人工智能（AI）正在改变我们在Facebook Feed上看到的信息，以及改善医疗状况的诊断和治疗。计算能力供应商正在为AI换挡。

根据麦肯锡的说法，它有可能在 2030年之前再创造13万亿美元的全球经济产出。政府和初创企业都在努力确保他们能够享受人工智能带来的经济利益。  然而，尽管有明显的潜力，但还有一个重要的瓶颈 – 开发和驱动AI产品和解决方案所需的计算能力供应。

目前，基于云的计算资源提供商正在努力跟上耗电量大的AI的发展步伐。

在这里，我们来看看基于云计算所面临的挑战，以及一些潜在的解决方案。

挑战1 – 供需

AI依赖于数据和大量数据。因此，人工智能的计算需求正在增长 – 一份报告估计，目前AI使用的计算量有三个半月的倍增时间。

四大

事实上，人工智能开发人员依赖于价值2470亿美元的云计算行业的计算能力。这个行业由四家企业IT公司主导 – 亚马逊，微软，谷歌和IBM，统称为“四大”。这些公司依靠其庞大的集中数据中心来保持全球的云计算服务运行。

为了满足对人工智能计算服务不断增长的需求，数据中心的投资也在以惊人的速度增长。计算机公司在2018年第一季度花费了270亿美元，其中大部分支出被认为是用于开发数据中心。相比之下，2017年的支出为740亿美元 – 增长速度明显。

计算公司可以使用传统数据中心模型继续跟上需求多长时间？为了阻止需求，大型IT公司正在增加成本。

由于人工智能服务在进入市场之前需要大量的计算能力，计算成本的上升可能会扼杀创新，特别是对于小型开发商而言。

挑战2 – 环境可持续性

如果满足需求的唯一方法是建立更多的数据中心，这意味着更多耗电的机器。据报道，所有的CO 2％2  排放量在全球的数据中心行业崭露头角。从视角来看，这不仅仅是航空业。

该能源的美国部美国报告，在该国的数据中心占了周围的整体能源消耗的2％。

虽然业主正在调查绿色能源替代品，但事实仍然是更多的数据中心将导致更高的能源消耗和排放。谷歌。其中一个“四大”，但不再是最大的。

挑战3 – 单点故障

去年，当一名员工意外地使更多服务器脱机而超出预期时，亚马逊已经将一些大型网站打倒。这一事件引发了全球感受到的多米诺骨牌效应。想象一下单次入射错误可能造成的破坏。单个员工错误。单个数据中心错误。单云错误？

单点故障自然会增加事件产生更大影响的风险。由于只有四家公司从有限数量的数据中心提供云数据，这种风险始终存在。

一个量子的安慰？

中国市场阿里巴巴也从事云计算业务。虽然还不是“四大”之一，但毫无疑问，他们正在努力应对这种可能性。阿里巴巴的代表已明确表示，该公司已将亚马逊的市场领导者牢牢锁定在其目标之中。

早些时候，阿里巴巴推出了第一款能够处理11个量子比特（量子比特）的云量子计算机。典型的计算机芯片是二进制的，这意味着它只能在任何给定时刻处理0或1的值，具体取决于其速度。量子计算机能够同时处理两者，这意味着单个量子位可以参与数百万个进程。

阿里巴巴已经承诺继续在这一领域进行开发，去年年底已经投资了155亿美元。去年，IBM还在量子计算方面投入了大量资金，并推出了自己的量子计算机。量子计算机最终可以消除对集中式数据中心的需求。

从云计算到分布式计算

虽然一些评论家预测量子计算解决方案需要等待五到十年来应对需求，但一些初创企业正在努力在更短的时间内满足云计算的要求。一家初创公司设计了一种可扩展的解决方案，据称该解决方案最早将于2019年投入使用。

自称为“计算优步”的Tatau设计了一个平台，该平台基本上创建了一个全球超级计算机，以利用现有图形处理单元（GPU）计算能力的联合能力。

通过利用已经存在的资源，该公司声称它可以提供比现有解决方案更便宜，更环保且更具可扩展性的云计算。此外，分散式模型没有单点故障，降低了停机或黑客的风险。

Tatau的分散式网络利用了数据中心之外的计算能力。该公司设计了一个区块链驱动的市场，GPU硬件的所有者可以向买家出售未充分利用的计算能力。通过利用潜在容量，该解决方案为硬件所有者提供了一种获得更高投资回报的方式，并提供了以前AI开发人员无法获得的可靠且经济高效的计算。

人工智能发展的未来

鉴于对人工智能服务的需求不断增长，计算部门需要找到满足计算服务需求的方法。鉴于当前数据中心模型固有的挑战，量子或分布式计算似乎最终可能会起飞。

问题是，现在的“四大”市场参与者是否已准备好在不同的竞争环境中竞争？这四个人在沙盒中玩得好吗？最终，他们可以信任吗？