超级芯片：云时代的潜在颠覆者
企业it部门对企业云感到失望，这种情况可能很快改变。
过去几年里，企业 it 部门对企业云的经济性感到失望，更不用说对网络安全和合规性的影响了。总的来说，除了少数例外，企业对此做得很少，大多数企业认为可扩展性和效率有待提升。
这种情况会在2024和2025年发生变化吗？
苹果已经开始谈论在其芯片中增加更高端计算能力，此前，英特尔和英伟达也做出了类似的努力。这些新功能旨在在设备上实现更多的大型语言模型（llm）功能，任何能够提供这种级别的数据处理和分析的功能也可以处理几乎所有其他企业的it任务。
鉴于企业首席信息官们已经对云成本不那么兴奋了，而且亚马逊、谷歌和microsoft今年除了提高云费率之外不太可能采取其他行动，强大的cpu会成为压垮云骆驼的最后一根稻草吗？
企业数据从本地迁移到云端的百分比每年都在稳步上升，直到大约 2020 年 2 月，当时疫情迫使大多数公司关闭办公室，企业不得不紧急迁移到云，一旦他们这样做了，很少有人愿意回到2019年的本地服务器状态。
“公司及其首席信息安全官和首席信息官认识到，云计算并没有像一些人所希望的那样成为包罗万象的灵丹妙药，”安永会计师事务所（ernst & young）网络安全和数据隐私董事总经理布莱恩·莱文（brian levine）说：“云有优点也有缺点，云可以提升效率，但它也带来了一系列全新的安全问题。”
levine的观点是，云会造成单点故障。这是一件好事，因为云安全性是一流的，这对于主要的云环境来说也是如此。但这也意味着，如果攻击者能够突破，坏人就可以获得数百甚至数千家大公司的高层企业机密。这是一个有吸引力的目标，值得攻击者付出大量努力和投资——特别是如果这些秘密会引起国家行为者的兴趣。
另一个因素涉及云经济。最初的云销售宣传认为，企业可以将其数据需求移交给云提供商，并将it资金再投资于其他地方。
不仅云成本持续增长，而且效率也没有实现。由于企业通常有多个云环境用于不同的目的（备份、灾难恢复、处理数据安全的地理问题等），因此他们通常需要聘请每种云类型的专家，例如 aws、google 和 azure。
公平地说，对于没有能力提供高端安全性的小型企业来说，这种权衡可能具有财务意义。但在企业领域，尤其是在财富 100 强企业中，公司通常可以自行提供强大的安全性。
“我有很多客户对他们在云上花费的金额不满意。事实上，他们对随着时间的推移而花费的金额感到惊讶，“莱文说：“你需要很多专家，但经常会遇到‘厨师太多’的问题，一只手不一定知道另一只手在做什么。”
之所以会出现这种情况，是因为企业 it 部门致力于确保所有设置和配置都完全符合他们的需求。然而，云员工可以为客户进行普遍的更改，从而搞砸it实施。更糟糕的是，云团队不仅在更改设置之前通常不会征得企业客户的许可，而且通常甚至不会告诉他们更改。
“您的 it 团队正在采取行动，然后花时间检查是否有人没有撤销他们的操作。这是一个复杂的问题，“莱文说，并指出保护环境的努力可能会无意中破坏保护本身。通过将数据引入内部，例如本地和设备，可以更轻松地保护环境。有时，当你认为你已经创造了一个更好的“捕鼠器”，比如在芯片上运行llm时，它会产生盲点，因为你没有考虑那么多。
爱尔兰威廉·弗莱（william fry）律师事务所的技术法和数据保护律师巴里·斯坎内尔（barry scannell）表示，出于安全和合规原因，他对苹果的举动很感兴趣，尤其是欧盟关于隐私和人工智能的规则。
scannell 说：“与基于云的方法相比，设备上的 ai 处理具有显著的隐私优势，并支持离线功能。这种方法不仅根据gdpr的要求增强了用户隐私，而且还强调了在设备级别制定严格的数据安全协议的必要性，以防止数据泄露和未经授权的访问。”
scannell 的论点当然不一定局限于苹果的生成式人工智能努力，这同样适用于设备上的任何数据处理。如果它没有离开设备，或者至少如果它从未离开过企业环境，那么它的目标就小得多。更好的是，该环境由企业 it 控制。这可能会也可能不会使它安全，但如果 it 部门会受到违规和罚款的打击，它就避免了错误出在云员工身上的问题。
hiddenlayer 的首席安全和信任官 malcolm harkins 最清楚地阐述了另一种观点，虽然网络安全和合规考虑很重要，但预算问题将成为该决定的基础。
“归根结底，我坚信经济学总是赢家，” harkins说：“如果它最终在经济上是更高效的设备，它将被用在本地，如果没有，它将在云中。我还认为你必须超越处理位置。如果我只是在本地处理，我如何从更广泛的 ai 进步和数据流中获益？因此，对于某些项目，我认为即使数据是在本地处理的，将数据与其他信息共享的价值仍然意味着大量信息将流入云。”
问题实际上不在于企业it是否会从云中恢复。it 部门一直有能力做到这一点，而他们在大多数情况下没有。但很可能发生的情况是，发送到云的新数据量会略有减少。这个数字可能会下降到75%或80%，而不是将95%以上的新数据发送到云端，而大多数企业似乎正在发生这种情况。
关键问题是：这些新承诺的芯片功能会有所作为吗？
