دو دیدگاه در مورد ارتباط هوش مصنوعی با رایانش ابری وجود دارد. نخست اینکه ارائه‌دهندگان خدمات ابری به‌شدت در تلاش هستند تا سرویس‌ها و برنامه‌های پیشرفته‌تری مبتنی بر هوش مصنوعی را بر روی پلتفرم‌های خود ارائه دهند. دیدگاه دیگر این است که هوش مصنوعی—با اتوماسیون و تصمیم‌گیری‌های فوق‌سریع که امکان‌پذیر می‌کند—نقش فزاینده‌ای در امکان‌پذیر ساختن این پلتفرم‌های ابری در مقیاس بسیار بزرگ دارد.
هر دو دیدگاه درست هستند، و همین موضوع باعث می‌شود آینده‌ی رایانش ابری و هوش مصنوعی به هم گره بخورد و هیجان‌انگیز باشد. در ادامه، نگاهی خواهیم داشت به آنچه که این آینده ممکن است در بر داشته باشد.
هوش مصنوعی چیست؟
هوش مصنوعی (AI) به سیستم‌های کامپیوتری اطلاق می‌شود که با استفاده از الگوریتم‌ها و داده‌ها، وظایفی را انجام می‌دهند که معمولاً به هوش انسانی نیاز دارند. مانند تشخیص گفتار یا ایجاد یک تصویر در پاسخ به یک درخواست. در برخی موارد، هوش مصنوعی قادر به انجام کارهایی است که انسان‌ها نمی‌توانند، مانند انجام محاسبات پیچیده و تحلیل حجم عظیمی از داده‌ها در کسری از ثانیه با دقت بسیار بالا برای شناسایی ناهنجاری‌ها.
فناوری هوش مصنوعی به‌سرعت در حال پیشرفت است و کاربردهای متعددی پیدا کرده است. از جمله بهبود ارتباطات با مشتریان، تولید محتوای دیجیتال، افزایش دقت تشخیص‌ها، تقویت امنیت سایبری و حتی ارائه مشاوره در تصمیم‌گیری‌های تجاری.
ترادف هوش مصنوعی و یادگیری ماشین و یادگیری عمیق
اصطلاح «هوش مصنوعی» اغلب به‌طور مترادف با فناوری‌های مرتبطی مانند یادگیری ماشین (ML) و یادگیری عمیق استفاده می‌شود. با این حال، تفاوت‌هایی بین آنها وجود دارد: هوش مصنوعی به‌طور کلی به این حوزه علمی اشاره دارد. در حالی که یادگیری ماشین به‌طور خاص‌تر بر بهبود عملکرد در انجام یک وظیفه مشخص از طریق دریافت داده‌های آموزشی تمرکز دارد.
یادگیری عمیق نیز فرآیندی مشابه است که بر پایه شبکه‌های عصبی پیچیده‌ای طراحی شده که معماری مغز انسان را شبیه‌سازی می‌کنند. این ساختار به سیستم‌های یادگیری عمیق امکان می‌دهد تا روابط پیچیده و غیرخطی را شناسایی کرده و از داده‌های پیچیده یا نامشخص، معنا استخراج کنند. مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) مانند مدل‌های ChatGPT یا Cohere بر اساس یادگیری عمیق و حجم عظیمی از داده‌های پردازش‌شده آموزش می‌بینند. پس از آموزش، این مدل‌های زبانی به هسته یک سیستم هوش مصنوعی مولد تبدیل می‌شوند که می‌تواند با استنتاج یا پیش‌بینی، به سؤالات پاسخ دهد و در نهایت پاسخی با شباهت بالا به زبان طبیعی انسان ارائه کند.
برای بهره‌برداری کامل از هوش مصنوعی، بسیاری از شرکت‌ها در تیم‌های داده‌کاوی سرمایه‌گذاری کرده و به دنبال مدل‌ها و سرویس‌های پیشرفته هوش مصنوعی هستند که بتوانند آنها را در برنامه‌های خود به کار بگیرند.
