云是一个有数据存储容量和巨大处理能力的底层平台，它能帮助企业按照需要的速度推动AI创新。各公司已经开始整合各种受AI驱动的语音、视觉、语音和机器学习技术，以转变他们的业务。Accenture发布的研究显示，85%的企业和IT高管期望在接下来的三年里对一个或更多与AI相关的技术进行广泛的投资。
事实上，AI简化和改善了人们对技术的体验。一个恰当的例子是：通过更加自然的界面，如语音交谈，AI使得技术更容易上手。现在，人们通常使用语音向移动电话发出指令和提醒。我们正开始驾驶能够对我们的指令做出响应并进行相应执行的车辆。此外，为完成各种任务，我们与家用设备的对话将不断增多，不管是要求开灯、提示打开喜欢的音乐列表、支付月度账单或其他上百个操作。
利用一个能够实现AI技术的合理的策略，企业也能够与顾客和员工打造一个超个性化的旅途——在过程中提升忠诚度。举例来说，汽车保险行业的供应商正在使用AI技术为客户进行性化的报价，他们会基于个人风险进行评估，不管客户驾驶的是什么类型的车辆，或居住在何处。AI技术牵涉的行业如此广泛，以致会带来一个颠覆性的转变。汽车保险供应商正在为每个客户创建实时的内部精算风险表，而不是期望第三方保险公司来预测事件的发生概率。
云，创新和AI套装服务的基础
这样的例子表明未来会是令人十分激动的，因为公司和个人能够通过使用AI功能实现更高的目标。然而，构建和执行AI解决方案并不容易——还必须可靠地执行它。
尽管超大规模的云供应商正通过应用程序编程界面（API）提供AI套装服务，但是应当把它们看作是AI解决方案的组成部件，而不是软件即服务。仍然需要复杂的整合来将这些API融入进一个准企业的解决方案。正因为如此，越来越多的公司正转向于云生态系统，因为为快速获取结果，会将AI套装服务打包进一个解决方案，这样便会产生高度的复杂性，而云生态系统在这方面很有经验。
此外，云还支持巨大的数据存储容量、可扩展的计算能力和嵌入式的图像处理单元（GPU），以存储大量的数据，在AI系统需要不间断进行工作的过程中演化算法。举例来说，利用GPU的加速，神经网络训练比利用CPU快10到20倍。此外，云在内部拥有很高的灵活性和高品质的表现，这使得要想快速推动创新，云对复杂的受AI驱动的业务流程来说是最佳的地方。
选择最适合的云供应商，利用AI开始创新
因为云是AI的基础，所以每个公司都必须明智地选择他们的公有云平台供应商，以帮助确保未来在AI上的创新能够得到支持。很明显，超大规模的云供应商意识到存在这个机会，因而通过提供广泛的AI服务迈上了一个新台阶。
举例来说，AWS发布了Amazon Lex，一个使企业能够更容易地构建聊天机器人的会话引擎；Amazon Polly能够将文本转换为逼真的语言；Amazon Rekognition能够为应用程序添加基于深度学习的图像分析功能；Amazon Machine Learning使用定义地很好的算法教机器更好地做出预估。
第一步是准备好支持AI创新的平台，之后再在你的企业中选择一个用例，使之受益于AI语言、视觉、语言或机器学习服务。从能够快速构建出来，必要的话允许快速失败的小型项目开始是很有意义的，之后再不断重复，以开发出一个真正具有创新性的产品或服务。
“对每一个期望将智能化添加到他们的应用程序的公司和个人来说，AWS云正将AI放到他们手中。虽然AI技术现在还处于发展早期，但是它正在快速发展，并且在医疗和房地产等多个领域，已经取得成功，”AWS人工智能主管Dr. Matt Wood表示，“投身于其中并持续加快创新步伐对企业来说是一个巨大的机会。”
