關于人工智能將如何加速云平臺的發展并支持新一代人工智能驅動的工具來管理云環境，人們已經討論了很多。但人工智能可能會顛覆云的另一個方面：網絡。隨著越來越多的人工智能工作負載進入云端，提供更好的云網絡解決方案的能力將成為一個關鍵的優先事項。以下是為什么，以及在人工智能時代，云網絡的未來可能會是什么樣子。

人工智能對云網絡的影響

人工智能將對云網絡提出新要求的原因很簡單：要想在規模上良好工作，人工智能工作負載將需要云網絡達到前所未有的性能水平。

這是因為在許多情況下，人工智能工作負載需要訪問的數據，將駐留在位于工作負載所在的同一云平臺內或不同云中的遠程服務器上。

云網絡將提供連接人工智能工作負載和數據的重要鏈接。在許多情況下，數據量將是巨大的，即使訓練一個簡單的人工智能模型也可能需要許多TB的信息，并且模型需要以低延遲率訪問數據。因此，網絡將需要能夠以非常高的性能水平支持非常高的帶寬。

云網絡為人工智能做好準備了嗎？

可以肯定的是，人工智能并不是唯一一種需要出色網絡性能的云工作負載。長期以來，提供低延遲、高帶寬網絡的能力對于云桌面和視頻流等用例一直很重要。

云供應商也長期提供解決方案來幫助滿足這些網絡性能需求。所有主要的云都提供“直接連接”網絡服務，可以顯著提高網絡速度和可靠性，尤其是當在多云架構中的云之間移動數據時，或者作為混合云模型的一部分在私有數據中心和公共云之間移動數據時。

但對于真正具有特殊網絡性能需求的人工智能工作負載，直接連接服務可能不夠。工作負載還可能需要以數據處理單元（DPU）等解決方案的形式在硬件級別進行優化，這有助于超高效地處理網絡流量。事實上，像英偉達這樣的供應商已經在這一領域進行了投資，該企業推出了一個專為生成性人工智能量身定制的以太網平臺。這表明，一家主要以銷售視頻卡而聞名的企業也認識到，要想釋放人工智能的全部潛力，也需要網絡硬件創新。

云網絡的未來展望

目前，云供應商、硬件供應商和人工智能開發者，將如何應對人工智能給云網絡領域帶來的特殊挑戰，還有待觀察。但總的來說，我們可能會看到以下變化：

更多地使用直連：過去，云直連服務往往只由具有復雜云架構和高性能需求的大型企業使用。但在尋求充分利用基于云的人工智能工作流程的小型組織中，直接連接可能會變得更加普遍。

更高的出口成本：由于云提供商通常在數據移出網絡時收取“出口”費用，因此在云中運行的人工智能工作負載可能會增加企業為出口支付的網絡費用。展望未來，預測和管理人工智能工作負載觸發的出口費用的能力將成為云成本優化的重要組成部分。

網絡消耗波動：一些人工智能工作負載會大量消耗云網絡資源，但只是暫時的。例如，他們可能需要在訓練時移動大量數據，但在訓練完成后會縮減網絡使用量。這意味著，適應網絡消耗大幅波動的能力可能會成為云網絡性能管理的另一個重要組成部分。

總結

如果想充分利用云來幫助承載人工智能工作負載，需要優化云網絡戰略，這需要利用先進的網絡服務和硬件，同時調整云成本優化和網絡性能管理策略。

目前，可用于幫助實現這些目標的解決方案仍在發展中，但對于任何尋求在云中部署人工智能工作負載的企業來說，這是一個需要密切關注的空間。