رایانش ابری چیست؟
به زبان ساده، رایانش ابری به شما این امکان را می‌دهد که به‌جای خرید خدمات فناوری اطلاعات (IT)، آنها را اجاره کنید. به‌جای سرمایه‌گذاری در پایگاه‌های داده، نرم‌افزارها، تأسیسات و سخت‌افزارها، شرکت‌ها می‌توانند از طریق اینترنت به قدرت محاسباتی دسترسی پیدا کرده و به میزان مصرفشان هزینه پرداخت کنند. ویژگی‌های کلیدی رایانش ابری شامل مواردی چون اندازه‌گیری شده بودن، مقیاس‌پذیری و دسترسی بر اساس تقاضا است.
خدمات ابری شامل زیرساخت‌هایی مانند سرورها، ذخیره‌سازی و پایگاه‌های داده و همچنین خدماتی است که بر اساس این زیرساخت‌ها ساخته شده‌اند. مانند تحلیل داده‌ها، هوش مصنوعی و برنامه‌های کاربردی برای عملکردهای تجاری، از جمله برنامه‌ریزی منابع سازمانی (ERP) و مدیریت سرمایه انسانی. این برنامه‌ها به‌طور فزاینده‌ای شامل قابلیت‌هایی هستند که توسط هوش مصنوعی پشتیبانی می‌شوند. به عنوان مثال، قابلیت تبدیل اسناد چاپی به فرم دیجیتال و سپس طبقه‌بندی آنها در عملکردهایی مانند حساب‌های پرداختنی و حساب‌های دریافتنی از این دست است.
نکات کلیدی
- هوش مصنوعی بخش جدایی‌ناپذیر رایانش ابری است و با افزایش خودکارسازی، بهبود تصمیم‌گیری و مقیاس‌پذیری، خدمات ابری را کارآمدتر می‌کند.
- رایانش ابری زیرساخت لازم برای هوش مصنوعی را فراهم می‌کند. به کسب‌وکارها این امکان را می‌دهد که بدون سرمایه‌گذاری‌های سنگین در سخت‌افزار و نرم‌افزار، از فناوری‌های هوش مصنوعی بهره‌مند شوند.
- هوش مصنوعی در رایانش ابری موجب افزایش بهره‌وری کسب‌وکارها می‌شود. به‌ویژه از طریق خودکارسازی وظایف تکراری، بهبود تحلیل داده‌ها و ارتقای امنیت سایبری.
- هم‌افزایی بین هوش مصنوعی و رایانش ابری، نوآوری‌های جدیدی را به همراه دارد. از جمله هوش مصنوعی مولد، اینترنت اشیا (IoT) و هوش تجاری مبتنی بر هوش مصنوعی.
- پیاده‌سازی هوش مصنوعی در رایانش ابری با چالش‌هایی همراه است. از جمله نگرانی‌های مربوط به حریم خصوصی داده‌ها، مشکلات یکپارچه‌سازی و کمبود متخصصان ماهر در حوزه هوش مصنوعی.
توضیح هوش مصنوعی و رایانش ابری
هوش مصنوعی و رایانش ابری ارتباطی عمیق و تنگاتنگ دارند. یکی از دلایل این ارتباط این است که ارائه‌دهندگان خدمات ابری از همان ابتدا به دنبال استفاده از هوش مصنوعی برای بهبود خدمات خود بودند. سیستم‌های هوش مصنوعی در تصمیم‌گیری در یک معماری فناوری اطلاعات بسته، عملکرد بسیار خوبی دارند. این امر به ارائه‌دهندگان رایانش ابری امکان می‌دهد طیف وسیعی از عملیات را در مراکز داده عظیم خود خودکارسازی کنند.
هوش مصنوعی می‌تواند خدمات فناوری را تأمین و مقیاس‌بندی کند، خطاهای احتمالی را شناسایی کند. نشانه‌های یک حمله سایبری را تحت نظر بگیرد و موارد مشکوک به کلاهبرداری را در سناریوهای مختلف تشخیص دهد. این تنها بخشی از فهرستی در حال رشد از قابلیت‌هایی است که به شرکت‌های رایانش ابری کمک می‌کند تا خدمات فناوری در مقیاس وسیع را به‌صورت اقتصادی برای هزاران یا حتی میلیون‌ها مشتری ارائه دهند.
