笔者身处云计算行业，如今的IT界言必称AI给我带来了巨大的精神压力，无时不在思考AI和云计算的关系，云计算在AI大潮下是不是已经明日黄花了，是不是要转行做AI？所谓人类一思考上帝就发笑，我觉得上帝没这么肤浅，毕竟咱也是上帝的AI产品不是~，有空还是要自我迭代一下，继续自觉优化下肉神经网络参数的
这个问题上我大概有这么几个观点：
1）离终端消费者越近利润越高，所以云计算厂商必须往SaaS层发展
我有个粗浅的认识，也在若干扯淡的过程中被别人附和过，那就是离终端消费者越近利润越高。究其原因，大概是因为与人打交道的人脑子更活，而做产品和技术的人更死板，不知道如何赚钱吧。推广到IT领域，运营APP产品的一般就比做手机和硬件的市值高，比如亚马逊和谷歌这种软一点的对比Intel和高通这种硬一些的，苹果是个例外吗？其实也不是，人家软硬通吃，把控了App Store从各种APP身上薅羊毛。那么云计算呢，咱不做APP了，是不是就没有啥花头了呢。不是的，云计算不等于IaaS，不要被现有的市场惯性限制住了想象力，往SaaS方向发展，主动靠近终端用户难道不是更好的选择？虽然现在看起来IaaS仍是云厂商的现金牛，但是我相信未来一定是SaaS的，毕竟提供初级产品本身就比较low。
2）AI大概可以理解为利用大数据的一种有效方式，云计算在大数据处理上还是有很大优势的。
目前的AI训练过程还是不需要实时的，做AI的公司自购计算资源的话，很难实现资源的充分合理利用，一堆GPU和至强放在那可都是在迅速贬值中啊。云计算生来就是解决资源充分利用问题的，上规模后优势十分明显。
3）目前的AI基本上是深度学习的天下，人们利用各种框架在对神经网络参数调优，模型和框架五花八门，但最后都归结到规模巨大的凸优化问题
这些优化问题的维度大数据量多，数小时数天的训练时长司空见惯。无论何时，时间永远是最宝贵的。而云计算的资源存量大且可以按需及时分配，我们完全可以找到一种方式，或者说开发一种分布式的新框架，利用ML训练任务本身的并行性，做到大规模的分布式训练，必然可以大幅度提升迭代效率。
一句话，我认为做cloud computing应该做针对AI的SaaS，而不是简单的把CPU、GPU或者FPGA直接放到虚拟机上卖给客户，否则就是在帮Intel、NVIDIA和Xilinx做搬运工，这样的云计算公司真的会凉凉。