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生成式AI与云结合,机遇与挑战并存

在生成式AI如火如荼的今天,没有人怀疑人工智能不是主流趋势,更无需质疑AI对全世界带来的改变。但企业在思考AI和云计算碰撞,将产生怎样电火花时,必须先想到一个现实问题,那就是部署过多的应用程序,会带来扩展问题,并且会导致成本超支。换言之,以生成式AI为核心的人工智能技术的应用,可以为企业带来好处,但也存在问题。我们必须全面考虑,综合利弊。相比快速部署生成式AI,全面思考如何有效管理这些新技术应用,不会因为技术创新而为企业带来负面影响,这些至关重要。具体而言,生成式AI在云中运行,会遇到3个问题:1、加速云

在生成式AI如火如荼的今天,没有人怀疑人工智能不是主流趋势,更无需质疑AI对全世界带来的改变。但企业在思考AI和云计算碰撞,将产生怎样电火花时,必须先想到一个现实问题,那就是部署过多的应用程序,会带来扩展问题,并且会导致成本超支。

生成式AI与云结合,机遇与挑战并存

换言之,以生成式AI为核心的人工智能技术的应用,可以为企业带来好处,但也存在问题。我们必须全面考虑,综合利弊。相比快速部署生成式AI,全面思考如何有效管理这些新技术应用,不会因为技术创新而为企业带来负面影响,这些至关重要。

具体而言,生成式AI在云中运行,会遇到3个问题:

1、加速云应用程序部署

这是第一个误区。虽然现在,我们可以使用生成式AI开发工具,使用无代码或低代码机制,快速构建应用程序。但随着部署的应用程序数量的增多,企业很容易失去控制。

当然,在大的方向上,我们非常认同这一技术趋势。生成式AI,的确能加快应用程序部署,满足业务需求,提升效率,这点毋庸置疑。因为,在90年代和21世纪初开发的很多应用程序并不尽人如意,从某种程度上限制了业务发展,任何改进的方法都对业务有好处!

只是有时,我们看到一种近乎鲁莽的应用程序开发方法,构建和部署这些系统所需的工作只需要几天,有时甚至几个小时。公司没有对应用程序的整体作用进行太多的深思熟虑,而且许多应用程序是为战术需要而专门构建的,并且通常是冗余的。导致云运维团队管理的应用程序和连接数据库的数量,是他们应该管理的数量的三到五倍。整个混乱局面不仅不会扩大规模,还会造成成本的居高不下。

2、合理利用资源

生成式AI需要大量的计算和存储资源,肯定比企业目前应用要多得多。如何利用这些资源来推动更大规模的扩张,并不像打开更多的存储和计算服务那么简单。

在寻找和部署更多资源,以支持生成式AI的快速扩展使用方面,必须进行一些思考和规划。这通常要落在运维团队的肩上,以正确的方式部署正确数量的资源,而不会破坏这些系统的价值或限制其功能,整个过程的利弊权衡,非一朝一夕之事。

3、成本超支

当企业忙于部署专业系统来监控和管理云成本时,我们可以看到用于支持生成式AI的资金激增。这时,企业应该怎么做呢?

这是一个商业问题,而不是技术问题。企业需要了解云支出是如何发生的,为什么会发生,以及云带来的商业利益是什么。然后,成本可以包含在预定义的预算中。

对于限制云支出的企业来说,这是一个起点。业务线开发人员希望利用生成式AI,通常是出于业务原因。然而,正如前面所解释的那样,生成式AI所消耗的计算和存储成本很高,公司需要找到资金,确定商业价值。

在许多情况下,生成AI非常酷,但依然比较基础,通常不具有合理的成本评估。生成式AI有时被用于简单的战术任务,而这些任务在更传统的开发方法中也可以实现。自人工智能诞生以来,这种过度应用一直是一个持续存在的话题。现实情况是,这种技术只适用于某些业务问题。但目前现状是,生成AI太受欢迎了,被大肆宣传,因此被过度使用。

上述分析表明,随着生成AI技术的成熟,需企业要从更深层面去思考落地方案。期间,如果云的支持跟不上,带来的可能是负面效果。

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