به همان اندازه، رایانش ابری به روش اصلی برای ادغام هوش مصنوعی در برنامه‌های تجاری تبدیل گردیده است. ارائه‌دهندگان خدمات ابری، هوش مصنوعی را در محصولات خود ادغام می‌کنند. از جمله در نرم‌افزارهای مبتنی بر سرویس (SaaS) که با فناوری‌های مختلف هوش مصنوعی، و اخیراً با قابلیت‌های مدل‌های زبانی بزرگ (LLM)، تقویت شده‌اند.
رایانش ابری و هوش مصنوعی مولد
همچنین، ارائه‌دهندگان خدمات ابری با کسب‌وکارهایی که قصد دارند هوش مصنوعی مولد را در عملیات خود به کار گیرند، همکاری می‌کنند. با استفاده از مدل‌های زبانی بزرگ در معماری‌های ابری، شرکت‌ها می‌توانند از داده‌های خود برای آموزش و استقرار مدل‌های هوش مصنوعی متناسب با نیازهایشان استفاده کنند. یا، به‌طور رایج‌تر، مدل‌های موجود را برای کاربردهای خاصی در حوزه‌هایی مانند بهداشت، لجستیک، حقوق، دولت و سایر صنایع تکمیل کنند.
حتی توسعه‌دهندگان مدل‌های هوش مصنوعی نیز از خدمات ابری بهره می‌برند، زیرا برای آموزش مدل‌های خود بر روی حجم عظیمی از داده‌ها، به ظرفیت پردازشی و ذخیره‌سازی بالایی نیاز دارند.
با پیشرفت بیشتر، ارائه‌دهندگان خدمات ابری، خدمات هوش مصنوعی پیشرفته‌تری ارائه خواهند کرد، مانند پلتفرم‌های توسعه نرم‌افزار که به برنامه‌نویسان اجازه می‌دهند عملکردهای موردنظر خود را توصیف کنند و سپس هوش مصنوعی نسخه اولیه کد را به‌سرعت برای آنها بنویسد.
چرا هوش مصنوعی برای رایانش ابری مهم است؟
ارائه‌دهندگان رایانش ابری برای ارائه خدمات فناوری اطلاعات (IT) و نرم‌افزارهای مبتنی بر سرویس (SaaS) با بالاترین سطح اطمینان و کمترین هزینه، به هوش مصنوعی متکی هستند. هوش مصنوعی فرآیندهای خودکارسازی، تخصیص منابع، مدیریت پردازش‌های انبوه و بهینه‌سازی سیستم‌های ابری در مقیاس وسیع را تسهیل می‌کند و این وظایف را از دوش انسان‌ها برمی‌دارد. علاوه بر این، با افزایش تقاضای شرکت‌ها برای استفاده از خدمات متنوع هوش مصنوعی و قابلیت‌های رو به رشد هوش مصنوعی مولد، ارائه‌دهندگان خدمات ابری تلاش می‌کنند تا این نیازها را برآورده کنند. به بیان ساده، مسیر سریع و کم‌هزینه برای بهره‌گیری از قابلیت‌های هوش مصنوعی از طریق رایانش ابری می‌گذرد.
از سوی دیگر، رایانش ابری نیز برای پیشرفت هوش مصنوعی ضروری است. آموزش مدل‌های پیشرفته مانند مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) به قدرت پردازشی بسیار بالایی نیاز دارد، که منجر به رقابت بر سر ظرفیت محاسباتی جهانی گردیده است. ارائه‌دهندگان خدمات ابری در مقیاس وسیع این قدرت پردازشی را بر اساس تقاضا ارائه می‌دهند و به شرکت‌های هوش مصنوعی این امکان را می‌دهند که خوشه‌های پردازنده‌های گرافیکی (GPU) مورد نیاز خود را برای اجرای پردازش‌های پیچیده اجاره کنند، آن هم با عملکرد بالا و هزینه‌ای مقرون‌به‌صرفه.
