如今，智能音箱、自動駕駛、智慧家居、個性化零售等爭先恐后地闖入人們的生活，大體來看都從不同領域、各種角度彰顯著AI智慧的內涵。

AI 所表現的“智能性”不但方便了生活，更引起了資本的競相追逐。相關數據顯示，去年一年時間，全球范圍內AI 初創企業的融資金額達到152億美元，創造了歷史新高。

話說，就連這份在新興科技領域已有17年歷史的權威榜單《麻省理工科技評論》，在評選2018年“全球十大突破性技術”的過程中，也將AI列為“榜上有名”。

小編遍尋資料發現，回顧過去幾年的上榜技術，越來越多與AI有關的技術入選榜單，例如2008年的機器學習、2009年的 Siri、2013年的深度學習、2014年的神經形態芯片、2016年的語音接口與知識分享型機器人以及 2017年的自動駕駛卡車與強化學習等，可見AI影響之深。

但另一方面，我們也發覺，盡管AI影響范圍如此之廣，但仍然還只是亞馬遜、谷歌等大體量企業的玩具以及部分創業公司的顯著標簽。對于絕大多數企業來說，AI 的成本高以及全面部署的困難性依然會帶來不小的困擾。

基于這樣的背景，有人稱，AI這波來勢洶洶的浪潮實在需要一個智能化的堅實“底座”來加以支撐，才能“站得住腳、走的更遠”。如此思來想去，云計算就被“首當其沖”列入了備選陣營中，正所謂基于云計算的機器學習工具才能真正將AI持續推進并帶來更廣泛的受眾，就是這個道理。

如果我們靜下心來仔細捋一捋技術發展的脈絡以及如今行業領域發生的變革，就能明白，AI的“復興之路”能否走的“順暢”，關鍵還是取決于三大要素：數據、算力、算法。

就在AI 大舉推動人類社會向智能化發展的過程中，毋庸置疑，核心驅動力就是算力。算力神助攻AI 發展的同時，AI技術也反向推進了云計算自身的智能革新，兩者關系可謂是相輔相成。

所以，被稱為“智能化底座”的云計算與火熱AI 關系究竟為何物？

至關重要的一點，云計算可以為AI 發展提供更新、更強大的計算能力。

伴隨著互聯網的發展，絕大部分數據都在網上產生并通過云計算加以普及，很多行業企業基本都根植在云上。數據產生在云端，數據消費還是在云端，所以在云上完成機器學習訓練以及Inference是非常自然的一件事。

另外，隨著數據量的迅速增加以及AI 技術的如日益發展，云計算不僅為傳統計算帶來了創新性的變革，更關鍵的一點，云自身的智能化演進也被妥妥的提上了日程，畢竟絕大多數云廠商的服務早已不再單一，更多一站式、智能化的需求滿足均來自AI 技術的云端部署，如此看來云也是需要AI 來助力的！

或許，正是由于這兩點才令遍地開花的云服務商都在緊鑼密鼓地布局AI。