详细内容或原文请订阅后点击阅览
AI开发人员代码越快，云需要越快
云计算已经走了很长一段路，对于下一代而言，它的使用方式与20年前首次使用Root时的使用方式将非常不同。随着在OpenAI，Anthropic和其他AI领先者之间进行自动化软件开发的竞赛，更安静的压力点正在酿造：云基础架构。最近[…]帖子越来越多的AI开发人员代码，云就越快出现在unite.ai上。
来源:Unite.AI云计算已经走了很长一段路，对于下一代而言，它的使用方式与20年前首次使用Root时的使用方式将非常不同。
随着自动化软件开发的竞赛在OpenAI，人类和其他AI领先者之间加热时，酿造的压力点更安静：云基础架构。最近发布的GPT-4.1和Codex CLI等工具正在增值开发人员可以构建和发货代码的速度，而Reflection和Anysphere等初创公司已经利用这些系统来减少部署时间并降低工程成本。
自动化软件开发的竞赛div>但是，尽管AI迅速扩大生产率，但传统的云设置无法跟上AI生成的代码的爆发，动态性质。诸如延迟，预订计算和区域容量限制之类的因素开始感觉不像支持，更像是速度颠簸。
这意味着AI开发和云基础架构现在必须共同发展。 AI凭借大量数据和实时需求快速移动，云服务必须同样聪明才能为这些下一代系统提供动力。现在，AI的进度到底是如何取决于云计算基础架构的？
为什么传统云是AI开发的瓶颈
云基础架构的固定能力意味着在资源有限时，不可预测的，资源密集型的AI模型通常会面临延迟。零散的云区域还可能导致延迟问题并阻碍实时数据处理。 此外，云服务的成本不断上升，尤其是对于繁重的图形任务，使项目更加昂贵。
随着AI模型加速软件开发 - 吐出完整的代码库，运行仿真和调试，但仅几秒钟就可以扩大。对于希望避免缓慢，分散或容量受限系统的企业来说，将其过渡到分散的云计算现在是头脑中的首要考虑。