AI与手机、云融合，改变业务，阿里云明确两大核心定位
过去的一两年当中，人工智能的迅猛发展，使得云服务商碰到了新的机遇，同时也迎来了新的挑战。以往售卖计算以及存储的业务，正逐步转变成为向各个行业供应智能的核心驱动力。对于我们这些从事跑业务工作的人而言，市场的打法已然彻底改变了。
算力需求进入新阶段
现今，企业运用AI已非处于实验状态。依据市场数据表明，在中国的大型企业当中，超过七成的企业已然把生成式AI技术融入到日常的运营之中。这所代表的含义是，客户对于云的需求，从以往稳定的基础资源，转变成了对于大规模且高效率的智能算力的不断渴求。
需求的这般转变呈现为爆发样式，放眼全球范畴内，AI算力消耗的增速极让人惊讶，差不多每个季度时间之际都在成倍增长，企业客户群体，特别是那些寻觅快速迭代情形的创业团队，他们所需要的是能够即刻投入到模型训练操作以及推理进程当中的算力资源，并非是那种长久的资源申请流程以及部署程序。
供给策略出现分化
对着海量的需求，云厂商的应对策略开始迈向不一样的道路，一些厂商挑选把大量计算卡互联，去构建规模巨大的“算力池”，这样子做主要是为了冲破单卡性能的限制，借助集群化调度来提高整体效率。
比如说，存在服务商借助“超节点”技术，把数百张计算卡进行聚合，达成了推理性能的明显提高。在未来，这种集群的规格打算扩展至数千张卡，目的是构建能够调度数十万计算卡的超级集群，其核心逻辑是给予集约化的高效算力。
行业面临共性困扰
虽说前景十分广阔，然而AI云落地并非顺畅。存在一个普遍难题是，客户一方面要有强大的算力，另一方面对数据安全有着极高要求。在为教育机构等客户设计混合云方案之际，厂商时常需要在灵活调度与严格安全之间不断反复平衡。
好多科技公司仅仅专长于产业链之中的某一个环节，有的在模型算法研发方面表现突出，然而却欠缺底层基础设施，所以不得不租用算力，还有一些传统数据中心企业，手里掌握着算力资源，可是因为没办法与上层模型实现深度适配，进而致使资源利用率处于较低水平。
技术生态尚待成熟
哪怕是针对处于领先地位的厂商而言，去架构构建完备完善的开发者生态环境，这也无疑是一场需要长久持续作战的过程。全新的计算架构是需要耗费时间来进行培育的，其拥有的软件栈以及工具链所具备的丰富程度，还有易用性方面的表现，想要达成传统已经成熟的生态所拥有的水准程度，绝对不是一下子就能完成的事情。
与此同时，传统的应用开发模式有着较高的门槛，全球具有潜在开发能力的人员数量是有限的。 这和AI时代秉持的“用自然语言创造应用”这种普惠性的愿景存在着矛盾之处。 模型、开发工具以及实际应用场景相互间的协同关联不够充分，从而拖慢了AI云的大规模普及的速度。
全栈能力成为关键
面对上述问题的须解决状况，单一环节的优化已然不充足。部分头部厂商所提出的方向为全栈自研，也就是针对从底层计算、网络、存储直至上层模型的全链路，展开协同设计以及优化。这被视作构筑坚实技术底座的必要路径。
这种深度整合所追求的目标在于将系统瓶颈予以消除，只是唯有在算力供给、数据传输以及模型调度共同构成一个具备高效特性的整体之际，才能够凭借更低的成本以及更高的效率，进而去达成满足客户那千变万化的智能任务需求这一结果。
未来竞争在于基础设施
行业竞争的焦点已然发生了转移，从长远的角度去看，决定最终胜负的并非仅仅是静态的算力规模，而是能不能构建起一套能够跟智能技术自身一同演进的基础设施，这一套设施要拥有极致的弹性，并具备可靠的稳定性能以及广泛的兼容性。
大厂商的布局表明了这样一个方向，即把最前沿的技术突破和真实的产业需求紧密融合，深度关联。唯有云平台能够天衣无缝地支持从通用人工智能到更高级智能形态的持续进步时，那些被称作“AI云”的事物才算是从设想变为实际，切实成为推动产业创新的核心动力装置！
按照您的想法，就广大中小企业以及创业团队而言，于进行AI云服务选择之际，最为应当优先予以考虑的因素，是成本能够得到有效控制、具备开箱即用那般的易用性，还是拥有未来可以实现扩展的技术架构方面的潜藏能力呢？欢迎把您的看法分享出来。