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摩尔狮播客:AI 云计算的挑战与应对策略 在《摩尔狮播客:AI 云计算的挑战与应对策略》中,主播深入剖析了当下 AI 与云计算融合发展中面临的核心难题,并结合行业实践探讨了切实可行的突破路径。 当前,AI 与云计算的深度结合虽释放出巨大潜力,但也遭遇多重挑战。技术层面,AI 大模型对算力的极致需求与传统云计算架构的算力分配效率之间存在矛盾,模型训练时的海量数据传输易导致网络延迟,影响训练效率;同时,AI 算法的复杂性与云计算平台的兼容性问题,使得部分先进 AI 技术难以快速落地到实际应用场景中。安全与隐私方面,随着 AI 模型在云计算平台上处理的数据规模激增,数据泄露、滥用的风险显著上升,如何在保证数据可用性的同时实现隐私保护,成为行业亟待解决的痛点。成本控制也是一大难题,AI 模型的训练与部署需要持续投入高额的算力资源和存储成本,许多中小型企业难以承受,制约了技术的普及应用。此外,人才缺口突出,既懂 AI 核心技术又精通云计算架构的复合型人才稀缺,导致企业在技术升级和问题解决上力不从心。 针对这些挑战,播客中提出了一系列应对策略。在技术优化上,推动云计算架构向 “云智算一体化” 升级,通过构建弹性算力调度系统,实现算力资源的动态分配,提升算力利用率;同时,研发轻量化 AI 模型和边缘计算技术,减少数据传输压力,降低对中心云算力的依赖。安全防护方面,引入联邦学习、差分隐私等技术,在数据 “可用不可见” 的前提下完成模型训练,结合区块链技术构建数据溯源体系,增强数据安全性。成本控制上,推广按需付费的云服务模式,鼓励企业根据实际需求灵活选择算力资源;同时,通过技术创新提升硬件资源的能效比,降低单位算力的能耗成本。人才培养层面,像摩尔狮这样的专业机构正加大复合型人才培养力度,通过 “技术 + 实战” 的课程体系,快速输出具备 AI 与云计算综合能力的人才,填补市场缺口。 这些挑战与应对策略的探讨,为行业从业者提供了清晰的思路,也凸显了在技术迭代浪潮中,企业和从业者需要不断创新、协同合作,才能推动 AI 与云计算领域持续健康发展。 #AI云计算 #AI大模型 #阿里云认证 #摩尔狮 #人工智能
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