为AI而生的超级芯片，会将云端算力遣返回企业本地吗？

极客网·极客观察1月11日 近年来，IT部门对于企业采取的“一切尽在云端”做法感到失望，这已经不是什么秘密了。但总的来说，他们并没有采取任何措施加以改进或扭转。因为大多数人认为，企业可以从云计算的可扩展性和更高效率中得到好处。

那么，这种情况会在2024年或2025年发生变化吗？随着超级芯片成为各大巨头竞逐的焦点，改变的可能性似乎开始显现。 

在英特尔和英伟达发布超级芯片后，苹果公司也在开始探讨在其芯片中添加高端计算功能。尽管这些新功能旨在让IT设备可以实现更大的语言模型（LLM）功能，属于AI方面的投资，但任何能够提供这种级别的数据处理和分析的功能，无疑也可以处理其他企业IT任务。

考虑到企业CIO担忧云计算带来的高昂成本，而且亚马逊、谷歌和微软除了提高云计算服务费用之外，没有为企业提供更多的收益，芯片制造商推出超级芯片或许会成为替代云计算的新选择。

一切尽在云端的IT思维并非万能

数据显示，企业数据从内部部署设施迁移到云平台的比例，每年都在稳步上升。尤其是2020年2月以来，当新冠疫情迫使大多数公司远程办公时，他们不得不紧急将业务转向云计算。而在这样做之后，很少有人将业务重新遣返到内部部署设施中。

安永网络安全和数据隐私业务总经理Brian Levine说，“很多企业及其CISO和CIO现在都认识到，云计算并没有他们希望的那样，成为包治百病的灵丹妙药。云计算有优点也有缺点，其可以提高企业IT的工作效率，但也带来了一系列全新的安全问题，例如网络攻击和网络欺诈。”

Levine指出，企业在云平台运营业务是一件好事，因为全球主要云平台具有顶级的安全性。但这也意味着，如果网络攻击者能够成功突破安全防护措施，他们就可以获得数百家甚至数千家大公司的业务机密。这是一个有吸引力的目标，值得网络攻击者付出大量的努力和投资。

另一个因素涉及IT支出。在最初的云计算宣传和承诺中，企业可以将其数据需求交给云计算提供商，并将IT资金再投资到其他地方。如今，不仅云计算成本持续增长，而且也没有显著提高效率。由于企业通常采用多个云平台，用于备份、灾难恢复、处理数据主权的地理问题等不同目的，因此他们通常需要向AWS、Google和Azure等多个云计算供应商付费寻求支持。

公平地说，对于没有能力提供大型云商的高端安全服务的小型企业来说，这种权衡可能在财务上是有意义的。但在企业领域，尤其是在《财富》100强企业中，他们往往可以自己提供强大的安全保障。

Levine说，“我们的很多客户对他们在云计算服务的大量支出并不满意。事实上，随着时间的推移，他们对高昂的支出金额感到惊讶。而在云平台运营业务需要获得更多帮助，经常会遇到‘人多误事’的问题。”

原本，企业IT部门可以确保所有设置和配置精确地符合他们的需求。然而，云计算服务商为客户做出一个普遍的改变，从而打乱客户的IT实施。更糟糕的是，云计算服务商在更改设置之前通常不会征求客户的许可，甚至不会告诉他们已经进行了更改。

Levine说，“这会导致这样一种情况：企业的IT部门不得不采取行动，花费大量时间检查是否有人没有撤销他们的行动。这是一个复杂的问题。”他指出，保护云计算运营环境的努力可能会无意中破坏保护措施。缩小运营环境(通过将数据引入内部，例如内部部署设施和设备上)可以更容易地保护云计算环境。有时候，当认为已经创造了一个更好的应用（例如在芯片上运行LLM）时，可能会产生盲点，因为没有考虑得那么多。”

超级芯片会重振企业自建算力设施吗？

爱尔兰William Fry事务所技术法律和数据保护律师Barry Scannell表示，出于安全和合规的原因，尤其是考虑到欧盟在隐私和人工智能方面的规定，他对苹果等企业在芯片中添加高端计算功能的举动很感兴趣。

他说，“与基于云计算的方法相比，IT设备增加人工智能处理功能提供了显著的隐私优势，并支持离线功能。这种方法不仅根据GDPR法规的要求增强了用户隐私，而且还强调了在设备层面需要严格的数据安全协议，以防止数据泄露和未经授权的访问。”

他的观点当然并不局限于生成式AI——这是巨头开发超级芯片的初衷，而是对于设备上的任何数据处理都是如此。如果这些数据不离开设备或者从未离开企业环境，那么它就是一个小得多的目标，被攻破的几率会小得多。

更好的一面是，自建算力设施的运行环境可以由企业IT部门自己掌控。当然，这可能会使企业安全，也可能不安全，取决于企业IT部门的实力。

网络安全初创公司HiddenLayer首席安全和信任官Malcolm Harkins阐述了另一种观点。他认为，虽然网络安全和合规性考虑很重要，但预算问题将是决定采用的基础。

他说：“归根结底，我坚信预算是主要考虑的问题。如果它最终在本地设备上变得更经济高效，那么便会采用；如果不是，那么就仍将在云中开展业务。”

Harkins认为，必须超越数据处理位置来考虑问题。如果只是在本地处理数据，那么企业如何从更广泛的人工智能进步和数据流中获益？因此，对于某些项目来说，即使数据是在本地处理的，与其他信息共享/利用数据仍然意味着大量信息将流入云端。

因此，真正的问题也许不在于企业IT部门是否会把数据从云中遣返回企业本地算力设施，而很有可能发生的是，随着本地处理的增多，企业发送到云平台的新数据量会有减少。

据估计，当前大多数企业都在将95%以上的新数据发送到云平台，未来这一比例可能会降至75%或80%。

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