人工智能和机器学习需要大量的处理能力和数据存储，这使得云成为首选。 这引发了一些云计算巨头主导人工智能应用程序和的担忧。 科技巨头能否控制 AI 叙事并减少企业的选择？
不一定，但有一些警告，人工智能专家强调。 但大型云提供商肯定能够从多个角度控制 AI 叙事。
这是最近由纽约大学未来管理中心和 LMU 战略、技术和组织研究所主办的网络广播中提出的共识的一部分，麻省理工学院教授 Daron Acemoglu 也参与其中； Jacques Bughin，索尔维经济与管理学院教授； 和哈佛商学院教授 Raffaella Sadun。
人工智能不仅仅是云。 人工智能应用程序的复杂性和多样性远远超出了它们运行的云环境——因此减少了少数云巨头的主导地位。
当然，“人工智能将需要更多的信息流存储容量，”Bughin 说。 与此同时，“云只是整个的一部分。它是基础设施的一部分，但层是你在内部和通过第三方开发的。这种集成将是混合的，甚至更多 比云本身更重要 让我们非常清楚，这不是关于操作，而是很多算法，很多不同的数据，那个集成部分，需要系统集成、架构和设计。这意味着不同类型的公司 将参与这项工作。”
Bughin 更担心的是 AI 初创公司的创新潜力可能会被大公司通过并购吞并小公司和初创公司所挤压。 “像大型互联网或人工智能公司这样的公司正在收购许多非常小但非常聪明的人工智能公司。”
同时，Sadun 指出，较小的公司可能更适合利用 AI 创新——但需要培训和教育方面的帮助来做好准备。 “谁从人工智能中获益这个问题非常重要，”她说。 “一方面，我们可能认为较小的公司可能能够更有效地使用这些技术，因为它们更灵活、更敏捷。已经实现数字化的公司可以利用和扩展人工智能。”
Acemoglu 说，大型云提供商也可能在垄断人工智能系统数据方面发挥主导作用。 他解释说，云架构本身可以基于对价格敏感且具有竞争力的云服务。 “但云架构不会让你利用数据。我担心人工智能技术未来的领域是那些使公司能够垄断数据的领域。这就是公司对未来技术方向产生过大影响的地方。这意味着 董事会中的少数人将决定一项技术的发展方向。我们需要更多以人为中心和以人为中心的 AI。如果少数拥有不同商业模式的公司主导技术的未来，那将是不可能的。 “
Bughin 认为，AI 驱动型企业的价值“并不存在于支持它的云中”。 “我认为在不破坏价值的情况下，价格点的竞争已经足够了。价值将来自于你在你工作的地方集成了这些技术，以及你公司的工作方式，在你自己的后端。后端 不会成为战场。价值来自于产生生产力和收入，其速度比我们在传统数字化转型中看到的更快。”
而且，我们第一次看到在同一句话中同时使用传统和数字化转型这两个术语。 正如这些思想领袖所说，这种转变正在进入下一阶段，通过人工智能实现自主、软件驱动的运营和创新。 这是一个大型技术供应商是否控制势头的问题，或者它是否仍然是一个具有多种选择的市场和实践。 敬请关注。
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