云计算提供基础设施和服务，使人工智能和机器学习 (ML) 能够在规模上实际部署。通过按需访问计算能力、存储和专用工具，云消除了前期硬件成本和复杂的基础设施管理等障碍。开发人员可以专注于构建模型，而不是维护服务器，而云平台可以处理根据工作负载需求动态扩展资源的繁重任务。
一个关键优势是访问可扩展的计算资源。训练复杂的 ML 模型（例如深度神经网络）通常需要使用 GPU 或 TPU 进行大规模并行处理。AWS、Google Cloud 和 Azure 等云提供商以按需付费的方式提供这些专用硬件实例。例如，训练计算机视觉模型的开发人员可以启动一个 GPU 实例集群几个小时，处理 TB 级的图像数据，然后关闭资源以避免持续的成本。这种弹性对于迭代实验至关重要，团队可能会运行数百个具有不同超参数的训练作业。此外，云存储服务（例如 Amazon S3、Google Cloud Storage）提供对训练所需的大型数据集的持久、低延迟访问。
云平台还通过托管服务简化了 ML 工作流程。AWS SageMaker、Google Vertex AI 和 Azure 机器学习等工具通过为数据标记、模型训练和部署提供预配置的环境来抽象基础设施设置。例如，SageMaker 包括内置算法（例如 XGBoost、TensorFlow）、自动超参数调整和一键部署到无服务器端点。这些服务与其他云原生工具（例如数据湖（例如 Databricks 上的 Delta Lake）或实时数据管道（例如 Confluent Cloud 上的 Apache Kafka））集成，从而实现端到端的 ML 解决方案。开发人员还可以利用预训练的 AI API（例如 Google Vision AI、Azure Cognitive Services）执行语音识别或情感分析等任务，而无需从头开始构建模型。通过处理自动缩放、监控和安全等运营任务，云使团队能够更快地部署和迭代 AI 应用程序。