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人人都在谈论人工智能时,英特尔是怎么想的?【宝盈集团】

发布日期:2021-08-06 23:30浏览次数:
本文摘要:公有云、私有云、混合云自由选择部署云服务有三种模式:公有云、私有云、混合云。最近几年,人们还在问这样一个问题,如果你想去云,应该如何自由选择?Raejeanne B.Skillern解释说,在对1000家IT公司的调查中,英特尔发现许多公司开始在自己的业务环境中管理多个云,他们不会有一些公共云,也不会在本地有一些私有云。也就是说,一方面,他们可以利用自己的本地私有云能力,同时,他们也可以消费从其他公司的公共云获得的服务。 如果要在这些云之间自由选择,有哪些考虑?

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公有云、私有云、混合云自由选择部署云服务有三种模式:公有云、私有云、混合云。最近几年,人们还在问这样一个问题,如果你想去云,应该如何自由选择?Raejeanne B.Skillern解释说,在对1000家IT公司的调查中,英特尔发现许多公司开始在自己的业务环境中管理多个云,他们不会有一些公共云,也不会在本地有一些私有云。也就是说,一方面,他们可以利用自己的本地私有云能力,同时,他们也可以消费从其他公司的公共云获得的服务。

如果要在这些云之间自由选择,有哪些考虑?Raejeanne B.Skillern指出,创业公司更适合公共云,因为这些公司现金流紧张,必须做一些测试或者Demo研发。如果涉及到一些核心知识产权,尤其是财务数据和用户数据,私有云肯定是最差的自由选择。

当然,在三种模式中,公有云的声音无疑是最低的,保持着每年25%左右的年填充增长率。“云是基础设施,云是商业模式。”基础设施是软件定义的数据中心。雷珍妮斯奇里恩强调,无论是哪种云,对其背后的数据中心和基础设施的排斥程度都更高。

云服务产生数据,人工智能处理数据。从数据中心架构来看,无论是本地私有云还是公共云,数据中心都必须具备高性能、高效率,因为终端云服务业务不会产生大量数据。云服务每秒都会产生新的数据,每12个月产生的数据量就会翻倍。

所以在处理数据的时候,如果效率太高,问题也不会很大,因为不可能无限减少数据中心的数据量,这在环境和财力上也是不可持续的。我们必须确保现有资源得到充分有效的利用,以应对大量涌入的数据。而且,上面提到的每12个月数据量翻倍,意味着是人为生成的数据。

如果算上PC、手机等电子设备(未来不会有500亿个物联网设备来搭建网络),对这些数据的处理和分析是一个巨大的挑战。所以如何有效利用是个问题。按照普通人的逻辑,生成数据、收集数据、存储数据、处理分析数据是一个漫长的过程。

但根据研究数据,目前为止生成的数据有95%没有被使用过。这意味着企业花费大量资金存储数据,但这些数据并没有给企业带来价值。其中企业不尊重数据的价值是有原因的,但最重要的是目前处理大规模数据的效率并不低。

Raejeanne B.Skillern指出,人工智能和深度自学可以解决这个问题,已经广泛应用于无人驾驶和医疗卫生领域。例如,精确医学可以用于基因图谱上的临床病情,根据每个人独特的基因图谱,可以得到化疗方案。英特尔做了什么?一年前,英特尔除了收购云服务器芯片(到功能强大的处理器和至强融核处理器)和终端计算平台和技术(居里模块、爱迪生计算平台、雪松小径芯片平台、RealSense实感技术)之外,并不了解人工智能领域的布局。但自从收购FPGA提供商Altera等一系列计算机视觉公司后,英特尔向业界释放了一个信号,英特尔开始加强在人工智能领域的布局,在这次会议上,英特尔还提到了产业链的整合,并与科大讯飞签署了合作协议,即英特尔获得底层计算架构,科大讯飞负责管理算法及其应用。

英特尔销售与市场部副总裁、行业解决方案集团全球总经理Shannon J. Poulin回应:“云计算、大数据、移动互联网、物联网、人工智能等先进技术的普及应用,将为行业带来新的机遇。信息技术与行业市场需求的融合,展现了从云到端整体解决方案的巨大价值,这必须是产业链各方的共同能力。”从英特尔在PC、智能手机和平板电脑方面的战略来看,这是在产业链顶端应用的一致方法。

因此,对于Intel来说,类似于从企业获得技术服务的合作在未来不会激增。Raejeanne B . Skillern回应称,英特尔将获得CPU、网络、存储、计算、5G和客户端设备技术等各行各业服务的原创文章,这些文章将被禁止发表。以下是发布通知。


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