هوش مصنوعی در رایانش ابری چگونه تجارت را تغییر می دهد؟
دسترسی به خدمات هوش مصنوعی در فضای ابری نقش کلیدی در گسترش استفاده از هوش مصنوعی در کسب‌وکارها داشته است. این امر به این دلیل است که ساخت، آموزش و استقرار ایمن مدل‌های هوش مصنوعی به‌قدری پیچیده و پرهزینه است. تنها سازمان‌های بزرگ توانایی انجام آن را به‌صورت مستقل دارند. اما با وجود زیرساخت‌های ابری مجهز به هوش مصنوعی، نرم‌افزارهای SaaS مبتنی بر هوش مصنوعی و طیف گسترده‌ای از فناوری‌های قابل‌دسترس از طریق APIها، شرکت‌های بیشتری می‌توانند از هوش مصنوعی برای خودکارسازی فرایندها، افزایش مزیت رقابتی و بهره‌برداری از فرصت‌های جدید تجاری استفاده کنند.
مزایای هوش مصنوعی برای کسب‌وکارها از دو جهت قابل توجه است:
- کاهش وظایف تکراری: دستیارهای هوش مصنوعی می‌توانند وظایف تکراری مانند ورود و طبقه‌بندی فاکتورها و درخواست‌ها یا تطبیق هزینه‌ها با رسیدها و سیاست‌های مالی را انجام دهند. این امر نه‌تنها دقت و کارایی تیم‌ها را افزایش می‌دهد، بلکه نیروی انسانی را از انجام این وظایف دستی رها می‌کند.
- تحلیل داده‌های تجاری و ارائه پیشنهادات هوشمند: تحلیل‌های مبتنی بر هوش مصنوعی می‌توانند الگوهای پنهان در داده‌های سازمانی را شناسایی کرده و به تصمیم‌گیری بهتر کمک کنند. این توصیه‌ها می‌توانند شامل پیشنهاد زمان مناسب برای سفارش مجدد محصولات یا ایجاد تغییرات در زنجیره تأمین بر اساس تحلیل‌های پیچیده از رفتار فروشندگان و نیازهای شرکت باشند.
در نتیجه، ترکیب هوش مصنوعی و رایانش ابری به کسب‌وکارها این امکان را می‌دهد که فرآیندهای خود را بهینه کنند، تصمیمات دقیق‌تری بگیرند و در بازار رقابتی عملکرد بهتری داشته باشند.
مزایای هوش مصنوعی در رایانش ابری
ارائه‌دهندگان رایانش ابری که از هوش مصنوعی در مراکز داده خود استفاده می‌کنند، علاوه بر افزایش بهره‌وری و کاهش هزینه‌ها، مزایای گسترده‌تری نیز کسب می‌کنند. آنها می‌توانند فناوری‌های توسعه‌یافته خود را به‌عنوان خدمات هوش مصنوعی برند شده به مشتریان ارائه دهند، که باعث افزایش وفاداری مشتریان و سودآوری بیشتر خواهد شد.
