與2016年相比，許多創新技術開始融入到云計算中，其中以人工智能尤為明顯。從智能機器人、智能家居到無人駕駛，再到智慧城市，人工智能與云的融合發展已布局到多行業以及多個應用場景。

2017年1月至10月，國內多個云廠商先后發布了各自的深度學習平臺發布情況。其中，3月28日，騰訊云宣布推出DI-X深度學習平臺；3月29日，阿里云發布升級版的機器學習平臺PAI2.0；4月12日，百度云發布BDL深度學習平臺；4月28日，金山云推出KDL深度學習平臺；7月19日，京東云發布登月機器學習平臺。

“作為AI和大數據的強載體，一方面，企業在激烈的競爭中，會不斷向云端遷移，從而實現降本增效；另一方面，企業上云又會帶來更海量的數據爆發，數據存儲、處理、分析技術進一步提升，推動AI技術從量變到質變的飛躍，誕生更多的創新模式和產業，并逐漸實現產業規模化，并反過來促使更多企業上云。”騰訊云副總裁王龍向《中國經營報》記者表示：“‘云計算+大數據+AI’，未來也許還會接入更多新科技，如量子計算等，而云計算和這些新能力，將會是企業在數字經濟中謀求發展和先機的原動力。”

有云計算才有大數據

從很多方面來看，云計算與AI似乎是一個完美的組合。首先，AI以及機器學習需要具有高速處理器的高級基礎架構、最先進的GPU（圖形處理器）以及大容量的內存與存儲空間；其次，AI和機器學習的工作量通常是“突發”式的，這雖然意味著可能會出現短時的資源緊張，美國網站空間 香港網頁寄存，但不會持續很長時間。

這些要求與云計算所能提供的能力相當契合。公有云服務允許公司獲取那些高端的計算資源，但只需為需要的那部分時間進行支付。

正因為察覺到了這么一個機會，幾乎所有的云服務商都在AI和機器學習研究上投入大量的資金與人力。他們紛紛推出了相關的AI服務，并不斷地擴展自己服務的能力。在過去一年里，他們不斷加大云AI方面的投入。

金山云CEO王育林在接受本報記者采訪時表示：“云計算不是能力，云計算是最下面，有了云計算才能有大數據，大家都用了云，有了基礎的東西，數據才能夠產生，才能夠收集，才能夠匯總，有了大數據之后才能夠做人工智能。所有人工智能的訓練全部是基于數據的訓練。最后發現都是云計算的公司提供大數據服務，在這個基礎上做人工智能。如果沒有云計算和大數據的時候你今天做人工智能服務，是特別尷尬的一件事。”

不管是制造業還是服務業，面對的一個不可逃避的趨勢就是將云、人工智能和大數據有效結合，未來在云端用人工智能處理大數據。在數字化轉型的熱潮下，越來越多的玩家爭相收割云計算紅利。

據第三方市場調研機構Canalys Research在2017年發布的一份報告中表示，過去“公有云的增長”是由所有客戶群和行業對按需計算和存儲等主要云基礎設施服務的需求驅動的，但公有云未來的增長將取決于云服務商提供的AI平臺以及基于此開發的應用、流程、服務和用戶體驗。

隨著大數據的指數級增長以及人工智能的突破性進展，directadmin安裝 directadmin漢化，被稱為“ABC”的“人工智能+大數據+云計算”有望成為未來發展關鍵，這種三位一體的能力也將決定著企業的可持續發展能力。

量到質的改變

在2016年百度云智峰會上，百度總裁張亞勤這樣說道：“可以說2006年是云計算的元年，第一個十年主要是打造基礎設施和規模化的服務。到了2016年，全球云計算的市場已經超過2000億美元的規模，中國云市場的規模達到了112億美元。就是在那一年，我們提出了A+B+C的融合。”

他解釋稱：“這里面有三個重要的因素：首先是AI，即人工智能、深度學習算法的突破，可以說各種各樣的深度學習算法、人工智能技術的廣泛應用讓云計算進入新的時代；第二個是大數據，我們從PC互聯到移動互聯，再到萬物互聯，所有的設備、傳感器都接入云端，產生了海量的數據；第三個是云計算的計算速度大幅度提高。最重要的是過去幾年，我們看到了計算的架構有很大的發展，這里面有CPU、GPU、FPGA和專用芯片，讓整個AI的運算速度大幅度提升，云是AI發展的重要引擎。所以我講ABC的融合，是智能云和邊緣計算等技術的融合，這個融合將為產業帶來量到質的一個改變。”

而ABC三位一體，也改變了商業的模式，深深影響到每一個行業。首先是改變傳統行業，從數據到信息，從信息到知識，從知識到決策，提供了深度的行業解析和洞察，為工業、能源、金融等行業帶來了巨大的機會。