云计算的演进正在以前所未有速度加速，生成式AI也在塑造AI基础设施未来的关键驱动力。云以前主要存储和可扩展工具，但现在变成改变行业的高级AI应用关键推动因素。据Wipro的报告中调查了北美和欧洲五百多位高级领导者，报告表示，云计算正在受到人工智能驱动解决方案需求的推动而大幅增长。

云计算是数字化转型基石，为组织提供了按需扩展IT基础架构能力，早期灵活存储开始，云发展成为支持多种服务如数据处理、分析和现在AI。基于云的AI转变不仅是一种必然趋势，也是企业对技术和创新方式的一种根本性转变。

报告显示，各行业对云计算投资大幅度增加，54%的组织计划增加对混合云方案投资，而56%组织扩大其公共云部署。反映了对升级IT基础设施的强烈需求，来满足AI应用程序和物联网的需求，这些程序和物联网都需要灵活扩展的环境。

制造业是领头羊，69% 的组织计划增加混合云投资，68% 的组织专注于公共云扩展。这些投资与工业 4.0 计划密切相关，这些计划严重依赖物联网和人工智能来提高生产力、改善供应链管理并实现智能制造。

AI和云计算技术紧密相连，云平台为部署和扩展人工智能应用程序提供了必然基础设施。

银行业：银行业传统上持谨慎态度 由于严格的监管环境正在迅速采用云技术。这种转变是由通过人工智能解决方案增强客户体验、改进欺诈检测和简化运营的需求推动的。然而，银行在将人工智能集成到传统系统、平衡创新与合规方面面临挑战。

生产: 制造业对云采用的高度关注主要受到工业 4.0 计划的推动。这些计划利用物联网和人工智能来 预测性维护、供应链优化和智能制造流程。挑战在于确保人工智能模型足够强大，能够处理物联网设备生成的大量数据，同时又能适应不同的制造环境。

零售：零售商越来越多地转向云平台来支持 AI 应用程序，以提高客户参与度、个性化购物体验并优化库存管理。随着电子商务的不断扩展，对实时数据处理和分析的需求使得采用云对于零售商来说至关重要。

混合云解决方案成为许多组织的首选，提供了一种兼具内部部署和公共云服务优势的平衡方法。随着云计算普及，云有效成本管理策略需求也不断增加。组织原因采用统一方法来管理云费用。统一策略可帮助组织优化资源分配、减少浪费并使云支出与业务目标保持一致。

不少组织正在使用利用率分析和自动化工具，这对于管理云成本至关重要。其他流行的策略包括云经济治理 (47%) 和 金融运营（44%），这些工具提供了确保云投资实现最大价值的框架。通过利用这些工具，组织可以更好地协调其技术和财务团队，确保云支出支持整体业务目标。

云计算与AI技术进步紧密相连，多项新兴技术在促进云应用和优化AI部署中扮演关键角色：边缘计算：随着数据在网络边缘的激增，边缘计算通过就近处理数据来降低延迟，提升实时决策和AI应用性能。无服务器架构：这种模式简化了云基础设施管理，提高了可扩展性并减少了运营成本，组织无需管理底层服务器即可运行应用。多云策略：为避免供应商锁定并充分利用各云服务商的优势，多云策略允许企业根据需求选择最佳服务，优化性能和成本。

安全性和合规性成为云采用增加时的关键考量：

安全问题：尽管云服务商在安全方面取得进展，但数据保护、防止违规和满足监管要求仍是组织（尤其是金融和医疗行业）的首要任务。

合规和监管挑战：不同地区对数据主权和隐私的规定差异要求组织确保其云策略同时符合当地法律和保持灵活性。

全球云计算和AI采用的区域差异显著：北美继续在云计算和AI应用方面领先，得益于其创新文化和成熟的技术生态系统；欧洲监管和数据主权问题影响云计算采用，但投资仍在增长，特别是在金融和制造业。亚太地区亚洲正成为云计算和AI的重要力量，中国、印度和日本等国的快速采用推动了对云基础设施的大量投资。