云之变：云与智能大变局( 三 )
而这里出现了另一个问题 ， 如今的AI ， 基本是以深度学习为代表的第三代AI技术 。 这类技术的基本模式是先训练一个智能体 ， 再把它推理部署到一定的场景 ， 最后应用产生效果 。
这个流程的问题在于 ， 从训练到推理 ， 每个步骤所需的算力是差距巨大的 。 其中训练所需算力多也复杂 。 另一方面 ， AI模型需要反复测试 ， 不同测试需要的算力各自不同;而如果是基于互联网的AI任务 ， 或者模型部署的终端突然增加 ， 也会让算力需求短时间膨胀 。
这些问题决定了 ， AI所需算力必须具备的特点 ， 是具有高度的灵活性 。 这就像我们培养一个孩子 ， 却不能单独给他盖一座学校 。 需要学习的AI ， 也在不同流程需要不同的算力支持 。 这样来看 ， 云就在现实条件下成为了AI的理想输送方式 。
现实中往往能见到这样的例子 ， 以往进行AI训练需要花费几十万甚至上百万构建一个GPU池 ， 但是训练完这些硬件就没用了 。 那么当然直接调用云端算力是更好的选择 。 结合其他一系列云端的优势 ， 公有云虽然也有不尽如人意的地方 ， 但是大规模AI市场的理想容器 。
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