مهم‌ترین مزایای هوش مصنوعی در رایانش ابری:
اتوماسیون:
هوش مصنوعی امکان خودکارسازی فرآیندهای IT را فراهم می‌کند، از جمله:
- مدیریت به‌روزرسانی‌ها (Patching)
- افزایش امنیت
- مقیاس‌بندی ظرفیت پردازشی
- بهبود سرعت و دقت در مدیریت اسناد و عملیات کارخانه‌ای
کاهش هزینه‌ها:
- اجرای وظایف پیچیده با سرعت بالاتر و نیروی انسانی کمتر
- خودکارسازی عملکردهای IT و امنیت داده‌ها
- کمک به مشتریان برای تنظیم مقیاس استفاده از خدمات ابری مطابق با نیازهای آنها
- حفظ مشتریان با مدل‌های صورتحساب ساده و شفاف، که باعث افزایش سود ارائه‌دهندگان ابری می‌شود
مدیریت بهتر خدمات ابری:
- تخصیص خودکار منابع و مقیاس‌بندی خدمات
- شناسایی و پیش‌بینی خرابی‌ها
- مقابله با حملات سایبری با حداقل دخالت انسانی
- بهبود پایش بارکاری و نظارت بر استفاده از خدمات ابری
مدیریت داده‌ها:
- انتقال، پاک‌سازی و سامان‌دهی داده‌ها به‌صورت خودکار
- شناسایی مشکلات امنیتی داده‌ها و شبکه‌ها
تحلیل‌های پیش‌بینی‌کننده (Predictive Analytics):
- شناسایی روندها و الگوهای داده‌ای
- ارائه پیشنهادات تجاری دقیق‌تر و سریع‌تر
شخصی‌سازی خدمات:
- درک بهتر رفتار و نیازهای مشتریان
- ارائه تجربه‌های کاربری اختصاصی و پیشنهادات هوشمند
افزایش بهره‌وری و کارایی:
- اجرای وظایف تکراری مانند مدیریت اسناد، مرتب‌سازی بسته‌ها و پردازش فاکتورها سریع‌تر و دقیق‌تر از انسان‌ها
- آزادسازی نیروی انسانی برای انجام وظایف پیچیده‌تر و استراتژیک‌تر
امنیت و تشخیص تهدیدات:
- پایش شبکه‌ها و کاربران برای شناسایی فعالیت‌های مشکوک
- بررسی حجم عظیمی از داده‌ها در لحظه برای جلوگیری از حملات سایبری
مقیاس‌پذیری بهینه:
- مدیریت مراکز داده عظیم با مقیاس‌پذیری انعطاف‌پذیر
- کمک به مشتریان برای افزایش یا کاهش ظرفیت کاری در صنایع مختلف، مانند بازاریابی، لجستیک و مراقبت‌های بهداشتی
چالش‌های استفاده از هوش مصنوعی در رایانش ابری
با اینکه ارائه‌دهندگان خدمات ابری در حال تلاش برای کاهش موانع استفاده از هوش مصنوعی هستند. هنوز چالش‌هایی وجود دارد، که بیشتر آنها به مدیریت داده‌ها و استخدام نیروی انسانی با تخصص مناسب مربوط می‌شود.
۱. حریم خصوصی داده‌ها:
در زمینه امنیت و حریم خصوصی داده‌ها، هوش مصنوعی چالش‌های خاص خود را به همراه دارد. برای مثال، مدل‌های هوش مصنوعی ممکن است اطلاعات حساس از مجموعه داده‌هایی که برای آموزش آنها استفاده شده‌اند، افشا کنند. بنابراین، مشتریان ترجیح می‌دهند از ارائه‌دهندگان ابری استفاده کنند که کنترل‌های قوی در زمینه حاکمیت داده‌ها و امنیت ارائه می‌دهند.
۲. یکپارچه‌سازی داده‌ها:
هوش مصنوعی نیاز به داده‌های سالم، سازماندهی شده و استاندارد شده دارد. داده‌ها به محض اینکه از منابع مختلف به دست می‌آیند، هوش مصنوعی می‌تواند عملکرد بهتری داشته باشد. چالش اصلی، یکپارچه‌سازی و استانداردسازی داده‌ها از واحدهای مختلف داخلی کسب‌وکار، سایت‌های شرکا و منابع خارجی مانند خوراک‌های آب و هوا یا داده‌های عمومی دولتی است.
۳. کمبود نیروی متخصص:
افرادی که دارای تخصص لازم برای طراحی، آموزش و استقرار مدل‌های هوش مصنوعی هستند. به زمان زیادی برای پیدا شدن نیاز دارند و استخدام و نگهداری آنها هزینه‌بر است. حتی با وجود توسعه‌دهندگان مدل‌های هوش مصنوعی و خدمات ابری که بلوک‌های سازنده را فراهم می‌کنند. شرکت‌ها معمولاً به مدیران داده با تجربه و دانشمندان داده نیاز دارند تا هوش مصنوعی را به درستی برای خود پیاده‌سازی کنند.