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过去几年里，企业 it 部门对企业云的经济性感到失望，更不用说对网络安全和合规性的影响了。总的来说，除了少数例外，企业对此做得很少，大多数企业认为可扩展性和效率有待提升。
这种情况会在2024和2025年发生变化吗？
苹果已经开始谈论在其芯片中增加更高端计算能力，此前，英特尔和英伟达也做出了类似的努力。这些新功能旨在在设备上实现更多的大型语言模型（llm）功能，任何能够提供这种级别的数据处理和分析的功能也可以处理几乎所有其他企业的it任务。
鉴于企业首席信息官们已经对云成本不那么兴奋了，而且亚马逊、谷歌和microsoft今年除了提高云费率之外不太可能采取其他行动，强大的cpu会成为压垮云骆驼的最后一根稻草吗？
企业数据从本地迁移到云端的百分比每年都在稳步上升，直到大约 2020 年 2 月，当时疫情迫使大多数公司关闭办公室，企业不得不紧急迁移到云，一旦他们这样做了，很少有人愿意回到2019年的本地服务器状态。
“公司及其首席信息安全官和首席信息官认识到，云计算并没有像一些人所希望的那样成为包罗万象的灵丹妙药，”安永会计师事务所（ernst & young）网络安全和数据隐私董事总经理布莱恩·莱文（brian levine）说：“云有优点也有缺点，云可以提升效率，但它也带来了一系列全新的安全问题。”
levine的观点是，云会造成单点故障。这是一件好事，因为云安全性是一流的，这对于主要的云环境来说也是如此。但这也意味着，如果攻击者能够突破，坏人就可以获得数百甚至数千家大公司的高层企业机密。这是一个有吸引力的目标，值得攻击者付出大量努力和投资——特别是如果这些秘密会引起国家行为者的兴趣。
另一个因素涉及云经济。最初的云销售宣传认为，企业可以将其数据需求移交给云提供商，并将it资金再投资于其他地方。
不仅云成本持续增长，而且效率也没有实现。由于企业通常有多个云环境用于不同的目的（备份、灾难恢复、处理数据安全的地理问题等），因此他们通常需要聘请每种云类型的专家，例如 aws、google 和 azure。
公平地说，对于没有能力提供高端安全性的小型企业来说，这种权衡可能具有财务意义。但在企业领域，尤其是在财富 100 强企业中，公司通常可以自行提供强大的安全性。
“我有很多客户对他们在云上花费的金额不满意。事实上，他们对随着时间的推移而花费的金额感到惊讶，“莱文说：“你需要很多专家，但经常会遇到‘厨师太多’的问题，一只手不一定知道另一只手在做什么。”
之所以会出现这种情况，是因为企业 it 部门致力于确保所有设置和配置都完全符合他们的需求。然而，云员工可以为客户进行普遍的更改，从而搞砸it实施。更糟糕的是，云团队不仅在更改设置之前通常不会征得企业客户的许可，而且通常甚至不会告诉他们更改。
“您的 it 团队正在采取行动，然后花时间检查是否有人没有撤销他们的操作。这是一个复杂的问题，“莱文说，并指出保护环境的努力可能会无意中破坏保护本身。通过将数据引入内部，例如本地和设备，可以更轻松地保护环境。有时，当你认为你已经创造了一个更好的“捕鼠器”，比如在芯片上运行llm时，它会产生盲点，因为你没有考虑那么多。
爱尔兰威廉·弗莱（william fry）律师事务所的技术法和数据保护律师巴里·斯坎内尔（barry scannell）表示，出于安全和合规原因，他对苹果的举动很感兴趣，尤其是欧盟关于隐私和人工智能的规则。
scannell 说：“与基于云的方法相比，设备上的 ai 处理具有显著的隐私优势，并支持离线功能。这种方法不仅根据gdpr的要求增强了用户隐私，而且还强调了在设备级别制定严格的数据安全协议的必要性，以防止数据泄露和未经授权的访问。”
scannell 的论点当然不一定局限于苹果的生成式人工智能努力，这同样适用于设备上的任何数据处理。如果它没有离开设备，或者至少如果它从未离开过企业环境，那么它的目标就小得多。更好的是，该环境由企业 it 控制。这可能会也可能不会使它安全，但如果 it 部门会受到违规和罚款的打击，它就避免了错误出在云员工身上的问题。
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“归根结底，我坚信经济学总是赢家，” harkins说：“如果它最终在经济上是更高效的设备，它将被用在本地，如果没有，它将在云中。我还认为你必须超越处理位置。如果我只是在本地处理，我如何从更广泛的 ai 进步和数据流中获益？因此，对于某些项目，我认为即使数据是在本地处理的，将数据与其他信息共享的价值仍然意味着大量信息将流入云。”
问题实际上不在于企业it是否会从云中恢复。it 部门一直有能力做到这一点，而他们在大多数情况下没有。但很可能发生的情况是，发送到云的新数据量会略有减少。这个数字可能会下降到75%或80%，而不是将95%以上的新数据发送到云端，而大多数企业似乎正在发生这种情况。
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