如同并驾齐驱的双子星，正以前所未有的速度重塑着我们的世界。它们一个为数字世界提供了无限延展的天空，一个则赋予这片天空无尽的智慧。当这两大技术领域交汇融合，碰撞出的火花照亮了科学技术创新的前进道路，也为我们勾勒出一幅充满可能性的未来图景。

　　本篇文章，瑞宝新能源将和您一起了解云技术的发展简史、云技术与AI之间的关系，以及未来可能出现的挑战。助您加深对AI+云的理解。

　　云计算的概念可以追溯到20世纪60年代，当时计算机科学家约翰·麦卡锡提出：“计算有朝一日可能会被组织成像公共事业一样的服务模式。”这一预见性的观点在当时看来近乎天方夜谭，但实际上埋下了云计算的思想种子。随着网络在90年代的兴起，分布式计算和网格计算开始萌芽，为云计算铺设了技术基础。然而，当时的技术条件和基础设施尚不足以支撑真正意义上的云服务。

　　2006年被广泛认为是云计算真正诞生的一年。这一年，亚马逊推出了Amazon Web Services (AWS)，首次将其内部使用的计算资源作为服务对外提供。紧随其后，2008年Google App Engine问世、2010年微软Azure推出，云计算开始从概念走向实践。

　　这一时期，云服务大致上可以分为三种模式：基础设施即服务(IaaS)：提供虚拟化的计算资源。平台即服务(PaaS)：提供应用开发和部署环境。软件即服务(SaaS)：直接提供基于云的应用程序。这三种服务是一种递进式的关系，以一个工厂为例，厂房就是一个基础设施，生产的流水线就是一个生产的平台，工人们就是一个个应用软件。IaaS提供厂房，PaaS提供厂房＋流水线，SaaS则提供厂房+流水线+工人。

　　2010年后，云技术进入快速地发展期。容器技术（如Docker）和微服务架构的出现，使云端应用的开发和部署变得更灵活高效。混合云和多云战略的兴起，让企业可以依据自身需求灵活选择云服务组合。这一阶段，全球云计算市场规模呈爆炸式增长，从最初的几十亿美元发展到数千亿美元级别。云服务不再是科技巨头的专属，而是逐渐渗透到各行各业、各种规模的企业中。

　　其一，无服务器计算；其二，边缘计算；其三，云原生技术；其四，可持续发展。如今，云计算已从单纯的技术工具，演变为数字化转型的核心引擎，为公司可以提供敏捷、弹性和创新能力。

　　进入21世纪，AI在经历寒冬后迎来爆发式发展。而云技术与AI之间有天然的共生关系。一方面，AI需要云计算提供的强大计算能力来训练复杂模型；另一方面，云平台需要AI技术优化其运营，实现资源的智能分配和管理。这种相互依存的关系使二者在发展过程中相互促进、相互增强。

　　对于AI来讲，数据是其进行RL的基础；对云技术来讲，数据是其存储的大量财富。而对于两者来说，数据是连接云技术与AI的关键纽带。云平台提供了存储和处理海量数据的能力，而AI则需要这一些数据来训练和优化模型。在这种关系中，云技术解决了“存储在哪里”和“怎么样处理”的问题，AI则回答了“如何从数据中获取价值”的问题。

　　AI，尤其是深度学习需要庞大的计算资源。训练一个大型语言模型在大多数情况下要数百甚至数千个GPU协同工作数月之久，对于大多数组织而言，这种大量的计算需求难以满足。云服务提供商通过其规模经济优势，可提供按需使用的高性能计算资源，大幅度的降低了AI技术的使用门槛。以OpenAI的GPT系列模型为例，其训练成本的控制在很大程度上要归功于云计算提供的可扩展计算资源。

　　当下，AI快速的提升，云服务商纷纷推出AI即服务(AIaaS)，将复杂的AI能力封装成易用的API，使得不具备专业AI知识的开发者也能在应用中集成语音识别、计算机视觉、自然语言处理等功能。这种技术民主化极大地促进了AI应用的普及，让AI不再是少数科技巨头的专利，而成为各行各业可通过的工具。

　　在加速AI部署的方面，云平台提供的开发环境和工具链，大幅度缩短了AI项目从构思到部署的时间。开发的人能迅速搭建原型，进行实验，并快速迭代，而无需担忧基础设施问题。这一迭代的快速响应性可以从电子商务平台换品速度窥见。

　　对于一些专门的迷你AI来讲，它们往往需要专门的知识和工具。云服务提供商则能够给大家提供行业专属的数据，整合行业知识，极大地推进了AI在垂直领域的落地应用。

　　当下，人类产生的数据量正以指数级增长。据IDC预测，到2025年全球数据圈将增长至175ZB（泽字节）。然而，数据量的增长并不等同于高质量数据的增加。AI系统面临的一大挑战是：如何从海量但质量参差不齐的数据中筛选出真正有价值的信息？

