每個人都熟悉我們在智能手機上運行的應用程序來使用這些軟件服務，但還有另一種軟件使這些產品能夠工作：它們是在后臺、云中運行的應用程序，始終可用并動態管理，因此它們可以實時擴展和更新，以跟上公司增長和行業發展的步伐。
這些類型的應用程序稱為云原生應用程序。
飛輪效應
在商業領域，當一家公司積累的成功創造了如此多的動力，以至于增長變得不可阻擋時，就會出現飛輪效應。通過利用云原生的覆蓋范圍和靈活性來創造引人注目的客戶體驗，每一家顛覆性軟件公司都成為了一個創新飛輪，一旦啟動，就很難趕上它。
如今，制造最具顛覆性產品的公司正在利用另一項先進技術——人工智能（AI）及其一個主要分支機器學習來發揮優勢。人工智能已經包圍了我們，通常普通用戶都沒有意識到這一點。
例如，僅在iPhone上，自動更正功能、Siri語音助手、智能相冊、面部識別和搜索功能都由人工智能提供。所有行業都有類似的人工智能應用實例。
智能云原生應用
就像互聯網和云技術催生了Netflix、Spotify、LinkedIn和亞馬遜一樣，許多人工智能驅動的產品都依賴于云中運行的應用程序來工作。我們稱之為智能云原生應用。
智能云原生應用以人工智能為核心，持續部署，并由智能云原生平臺動態管理。與最初的云原生應用一樣，智能云原生應用支持飛輪創新，因為它們可以不斷更新，而且它們通常有一個內置的反饋回路，使它們能夠以指數級的速度變得更好。
組織需要智能云原生應用提供的靈活性，以便跨公共和私有云、內部、邊緣和安全的空中通道位置部署和管理AI和ML操作。在許多用例中，云原生平臺可以通過跨不同基礎設施自動化管理AI/ML管道的許多組件來改進操作。
智能云原生平臺不僅僅是運行智能云原生應用程序的平臺，而且與在其上運行的應用程序一樣，該平臺本身也利用人工智能來改進操作。
特斯拉的良性人工智能循環
特斯拉是一個很好的例子，可以說是當今最具創新性的汽車公司。特斯拉將自己描述為人工智能第一公司，其人工智能驅動的汽車通過自動軟件更新不斷獲得新功能。
作為特斯拉車主，筆者可以證明，他們的汽車現在還不是自動駕駛，但據筆者所知，特斯拉正在做其他主流汽車制造商沒有做過的事情：正在非常迅速地從客戶擁有的汽車車隊中獲取新的數據集，以不斷改進人工智能。
例如，特斯拉希望改善人工智能在停車標志處的行為方式。他們可以簡單地向車隊發送命令，以便在其中一輛車遇到停車標志時發回視頻。幾天之內，他們就可以開始研究一個新的訓練數據集，在下一個無線軟件更新中進行推廣，并繼續研究下一個問題。
這種快速迭代產生了產品改進的積極反饋循環，一旦經過幾個周期，就很難跟上。這將使特斯拉領先競爭對手數年。
人工智能引領汽車浪潮
盡管完全安全可靠的自動駕駛汽車尚待完善，但自動駕駛汽車所依賴的基于人工智能的計算機視覺已經取得了長足的進步。正如Vox所指出的，“人工智能過去很難在圖片中識別狗，現在這是一項微不足道的任務。”
盡管自動駕駛個人汽車起步較晚，但人工智能的加速成熟催生了其他類型的自動駕駛汽車，包括可能擾亂出租車行業的機器人駕駛系統。這種顛覆的種子已經播在了通用游輪、谷歌Waymo、福特Lyft和英特爾Mobileye分別在舊金山、鳳凰城、邁阿密和德國推出的無人駕駛robotaxi服務上。
人工智能吞噬世界
在所有這些用例中，新興的人工智能產品在許多方面都遠遠優于非人工智能產品。筆者相信，這些以人工智能為動力、自我完善的數字體驗將成為所有行業下一代贏家產品的決定性特征。
這就是智能云原生應用的力量，也是企業想要競爭就必須立即行動的原因。因為在每一個行業中，都有一個或多個特斯拉利用智能云原生技術，打造飛輪。再一次，我們處于軟件革命的陣痛之中，在這股浪潮中，人工智能正在吞噬世界。
