- 在 AI 崛起的推动下，对容量的争夺可能导致云领域出现更多交换协议。
- 在上周宣布的两项交易中，Oracle 将其云基础设施更深入地融入了 OpenAI 和 Google Cloud 不断增长的服务中。
我们的观点
随着技术进步和分布式计算平台的发展，企业可以选择在最适合其需求且成本效益最高的环节部署 AI 工作负载的不同阶段。这一策略不仅优化了资源的使用，还有助于降低运营成本并提高整体效率，使企业在竞争激烈的市场中获得灵活性和竞争优势。
——BTW 记者 Revel Cheng
OpenAI 首席执行官 Sam Altman 表示，OCI 将使 OpenAI 能够继续扩展，在该基础设施上运行部分工作负载。
发生了什么
上周二，Oracle、微软和 OpenAI 宣布了一项合作，将微软的 Azure AI扩展到Oracle 云基础设施（OCI），以便为 OpenAI 提供更多容量。Oracle 还宣布与 Google Cloud 合作，结合 OCI 和 Google Cloud 的技术以加速应用现代化和迁移。
根据与 Google Cloud 合作的声明，该协议旨在提供 Oracle 的数据库和应用程序与 Google Cloud 平台及 AI 等多种资源的结合。
Gartner 技术和服务提供商集团的副总裁 Sid Nag 表示，Oracle 与 Google 的合作类似于此前与 Microsoft Azure 的安排，将允许 Google 环境中的工作负载在需要时与 Oracle 的数据库进行通信。
“这在某种程度上推动了多云的理念，”他说。“许多云提供商谈论多云，但他们并没有真正付诸行动。这是一个他们实际在做这件事的例子。”
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为什么这很重要
“AI 将推动对容量的巨大需求，”Sid Nag 说。“大型语言模型（LLM）的规模将急剧膨胀。”
AI 在云领域扩展的另一个方面，可能是希望将一些计算工作负载分散到更多提供商，而不仅仅是超大规模云服务商。“对于 Oracle 来说，这显然是一个精明的举措，意味着他们自己的云中拥有部分容量，”Cockroach Labs 的首席执行官 Spencer Kimball 说。“毫无疑问，Oracle 的 OCI 比超大规模云服务商更便宜。”
在分布式计算环境中，AI 工作负载的灵活性和优化潜力。尽管大型企业在数据处理和生产方面可能具有优势，但 AI 模型的训练阶段并不一定需要大规模计算资源。在这种情况下，其他地区或专门的 AI 服务提供商可能会找到更有效的方式来满足 AI 模型训练的需求。