群智能通过启用分散的、自组织的系统（模仿自然界中发现的集体行为，如蚂蚁群或鸟群）来应用于云计算。这些系统使用简单的局部规则来实现全局优化，而无需依赖中央控制器。在云环境中，这种方法通过允许分布式组件动态适应来帮助管理复杂的任务，如资源分配、负载平衡和容错。例如，云网络中的节点可以根据对等行为自主调整其工作负载，从而在没有集中监督的情况下提高效率。
一个实际应用是负载平衡。传统方法通常使用集中式算法来分配流量，这可能成为瓶颈。受群智能启发的技巧，如蚁群优化，让各个服务器或虚拟机 (VM) 发出“信息素”信号来传达系统负载。当一个新请求到达时，它会沿着阻力最小的路径前进——类似于蚂蚁找到通往食物的最短路线。这种分散式方法可以在大型动态云环境中更好地扩展。例如，AWS Auto Scaling 组可以使用群逻辑，让虚拟机根据本地需求信号独立决定何时生成新实例，而不是等待中央协调器。
另一个用例是故障恢复。在受群智能启发的云系统中，节点监控其邻居，并在检测到故障时重新路由工作负载。例如，如果虚拟机崩溃，附近的节点可以使用类似于蜜蜂在中断后重新分配蜂巢功能的规则自动重新分配其任务。像 Kubernetes 这样的工具可以集成群原则，让 pod 在节点故障期间自我组织，从而减少停机时间。这种方法也有助于提高能源效率：服务器可以在低需求下集体关闭电源，就像鱼群调整其队形一样，确保只有必要的资源保持活动状态。通过利用群智能，云系统变得更具弹性、可扩展性，并且更能适应实时状况。