对于中小型公司来说，大规模建设支持AI的系统的成本过高，主要是因为训练算法需要大量的计算能力。进入亚马逊，微软和谷歌之类的公司，每个公司都拥有巨大的计算能力，并且在400亿美元的云计算行业中占有很大的份额。对他们来说，增加AI只是跟上客户的问题，而客户越来越多地在寻找有成本效益的方法在他们的软件中引入机器学习。
亚马逊与其AWS亚马逊云服务一直处于领先地位。在今年早些时候在拉斯维加斯举行的AWS大会上，该公司展示了Amazon Cloud 9，它是直接插入云平台的集成开发环境（IDE）。它还宣布了一系列新的人工智能工具，可以将音频文件中的语音转换为时间戳文本，以及在七种语言之间进行翻译，并跟踪视频中的人物，活动和对象。
谷歌在整体云服务方面落后于亚马逊和微软，但正在利用TensorFlow这个开源的人工智能软件来构建其他机器学习软件，以争夺更多的市场份额。自推出以来，它已经成为许多开发人员的首选AI平台，并成为许多新的人工智能项目的基础。该公司也创建了自己的芯片，称为张力加工单元（TPU），旨在有效处理TensorFlow和减少能源需求。
当然，微软和亚马逊并没有放弃战斗。事实上，他们正在合作。两人推出了一个名为Gluon的开源深度学习库，其工作方式与TensorFlow非常相似，旨在使构建和训练神经网络与制作应用程序一样简单。微软也在尝试使用低功耗芯片来运行Azure云服务器。
云中的人工智能不仅仅是科技巨头的权力游戏，它也可能是人工智能领域的下一个飞跃。加利福尼亚州的Rigetti Computing公司刚刚使用其原型量子芯片之一在其云平台上运行机器学习算法。这项技术非常新，甚至专家也不确定它的能力。但有一件事是肯定的：2018年云中将会有大量的学习。（爱吧机器人网原创编译，禁止未授权转载）