کاربردهای هوش مصنوعی در رایانش ابری
انگیزه غلبه بر چالش‌های استفاده از هوش مصنوعی در رایانش ابری از فرصت‌های گسترده‌ای نشأت می‌گیرد که این دو فناوری در کنار یکدیگر برای بهبود عملکرد سازمان‌ها و آزادسازی زمان برای انجام وظایف خلاقانه‌تر ایجاد می‌کنند. برخی از کاربردهای رایج و هیجان‌انگیز شامل موارد زیر است:
چت‌بات‌ها: چت‌بات‌ها از اولین نرم‌افزارهایی بودند که برای شبیه‌سازی مکالمات انسانی و ایفای نقش در خدمات مشتری طراحی شدند. اما قبل از ظهور هوش مصنوعی، عملکرد آنها چندان مطلوب نبود و اغلب باعث نارضایتی کاربران می‌شدند. اکنون، با بهره‌گیری از هوش مصنوعی و رایانش ابری، شرکت‌ها می‌توانند از APIهای مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) استفاده کنند و چت‌بات‌هایی قدرتمند توسعه دهند که قادر به درک زبان گفتاری و نوشتاری انسان و تشخیص هدف درخواست‌های کاربران باشند.
هوش تجاری (BI): ارائه‌دهندگان رایانش ابری مدت‌هاست که راهکارهای هوش تجاری ارائه می‌دهند که داده‌های داخلی و خارجی را برای کمک به تصمیم‌گیری سازمانی جمع‌آوری، تجزیه‌وتحلیل و تفسیر می‌کنند. این خدمات ابری و همچنین نرم‌افزارهای بسته‌بندی‌شده قدیمی‌تر متکی به الگوریتم‌های یادگیری ماشین بودند تا داده‌ها را پردازش و تحلیل کنند. با ظهور مدل‌های جدید هوش مصنوعی، کسب‌وکارها نه‌تنها می‌توانند درک بهتری از داده‌های گذشته خود داشته باشند، بلکه می‌توانند پیش‌بینی‌های دقیق‌تری درباره آینده نیز انجام دهند.
اینترنت اشیا (IoT):
اینترنت اشیا شامل مجموعه‌ای از دستگاه‌های متصل به اینترنت و یکدیگر است که در صنایع مختلفی مانند حمل‌ونقل، کشاورزی و تولید به کار گرفته می‌شوند. این دستگاه‌ها معمولاً نیاز به سیستم‌های «محاسبات لبه‌ای» دارند که برخی تصمیمات کلیدی را نزدیک به خود دستگاه‌ها و نه در مراکز داده ابری پردازش کنند. اکنون، کسب‌وکارها می‌توانند با استفاده از خدمات پیشرفته هوش مصنوعی در فضای ابری یا هوش مصنوعی تعبیه‌شده در نرم‌افزارهای SaaS، دستگاه‌های IoT خود را قادر سازند تا از داده‌هایشان بیاموزند و در طول زمان عملکرد خود را بهبود بخشند یا پیشنهادات اصلاحی ارائه دهند.
هوش مصنوعی مولد (Generative AI): با بهره‌گیری از رایانش ابری، مدل‌های پیشرفته هوش مصنوعی مولد که بر اساس مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) ساخته شده‌اند، اکنون تنها با یک API در دسترس هستند. کسب‌وکارها می‌توانند از این فناوری برای تسریع تحقیق و توسعه، ایده‌پردازی خلاقانه، بهبود خدمات مشتری و تقویت سیستم‌های پشتیبانی و راهنمایی بهره ببرند. فناوری RAG (بازیابی و تولید افزایش‌یافته) نیز به ارائه‌دهندگان خدمات ابری کمک می‌کند تا مدل‌های زبانی را با داده‌های اختصاصی و امن سازمانی ترکیب کرده و دقت و کاربردپذیری آنها را به میزان قابل‌توجهی افزایش دهند.
