如今，AI與云計算相結合，可以幫助企業管理數據、發現信息模式、提供更好的客戶體驗并簡化工作流程。AI技術和云計算已經開始連接智能機器并管理它們生成的大量數據。AI和ML這兩種顯著提高云安全自動化的技術，是企業現在正在探索的路徑。

將AI集成到云計算中的主要原因之一是它所解決的任務的高度自動化。將AI集成到云結構中有助于通過自動化冗余活動、識別、排序和索引各種類型的數據、管理云中的數據事務、識別整個云存儲基礎設施中的任何故障，幫助改進數據管理，最后優化整個給定的管理流程。

將AI嵌入云計算基礎設施意味著提高大數據分析的計算能力，這最終可以簡化交付服務、預測疾病、預測股票投資組合和房地產投資等等。

結合AI和云計算的力量可以簡化數據管理、簡化工作流程、提供洞察力并提供卓越的客戶體驗。在云計算中使用AI可以提供存儲大量數據的機會，以及同時學習和改進系統的能力。

AI技術與云計算的集成旨在幫助我們理解海量數據，簡化復雜流程，并使產品和服務的交付比以往更加順暢和敏捷。我們已經看到了 Siri、Alexa 和 Google Home 等智能數字助理的力量，讓我們在家中的生活更輕松，當AI與云計算技術結合時，技術進步將是令人興奮的。

我們也可以將AI視為一種應該改進現有云平臺并支持下一代云計算技術的技術。

AI即服務增強了現有的云解決方案，并有助于提供更具體的結果。AI即服務也是公司使用AI改進其當前云設置的方式之一。

AI云結合了硬件和軟件(包括開源軟件)，在混合云基礎設施中提供AI軟件即服務，讓公司能夠訪問AI并使其能夠利用AI的優勢。

當云技術和ML技術一起使用時，稱為認知云，可用于訪問認知計算應用程序。認知云使用各種ML算法，如神經網絡、模式識別、自然語言處理、數據挖掘等來執行類似人類的動作。使用認知云計算應用ML算法，這是一種特定類型的技術，它使用AI和信號處理來反映人類行為。

當大量數據應用于特定的算法中時，我們可以創建ML模型，在這方面，使用云變得十分重要。此外，云計算處理大量數據用于訓練ML模型;因此，商業智能對于存儲原始數據變得非常重要。云中的數據處理比常規處理要快，但是在將數據發送到云和收到響應之間存在時間延遲。

隨著機器語言處理能力的不斷提高，物聯網設備最終將能夠自行收集數據并做出決策，而無需將數據發送到云端。更上一層樓的是，云可以幫助企業從不同的服務器中提取數據、學習新知識并進行智能對話。企業或公司可以登錄云獲取詳細的研究信息，無需額外費用。

借助云計算，企業對AI進行的投資將帶來多重回報;這讓AI云變得非常誘人。公共云提供商繼續投資于AI開發，這將繼續吸引客戶使用這項技術。

云計算環境和解決方案使企業變得更加敏捷、靈活和具有成本效益，因為它顯著降低了企業的基礎設施管理成本。事實上，AI云計算意味著AI工具和AI軟件與云的力量同步計算。這為現有的云計算環境提供了巨大的價值，這種組合使業務高效、具有戰略意義和洞察力驅動。

AI和云計算結合的目標是創建一個或一組工具，可以利用云計算的現有潛力，增強其已經非常出色的特性和功能庫。

AI和云計算解決方案的使用可以為企業創造超自動化機會，因為它們不僅為半結構化和非結構化文檔引入了認知自動化，而且還突破了有效基礎設施管理的界限，從而確保最低限度的干預。

在戰略上有助于決策過程的AI驅動的計劃，得到了云的敏捷性和可伸縮性的支持，大大增強了這種智能的能力。Siri、Amazon Alexa 和 Google Home等示例將持續不斷的AI和云計算資源結合在一起，讓用戶可以即時購物、設置智能恒溫器或收聽自己喜歡的歌曲。

微軟認知服務、IBM Cloud、Google Cloud Vision 或自然語言API都是通過簡單的API調用來幫助實現復雜的AI或認知計算能力的技術。

文本分析、語音、視覺和機器翻譯是各種AI項目提供的服務，當與云項目結合時，可提供個性化管理和更好的客戶服務。AI和云計算的使用速度正在不斷加快，并將技術在社會中的應用提升到新的高度。