减免出口费用指南
人们对人工智能 (AI) 的关注度出现爆炸式增长，这已在整个业界产生了巨大的冲击波。各行各业都在千方百计地思考投资 AI 可能会对未来产生怎样的影响，以及不投资 AI 又会有怎样的后果。
近几个月来，大部分报道都聚焦如何使用生成式 AI 快速生成内容。但对于那些希望挖掘 AI 真正的变革潜力（而不仅仅是发送奇怪的电子邮件）的人们来说，这是完全不同的情况。若要让这项技术发挥人们想象中的影响力，AI 需要获取大量可供学习的训练数据，以及强大的计算能力。
不过，有一个不可忽视的障碍：虽然这两个支柱都非常重要，但它们也带来了存储和数据管理方面的挑战。因此，云成为 AI 应用存储和处理数据的首选解决方案不足为奇。
云存储与 AI：相得益彰
云存储为处理海量数据提供了一种灵活、可扩展且经济高效的解决方案。因此，云存储与 AI 应用堪称完美搭档。二者共同充当训练数据的存储库，让机器学习模型能够根据新输入的数据进行预测或做出决策。
例如，想象一下，一家银行正在开发一套 AI 提供支持的欺诈检测系统。为此，机器学习模型需要获取大量交易数据，例如现金支出金额、支出用途以及交易地点。这将让 AI 程序能够发现异常、标记可疑活动，并学会识别欺诈活动。
整理所有这些数据本身，就是一项艰巨的任务。但与 AI 提供支持的反欺诈系统运作所需的数据量和处理能力相比，这根本不值一提。
解决这个问题的一种方法是使用第三方云存储提供商，这样一来银行无需投资或维护自有物理基础设施，即可存储和分析交易数据。
随着项目的发展，该银行可能会选择使用多个云服务提供商来部署其反欺诈 AI 系统，以帮助控制成本并确保遵守金融法规。随着项目加速推进，该银行可能会决定使用一个云平台来运行训练阶段的任务，让 AI 程序从数据中学习，然后使用另一个云平台来运行推理阶段的任务，让 AI 程序进行反欺诈预测。
这种多平台方法在 AI 系统开发过程中很常见。但这确实也意味着，公司需要在不同云平台（通常由多个云提供商提供）之间不断迁移数据，以充分利用 AI 的潜力。
出口费用，一种数据税
但存在一个问题。在不同平台之间移动数据可能会产生出口费用，或数据传输费用。当公司将数据迁出云服务提供商的网络时，对方会收取一笔费用。
问题是，虽然出口费用的金额相对较小，但它们会迅速累加，特别是对于使用多个云服务提供商并传输大量数据的企业来说更是如此。
为了最大限度地降低出口费用（有时被视为数据传输税），一些云服务提供商鼓励客户仅在其云平台内存储数据和训练 AI 模型。是的，这样就无需支付出口费用。但是，这种方法并不总是可行，也不一定是最佳实践。
需要取消出口费用
对于这个问题，显而易见的解决办法是完全取消出口费用，让数据能够自由流动，而不受财务因素的限制。未来，免除出口费用将让公司能够跨多个云平台存储和分析数据，让公司可以使用最好的可用工具，且不会产生额外的费用。
此举让企业能够充分利用 AI 的潜力，而无需担心费用增加。
零出口费用的云存储模式一旦实施，将为企业节省大量成本，释放资源用于其他重要的业务领域。它还消除了依赖单一云提供商带来的相关风险，确保提高服务可靠性并提供更完善的故障防护。
或许最重要的是，取消出口费用将推动创新。多云架构提供的灵活性，让企业可以毫不费力地选择最合适的提供商来完成特定任务。这将让企业能够专注于实验和创新，利用 AI 和其他尖端技术，而不受成本或其他限制因素的阻碍。
取消出口费用，充分释放 AI 的潜力
毫无疑问，AI 必将彻底改变整个行业和社会。但这离不开云计算、存储和平台之间的海量数据移动。
如前所述，出口费用不仅成本高昂，也会阻碍创新。如果我们要开创在云环境中利用 AI 技术的光明未来，取消出口费用是关键。这也是 Cloudflare 在 2018 年与 Azure、Google Cloud、Oracle、阿里云等其他公司一起创立 Bandwidth Alliance，帮助客户节省出口费用的原因之一。
通过采用这种方法，企业可以自由利用 AI，充分挖掘其潜力，而无需担心跨云平台传输数据产生的相关成本。这也代表着多云存储的重大进步，为提高 AI 和数据管理领域的效率与创新，以及建设更有前景的未来奠定了基础。
Cloudflare 就影响当今技术决策者的最新趋势和主题发布了系列文章，本文为其一。
本文最初发表于 Business Reporter
作者
John Engates — @jengates
Cloudflare 现场首席技术官
关键要点
阅读本文后，您将能够了解：
为什么出口费用被视为一种数据税
一种零出站成本对象存储模型
取消出口费用对充分发挥 AI 潜力的影响