　　随着全球数据保护法规（如GDPR、CCPA等）的实施，数据隐私已成为AI发展的一大制约因素。AI系统要大量数据来进行训练，但同时必须尊重个人隐私权并遵守越来越严格的法规要求。这种矛盾使得AI研究者和开发者必须寻找新的方法来平衡数据需求与隐私保护。以《》与Open AI之间的诉讼案为例，各种拥有非公开数据的B端用户已经意识到了数据的重要性，未来怎么样才能解决这一问题也有待考量。

　　从技术的角度看，面对数据量激增带来的传输和处理压力，边缘计算与云计算的协同或许是一条可行之路。边缘设备能在数据产生地进行初步处理和筛选，只将有价值的数据传输到云端进行深度分析。这种边云协同架构既能减轻网络负担，又能提高数据处理效率，为AI应用提供更灵活的部署选择。

　　而面对已有的版权和隐私问题，OpenAI等公司也表示，将积极利用已有数据生成数据，绕开这一暂时“无解”的难题，然而，目前技术界对AI所生产的数据的价值持怀疑态度。总之，云技术与AI之间仍有进一步结合的空间，在可预见的当下，云技术仍然将是解决数据问题的首选之策。二者的协同创新或许能够开辟出一条兼顾效率、公平与可持续的发展道路。

　　然而，我们也要注意技术的发展从来不是线性的，也不是必然向好的。云技术能否有效应对AI面临的数据危机，很大程度上取决于我们如何在技术创新与伦理规范之间取得平衡，如何协调效率提升与公平普惠之间的关系。

　　在这个充满不确定性但又充满希望的未来，唯有保持一个开放心态、加强全球协作，才能确保云技术与AI的发展深层次地融合，惠及人类。

　　日前，山西省大同市中级人民法院审理席某某上诉案及所涉婚约财产纠纷上诉案的审判长接受记者正常采访：本案系不公开审理的案件，一审宣判后，鉴于网上存在大量不实信息，法院在法律规定范围内最大限度回应社会关切，澄清事实。

　　随着中美贸易冲突的升级，两国之间大宗商品的贸易流向正逐渐发生明显的变化：以大豆为例，分析人士指出，巴西有望进一步巩固中国最大大豆进口来源国的地位。美国大豆种植户警告，美国大豆可能将永远失去中国市场。

　　4月18日，湖南长沙，国际金价波动，男子拿一公斤多黄金变现80多万，“成本价大概70多万，赚了十万，现在价格很理想”。男子表示，还有继续投资黄金的打算。

　　“代购中国货”火了，美国网友纷纷求购中国商品，“离境退税”让民众开始算账

　　据中国蓝新闻报道，随着美国对中国产品征收的额外关税达到145%，许多美国网友开始讨论“打飞的去中国代购商品”的可能性，相关话题冲上微博热搜。

　　△美国加州州长纽森（资料图）美国人口和经济规模第一大州加利福尼亚州州长纽森当地时间16日宣布就关税问题起诉特朗普政府。他批评特朗普政府滥用关税政策的行为“违法”，给美国经济导致非常严重混乱和破坏。加州成为全美第一个就关税问题起诉特朗普政府的州。

　　玩具业是美国遭受关税冲击最严重的行业之一。美国有线电视新闻网（CNN）指出，对中国生产的玩具加征高额关税，意味着曾经物美价廉的玩具将变成“奢侈品”。美国商务部多个方面数据显示，2024年美国进口了价值177亿美元的玩具，其中75%来自中国。

　　山西订婚案女生曾试图跳楼求救，母亲称其事发后靠吃药才能入睡，精神情况不稳定 不愿和外面的人接触。女方3岁时父母离婚，平时妈妈管得严 从来没谈过恋爱。和订婚对象认识第一周就开始讨论彩礼。#山西 #大同 #彩礼 #订婚 @抖音短视频

　　山西“订婚案”维持原判，被告获刑3年，审判长答问：处女膜未破裂影不影响罪的认定？#媒体精选计划

　　还可领取就业见习补贴。每人每年最高30240元!补贴条件:用人单位每月按不低于当地最低工资80%的标准对见习人员支付工作补贴。

　　在阅读此文之前，麻烦您点击一下“关注”，既方便您进行讨论和分享，又能给您带来不一样的参与感，感谢您的支持文、编辑小娄2022年12月29日这天，消失在大众视野许久的央视主持人朱军在社交平台上更新了一则内容。

　　美国特朗普政府以所谓“让制造业回流美国”为名大打关税战，引发美国内外普遍批评。几次三番对关税政策的“朝令夕改”更是让美国农业界、商界、工业界、政界甚至包括电影行业在内的文艺界感到混乱和恐慌。