آینده هوش مصنوعی در رایانش ابری
هوش مصنوعی به‌سرعت جایگاه خود را در طیف گسترده‌ای از حوزه‌های انسانی پیدا می‌کند. بخش بزرگی از این رشد، به دلیل دسترسی به هوش مصنوعی بر روی پلتفرم‌های قدرتمند رایانش ابری است. در طول زمان، ارائه‌دهندگان خدمات ابری می‌توانند فراتر از استفاده از هوش مصنوعی برای خودکارسازی و نظارت بر زیرساخت‌های فناوری اطلاعات بروند و خدماتی مبتنی بر هوش مصنوعی ارائه دهند که به توسعه و اشکال‌زدایی نرم‌افزارها، ارزیابی و بهبود فرآیندهای کسب‌وکار و حتی ارائه توان محاسباتی و خدمات لبه‌ای برای ربات‌ها و پهپادهای کاملاً خودمختار کمک کند. در آینده‌ای دورتر، خدمات مبتنی بر رایانش ابری می‌توانند با بهره‌گیری از هوش مصنوعی، به شیوه‌ای عمیق و خلاقانه درباره چالش‌های کسب‌وکار و مسائل اجتماعی بیندیشند و راه‌حل‌هایی نوآورانه ارائه دهند.
هوش مصنوعی در رایانش ابری را با اوراکل شروع کنید
هنگامی که زمان بررسی استفاده از هوش مصنوعی در کسب‌وکار شما فرا می‌رسد، زیرساخت ابری اوراکل(OCI) را در نظر بگیرید. اوراکل مجموعه‌ای جامع از راهکارهای هوش مصنوعی ارائه می‌دهد که به شما امکان می‌دهد از هوش مصنوعی به شکلی که برای کسب‌وکار شما مناسب‌تر است، بهره ببرید. OCI گزینه‌های گسترده‌ای برای استقرار هوش مصنوعی از طریق ابر توزیع‌شده‌ی اوراکل فراهم می‌کند که در مقایسه با سایر ارائه‌دهندگان خدمات ابری بی‌نظیر است. به‌عنوان‌مثال، OCI با ادغام هوش مصنوعی در Oracle Fusion Applications، دسترسی به بینش‌های مبتنی بر هوش مصنوعی را برای فرآیندهای کلیدی کسب‌وکار شما آسان می‌کند. همچنین، برای توسعه‌ی برنامه‌های اختصاصی، OCI مجموعه‌ای متنوع از خدمات هوش مصنوعی را ارائه می‌دهد که مدل‌های آن را می‌توان با داده‌های کسب‌وکار شما شخصی‌سازی کرد.
برای دانشمندان داده، OCI خدمات یادگیری ماشین را فراهم می‌کند که به تیم‌ها امکان می‌دهد به‌صورت مشارکتی مدل‌های یادگیری ماشین را بسازند، آموزش دهند، مستقر کنند و مدیریت نمایند—آن هم با استفاده از فریمورک‌های متن‌باز محبوب خودشان. در زمان آموزش مدل‌های پیچیده و نیازمند قدرت پردازشی بالا، OCI عملکردی هم‌سطح یا حتی بهتر از خوشه‌های محاسباتی اختصاصی درون‌سازمانی ارائه می‌دهد، درحالی‌که هم‌زمان مزایای انعطاف‌پذیری ابری و هزینه‌های مبتنی بر مصرف را نیز در اختیار شما قرار می‌دهد.
هوش مصنوعی بدون رایانش ابری به جایگاه کنونی خود نمی‌رسید. ارائه‌دهندگان خدمات ابری زیرساخت‌های محاسباتی لازم را برای آموزش طیف متنوعی از مدل‌های هوش مصنوعی فراهم می‌کنند و مسیر را برای کسب‌وکارهای بیشتری جهت استفاده از قابلیت‌های در حال رشد هوش مصنوعی هموار می‌سازند. با افزایش کاربردهای هوش مصنوعی در تجارت و زندگی روزمره، به احتمال زیاد این فناوری بر روی پلتفرم‌های رایانش ابری اجرا خواهد شد یا از طریق آنها در دسترس قرار خواهد گرفت.
