企業(yè)IT部門對企業(yè)云感到失望，這種情況可能很快改變。

過去幾年里，企業(yè) IT 部門對企業(yè)云的經濟性感到失望，更不用說對網絡安全和合規(guī)性的影響了。總的來說，除了少數例外，企業(yè)對此做得很少，大多數企業(yè)認為可擴展性和效率有待提升。

這種情況會在2024和2025年發(fā)生變化嗎？

蘋果已經開始談論在其芯片中增加更高端計算能力，此前，英特爾和英偉達也做出了類似的努力。這些新功能旨在在設備上實現(xiàn)更多的大型語言模型（LLM）功能，任何能夠提供這種級別的數據處理和分析的功能也可以處理幾乎所有其他企業(yè)的IT任務。

鑒于企業(yè)首席信息官們已經對云成本不那么興奮了，而且亞馬遜、谷歌和Microsoft今年除了提高云費率之外不太可能采取其他行動，強大的CPU會成為壓垮云駱駝的最后一根稻草嗎？

企業(yè)數據從本地遷移到云端的百分比每年都在穩(wěn)步上升，直到大約 2020 年 2 月，當時疫情迫使大多數公司關閉辦公室，企業(yè)不得不緊急遷移到云，一旦他們這樣做了，很少有人愿意回到2019年的本地服務器狀態(tài)。

“公司及其首席信息安全官和首席信息官認識到，云計算并沒有像一些人所希望的那樣成為包羅萬象的靈丹妙藥，”安永會計師事務所（Ernst & Young）網絡安全和數據隱私董事總經理布萊恩·萊文（Brian Levine）說：“云有優(yōu)點也有缺點，云可以提升效率，但它也帶來了一系列全新的安全問題?！?/p>

Levine的觀點是，云會造成單點故障。這是一件好事，因為云安全性是一流的，這對于主要的云環(huán)境來說也是如此。但這也意味著，如果攻擊者能夠突破，壞人就可以獲得數百甚至數千家大公司的高層企業(yè)機密。這是一個有吸引力的目標，值得攻擊者付出大量努力和投資——特別是如果這些秘密會引起國家行為者的興趣。

另一個因素涉及云經濟。最初的云銷售宣傳認為，企業(yè)可以將其數據需求移交給云提供商，并將IT資金再投資于其他地方。

不僅云成本持續(xù)增長，而且效率也沒有實現(xiàn)。由于企業(yè)通常有多個云環(huán)境用于不同的目的（備份、災難恢復、處理數據安全的地理問題等），因此他們通常需要聘請每種云類型的專家，例如 AWS、Google 和 Azure。

公平地說，對于沒有能力提供高端安全性的小型企業(yè)來說，這種權衡可能具有財務意義。但在企業(yè)領域，尤其是在財富 100 強企業(yè)中，公司通?？梢宰孕刑峁姶蟮陌踩?。

“我有很多客戶對他們在云上花費的金額不滿意。事實上，他們對隨著時間的推移而花費的金額感到驚訝，“萊文說：“你需要很多專家，但經常會遇到‘廚師太多’的問題，一只手不一定知道另一只手在做什么?！?/p>

之所以會出現(xiàn)這種情況，是因為企業(yè) IT 部門致力于確保所有設置和配置都完全符合他們的需求。然而，云員工可以為客戶進行普遍的更改，從而搞砸IT實施。更糟糕的是，云團隊不僅在更改設置之前通常不會征得企業(yè)客戶的許可，而且通常甚至不會告訴他們更改。

“您的 IT 團隊正在采取行動，然后花時間檢查是否有人沒有撤銷他們的操作。這是一個復雜的問題，“萊文說，并指出保護環(huán)境的努力可能會無意中破壞保護本身。通過將數據引入內部，例如本地和設備，可以更輕松地保護環(huán)境。有時，當你認為你已經創(chuàng)造了一個更好的“捕鼠器”，比如在芯片上運行LLM時，它會產生盲點，因為你沒有考慮那么多。

愛爾蘭威廉·弗萊（William Fry）律師事務所的技術法和數據保護律師巴里·斯坎內爾（Barry Scannell）表示，出于安全和合規(guī)原因，他對蘋果的舉動很感興趣，尤其是歐盟關于隱私和人工智能的規(guī)則。

Scannell 說：“與基于云的方法相比，設備上的 AI 處理具有顯著的隱私優(yōu)勢，并支持離線功能。這種方法不僅根據GDPR的要求增強了用戶隱私，而且還強調了在設備級別制定嚴格的數據安全協(xié)議的必要性，以防止數據泄露和未經授權的訪問?！?/p>

Scannell的論點當然不一定局限于蘋果的生成式人工智能努力，這同樣適用于設備上的任何數據處理。如果它沒有離開設備，或者至少如果它從未離開過企業(yè)環(huán)境，那么它的目標就小得多。更好的是，該環(huán)境由企業(yè) IT 控制。這可能會也可能不會使它安全，但如果 IT 部門會受到違規(guī)和罰款的打擊，它就避免了錯誤出在云員工身上的問題。

HiddenLayer 的首席安全和信任官 Malcolm Harkins 最清楚地闡述了另一種觀點，雖然網絡安全和合規(guī)考慮很重要，但預算問題將成為該決定的基礎。

“歸根結底，我堅信經濟學總是贏家，” Harkins說：“如果它最終在經濟上是更高效的設備，它將被用在本地，如果沒有，它將在云中。我還認為你必須超越處理位置。如果我只是在本地處理，我如何從更廣泛的 AI 進步和數據流中獲益？因此，對于某些項目，我認為即使數據是在本地處理的，將數據與其他信息共享的價值仍然意味著大量信息將流入云?！?/p>

問題實際上不在于企業(yè)IT是否會從云中恢復。IT 部門一直有能力做到這一點，而他們在大多數情況下沒有。但很可能發(fā)生的情況是，發(fā)送到云的新數據量會略有減少。這個數字可能會下降到75%或80%，而不是將95%以上的新數據發(fā)送到云端，而大多數企業(yè)似乎正在發(fā)生這種情況。

關鍵問題是：這些新承諾的芯片功能會有所作為嗎？

審核編輯：黃飛