阿里云的做法是：从算法改良做起，用“人工智能”和“机器学习”去优化产品的现有功能。例如阿里云云盾的安全大数据分析平台“态势感知”，基于算法和模型进行威胁分析和风险评判，颠覆了以往基于规则的安全检测。

又比如游戏行业的风控模式“游戏盾”，作为阿里云云盾在游戏行业安全风控的新模式，技术基础同样是智能调度算法。与传统单点防御的DDoS防御方案相比，“游戏盾”用数据和算法来实现智能调度，将“正常玩家”流量和“黑客攻击”流量快速分流至不同的节点，最大限度的缓解了大流量攻击。

其二，人工智能正在逐步减少对安全分析师的依赖。

人工智能取代人力业已成为整个互联网行业争论的焦点，麦肯锡也曾大篇幅预测过哪些职位将被机器淘汰。在安全领域，肖力提出了“智能防御”的概念，用大数据分析与算法优化安全防护能力，意味着“用更少的人，做更多的事。”云安全已然成为人工智能技术落地的先行者之一。

事实上，在早些时候的RSA 2017上，肖力就曾对“数据智能”的必然做出过解释：一家企业的访问量达到数亿，如果靠人工来判断每一个请求是否安全，显然不可能做到。以前大部分人的方法是使用“规则”，把经验写成规则来“过滤”非法请求。但是，随着攻击者的“玩法”越来越高级，传统的过滤方法可以被轻易绕过，安全研究员们必须找到一种“新的”“自动化”的方法来发现风险和攻击者。

按照国外已有的先例，知名的数据智能公司 Splunk将用户的各方面数据统一导入大数据平台，制造出可以分析威胁的引擎，已经成为了行业的最佳实践模型包。在RSA“创新沙盒”大赛上，拔得头筹的UnifyID核心仍是把来自 IoT 设备的海量数居上传到云端，通过机器学习的方法判定：哪些设备是可信的，从而识别设备背后的人的身份，保护系统、数据安全。不一而足。

总的来说，在云计算巨头们的努力下，人工智能将变成门槛更低的普惠科技，且这个趋势将渗透到云服务的方方面面，j2直播，诸如在安全等领域已经可以感知到智能带来的能效提升及人力资源的重新分配。

阿里云、AWS等巨头们已经在行动和思维上拥抱智能化，相信云计算的智能化时代即将来临。