生成式AI與雲端結合，機會與挑戰並存

在產生式人工智慧快速發展的時代，沒有人懷疑人工智慧已經成為主流趨勢，也無需懷疑AI對全球帶來的變革。但企業在思考AI和雲端運算碰撞，將產生怎樣電火花時，必須先想到一個現實問題，那就是部署過多的應用程序，會帶來擴展問題，並且會導致成本超支。

儘管以生成式AI為核心的人工智慧技術應用能為企業帶來好處，但也存在一些問題。我們必須全面考慮，綜合利弊。相較於快速部署生成式AI，全面思考如何有效管理這些新技術應用，不會因為技術創新而為企業帶來負面影響，這些至關重要。

具體而言，生成式AI在雲端運行，會遇到3個問題：

1、加速雲端應用程式部署

這是第一個誤解。在當前情況下，我們可以藉助生成式AI開發工具，利用無程式碼或低程式碼機制迅速創建應用程式。但隨著部署的應用程式數量的增多，企業很容易失去控制。

當然，在大的方向上，我們非常認同這個技術趨勢。毫無疑問，生成式AI在加速應用程式部署、滿足業務需求和提高效率方面起到了重要作用。因為，在90年代和21世紀初開發的許多應用程式並不盡人如意，從某種程度上限制了業務發展，任何改進的方法都對業務有好處！

只是有時，我們看到一種近乎魯莽的應用程式開發方法，建置和部署這些系統所需的工作只需要幾天，有時甚至幾個小時。公司沒有對應用程式的整體作用進行太多的深思熟慮，而且許多應用程式是為戰術需求而專門構建的，並且通常是冗餘的。他們需要管理的應用程式和連接資料庫的數量是他們應該管理數量的三到五倍。整個混亂局面不僅不會擴大規模，還會造成成本的居高不下。

2、合理利用資源

#生成式AI需要大量的運算和儲存資源，肯定比企業目前應用要多得多。開啟更多的儲存和運算服務並不能簡單地推動更大規模的擴張，還需要充分利用這些資源。

必須對資源尋找和部署進行思考和規劃，以支援生成式AI的快速擴展使用。這通常要落在維運團隊的肩上，以正確的方式部署正確數量的資源，而不會破壞這些系統的價值或限制其功能，整個過程的利弊權衡，非一朝一夕之事。

3、成本超支

#當企業專注於部署專業系統來監控和管理雲端成本時，我們可以觀察到用於支援生成式AI的資金大幅增加。這時，企業該怎麼做呢?

這是一個商業問題，而不是技術問題。企業需要了解雲端支出的發生原因、產生原因以及對業務帶來的商業利益。然後，成本可以包含在預先定義的預算中。

對於限制雲端支出的企業來說，這是一個起點。業務線開發人員希望利用生成式AI，通常是出於業務原因。儘管前文已經解釋了生成式AI的高運算和儲存成本，但公司仍需要確保商業價值並籌集資金。

儘管生成AI在許多情況下表現出色，但它通常還處於基礎階段，缺乏合理的成本評估。生成式AI可以在某些情況下應用於簡單的戰術任務，而傳統的開發方法在這些任務上同樣可行。自從人工智慧誕生以來，這種過度應用一直是個持續存在的話題。現實情況是，這種技術只適用於某些業務問題。目前的情況是生成AI因為廣泛宣傳，受到過度使用，變得非常流行。

需要企業在生成AI技術成熟的情況下，就落地方案進行更深入的思考。期間，如果雲端的支援跟不上，帶來的可能是負面效果。

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