主要观点总结
文章主要讨论了人工智能和机器学习在云计算中的应用及其发展趋势。随着大模型的促进，云算力成为AI厂商新的算力底座，企业用户对云的需求变化主要体现在获取应用AI的能力、AI加持的工具以及智能驱动的应用创新。同时，云计算企业在技术、业务、生态三个层面不断进化，助力企业实现智能化转型。文章还提到边缘计算和混合云的融合加深，市场竞争日益激烈，但云计算对社会的影响越来越深入。
关键观点总结
关键观点1: 人工智能和机器学习在云计算中的应用不断增强。
随着大模型的促进，云计算正在成为AI厂商的新的算力底座，助力企业智能化转型。
关键观点2: 企业用户对云的需求变化主要体现在获取应用AI的能力、AI加持的工具以及智能驱动的应用创新。
为满足这些需求，云计算企业需要不断进化，提供更强的人工智能服务。
关键观点3: 云计算企业在技术、业务、生态三个层面进行进化。
在技术层面，借助智能架构和系统加速智能设施应用落地；在业务层面，利用云平台的资源管理能力提高工作流程的自动化水平；在生态层面，依赖下一代云上的智能工具提升产品开发效率和产业协同能力。
关键观点4: 边缘计算和混合云的融合将加深。
随着物联网设备的大量增加，边缘计算能够在靠近数据源的地方进行数据处理，与云计算相互补充，为用户提供更高效的服务。混合云结合了公共云和私有云的优势，采用率将大幅上升。
关键观点5: 云计算市场竞争日益激烈，但对社会的影响越来越深入。
大型云计算企业凭借技术实力、资源和客户基础占据市场重要地位，而中小型云计算企业则通过灵活的服务和个性化的解决方案来争取客户。云计算在教育、医疗、城市管理等领域的应用将带来深刻的社会变革。
文章预览
将更智能、更高效 人工智能和机器学习在云计算中的应用正在不断增强。在大模型的促进下，千行万业的智能化转型愈演愈烈，而云化算力作为灵活高效、性价比极高的算力资源获取方式，正在成为各AI厂商新的算力底座。 企业用户对云的需求变化主要体现在三个方面，在云上获得应用AI的能力、在云上获得AI加持的工具、在云上实现以智能驱动的应用创新。云计算企业将加大在人工智能领域的投入，提供更强大的人工智能服务，帮助企业进行数据分析、预测和决策，提升业务效率和竞争力。 技术层面，企业需要借助智能架构和系统，加速智能设施应用落地；在业务层面，企业需要利用云平台的资源管理能力，提高工作流程的自动化水平，实现智能运营；在生态层面，企业需要依赖下一代云上的智能工具，提升产品开发效率和产业协同能力，实现
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