AI，可辅助疾病诊断和预后。
内容创作：文本、照片和音乐都可以使用基于云的 AI 来创建。AI 可用于撰写新闻报道、产品描述和音乐创作。
支持边缘计算的 IoT：在云上进行 AI 处理并分析边缘数据，以获得实时洞见、实现自动化。
数据处理和集成：云系统使用 AI 功能进行数据准备、清理和集成，从而简化海量复杂的数据集。
聊天机器人和虚拟助手：在众多应用中实现客户服务、信息检索和工作自动化。
数据安全：检测威胁并保护数据。AI 算法会检测可能具有安全漏洞风险的可疑网络流量模式。
资源优化：云 AI 可以改善数据中心资源分配，节省能源和运营费用。
组织可在云中使用 AI，利用其可扩展性、灵活性和访问便利性，而无需内部部署技术或学习专业知识。云提供商还更新和改进了其 AI 解决方案，使企业能够访问最新的 AI 工具和技术。
让 HPE 帮助您扩展解决方案
HPE 提供新技术和解决方案，来帮助组织进行扩展，尤其在 AI 和高性能计算 (HPC) 领域。
HPE AI 解决方案：
HPE AI 解决方案为 AI 项目提供全面的产品和服务。硬件解决方案包括高性能服务器、存储系统以及 AI 开发、管理和部署应用。HPE AI 解决方案使组织能够通过 AI 获得洞见、实现自动化操作和创新。这些解决方案促进了 AI 模型的训练、推理和部署，使 AI 在各个行业都可以访问和高效使用。
HPE GreenLake for Large Language Models (LLMs)：
HPE GreenLake for LLMs 是一款专业产品，可满足日益增长的 AI 应用需求，特别是那些依赖于 GPT-3 等大型语言模型的应用。HPE GreenLake 是 HPE 灵活的云服务平台，该解决方案旨在为组织提供开发和部署大型语言模型所需的基础设施和资源。其利用 HPE 的高性能计算能力来满足自然语言处理 AI 的特殊需求，助力企业开发能够理解、生成并与人类语言交互的应用。
HPE HPC（高性能计算）：
HPE HPC 解决方案面向需要大量计算能力进行科学研究、工程模拟、数据分析和 AI 工作负载的企业和机构。HPE 的 HPC 产品涵盖了一系列超级计算解决方案，包括强大的群集、存储系统和软件工具。这些解决方案使企业能够运行复杂的模拟，处理大量数据集，并加速 AI 和机器学习研究。HPE 的 HPC 解决方案适用于需要大量计算能力进行创新和决策的医疗保健、汽车和天气预报业务。
