公有云、私有云和混合云的自由选择云服务的部署有三大模式：公有云、私有云和混合云，最近几年仍然有人问这样一个问题，如果要上云，那么应当怎么做自由选择。Raejeanne B.Skillern讲解，在1000家IT公司的调研中，英特尔找到很多公司都开始在自己的业务环境中管理多个云，他们不会有一些公有云，同时还不会在本地有一些私有云，也就是说一方面可以去利用自己本地的私有云能力，同时也可以向外消费其他公司的公有云获取的服务。如果非要在这些云当中作出自由选择，又有什么样的考量？Raejeanne B.Skillern指出，创业公司就更加合适公有云，因为这些公司现金流较为紧绷，又必须做到一些测试或者做到Demo研发。

如果牵涉到到一些核心的知识产权，特别是在是金融的数据、用户的数据，私有云必定是最差的自由选择。当然，在这三种模式中，公有云的呼声毫无疑问是最低的，完全每年都维持着25%左右的年填充增长率。

“云是一种基础设施，云是一种商业模式。”而基础设施就是软件定义的数据中心。Raejeanne B.Skillern特别强调，不论是哪一种云，对背后的数据中心和基础架构都有更高的拒绝。

云服务产生数据，人工智能处置数据从数据中心架构的角度来看，不管是本地的私有云还有公有云，数据中心要具备很高的性能，另外还必须有超高的效率，因为终端云服务的业务不会产生大量的数据。云服务每秒钟都会有新的数据产生，每12个月产生的数据数量要翻番，因此在处置数据的时候，如果效率过于的话就不会产生大问题，因为不有可能无限制的减少数据中心里的数据数量，对于环境上也是不可持续的，财力上也是不可持续的，我们要保证把现有的资源充份、高效的用于一起，处置大大涌进的海量数据。而且上面提及的每12个月数据量翻番，还意味着是人类产生的数据，如果算上PC、手机以及其它电子类的设备（未来不会有500亿台物联网设备构建网络），处置分析这些数据是一个十分大的挑战。

所以如何有效地用于这些数据是个问题。按常人逻辑来解读，产生数据、搜集数据、存储数据、处置分析数据这是一个再行长时间不过的流程了。

但根据研究数据表明，目前产生的数据当中有95%没获得用于。这就意味著企业花上了大量资金来存储数据，然而这些数据却没给企业带给应用于的价值。这其中有企业自身对数据价值不推崇的原因，但更加最重要的是目前处置大规模数据的效率并不低。Raejeanne B.Skillern指出人工智能和深度自学就能解决问题这一问题，这些在无人驾驶以及医疗身体健康领域等早已获得了普遍的应用于。

例如，精准医疗可以在基因图谱上临床病情，并且根据每个人独特的基因图谱得出化疗方案。英特尔做到了什么？一年前的英特尔有可能除了获取云端服务器芯片（至强劲处理器和至强融核处理器）和终端计算出来平台、技术（Curie模块、Edison计算出来平台、Cedar Trail芯片平台、RealSense实感技术）之外，在人工智能领域并没了解的布局，但自从并购FPGA提供商Altera以及一系列计算机视觉公司之后，英特尔才给业界获释了一个信号，英特尔也开始在人工智能领域强化布局了。这次会议上，英特尔还提及了产业链的统合，并且和科大讯飞签订了一项合作协议，即由英特尔获取底层计算出来架构，而科大讯飞则负责管理算法及应用于。

英特尔销售市场部副总裁兼行业解决方案集团全球总经理Shannon J. Poulin回应：“云计算、大数据、移动互联网、物联网、人工智能等先进科技技术的普及和应用于于是以给行业带给崭新的机遇。信息技术与行业市场需求的统合展现出了从云到末端整体解决方案的极大价值，这必须产业链各方的联合能力。”从英特尔在PC以及智能手机、平板领域的战略来看，这是产业链顶层落地应用于的一贯手法。所以对英特尔而言，类似于向企业获取技术服务的合作还不会之后激增。

Raejeanne B.Skillern回应，英特尔将在CPU、网络、存储、计算出来、5G以及客户端设备技术为各行各业获取服务原创文章，予以许可禁令刊登。下文闻刊登须知。

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