歐盟人工智能法案：四種AI系統風險類型的劃分及監管措施
作者：趙志東 蔡佳雯來源：區塊鏈日報該法案采用風險分級的規制路徑，將人工智能系統的風險劃分成不可接受的風險、高風險、有限風險和輕微風險四種類型，并針對不同類型施加了不同
隨著自生成式AI技術的迅猛崛起，云服務領域正經歷一場前所未有的變革。曾經，云計算以“顛覆者”的姿態重塑了各行各業；而今，人工智能正引領云計算邁向一個全新的發展階段。
從數據增長的角度來看，AI業務已成為推動云廠商業績增長的重要引擎。據Gartner預測，至2029年，將有50%的云計算資源專門用于AI工作負載，這一比例較當前不足10%的水平有了顯著提升，預示著巨大的市場潛力。近期，各大主流云廠商發布的財報數據也印證了這一趨勢，AI技術的滲透速度之快令人矚目。
然而，在這股樂觀浪潮中，也不乏質疑之聲。有人擔憂，部分云廠商在算力上的巨額投入可能難以獲得相應的回報；還有人認為，市場中缺乏明確的領導力量，跟風現象嚴重。在此背景下，筆者認為，AI正驅動云服務從量的積累邁向質的飛躍。唯有以“AI原生”思維重構企業流程和底層架構，不斷創新業務模式，方能在這片藍海中開辟出新的天地。
對于云廠商而言，重塑AI時代的云服務底座，是化解當前矛盾的關鍵所在。秉持“全面擁抱AI-Native”的理念，華為云率先行動，通過“Cloud for AI”與“AI for Cloud”雙管齊下，尋求突破。前者通過全棧系統性創新，實現了AI大模型從數據準備到應用的全流程高效運作，為開發者提供了“AI原生”的基礎設施；后者則將盤古大模型與華為在多個領域的積累相結合，推動了云服務的全面升級。
在華為開發者大會（HDC 2025）上，華為云將“AI-Native”的愿景變為現實，從存儲、計算、安全、PaaS、數字內容生產、數據庫等多個維度協同發力，探索AI時代云底座的最優解決方案。其中，存儲領域的創新尤為引人注目。
隨著AI應用的加速落地，數據的價值愈發凸顯，存儲作為與數據關系最為緊密的基礎設施環節，其重要性日益提升。華為云存儲服務產品部部長林超指出，AI大模型的訓練與推理對存儲產品提出了前所未有的挑戰，如大規模數據加載導致的帶寬密度瓶頸，以及大型集群中故障次數的增加。為解決這些問題，華為云推出了EMS彈性內存存儲服務，通過顯存擴展、算力卸載、以存代算等技術手段，打破了“內存墻”，顯著提升了AI推理性能。
華為云還提供了基于“對象存儲服務OBS+高性能文件服務SFS Turbo”的AI云存儲解決方案。OBS數據湖作為統一數據底座，簡化了AI系統各個環節下的數據流動；而SFS Turbo加速層存儲則作為OBS的“黃金搭檔”，為大模型訓練、Checkpoint快存快恢、模型部署等場景提供了存取加速。AITurbo技術組件作為聯接AI云存儲系統和上層應用、計算框架、AI平臺的關鍵，為人工智能的真正落地提供了有力保障。
在計算方面，華為云推出了智算集群和CCE智能助手，助力客戶高效用云。智算集群面向AI workload打造，在多個方面進行了全面優化；而CCE智能助手則以Agent的方式深入用戶使用容器的全流程，實現了容器集群管理的智能化和自動化。
在安全領域，華為云完成了從云原生到AI原生的跨越式發展。一方面，以AI賦能云原生安全體系；另一方面，推出端到端的大模型安全方案，保障運行環境、訓推數據、推理業務的安全可信。
在PaaS層面，華為云CodeArts Doer通過全流程、多Agent協同，突破了傳統企業研發的瓶頸，提升了研發效率。數字內容生產方面，華為云發布的智能交互數字人方案已覆蓋多個領域，實現了規?；袠I應用。
數據庫作為云服務的關鍵底座，華為云GaussDB在多個方面取得了突破性進展。其業務透明多寫技術使大并發事務處理能力達到業界領先；GaussDB Doer實現了問答、運維、開發的智能化；TaurusDB Serverless能力和GeminiDB自動分裂架構升級也頗具創新性。
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