相比于云和大数据，人工智能对计算力的需求几乎是无止境的，是指数级的增长。
智能算力需求爆发式增长的背后，是人工智能技术与云、大数据、物联网等技术融合，以及推动的各行各业AI化需求的诞生。在技术融合的趋势下，智能计算本身正出现了一种“能力化”的变革。这种能力化，正成为驱动产业智能化变革的源动力。
《智能时代：大数据与智能革命重新定义未来》中预言，传统的行业都将采用智能技术实现升级换代，也会改变原有的商业模式。
的确我们也看到，人工智能在应用端的创新如雨后春笋，无人驾驶、智能推荐等AI应用已经成为现实；在行业端，越来越多的企业将人工智能视为数字化转型的下一站。
人工智能已经在渗透到了我们生活和工作的各个领域，包括智能家居、智能金融、智能交通、智能医疗等等，很多行业不同程度的被AI技术改变，让我们的生活变得更加的方便。
IDC发布的《2020-2021中国人工智能计算力发展评估报告》显示：2020年新基建整体投资规模预计将达到2757.1亿美元，人工智能作为新基建的重要领域之一，也将迎来快速增长。IDC 预计，2020年中国人工智能市场规模将达到62.7亿美元，截至到2024年之前的年复合增长率高达30.4%。
一面是人工智能产业发展的火焰，AI算力的需求持续呈现上升的势头，但另一面则是现实的“海水”，由于AI算力的需求高于供给，形成了明显的供给缺口，而智能计算，尤其是通过云来提供的普惠化的AI算力，则会面临最佳的发展机遇。
按照IDC的预测，2020年中国AI基础设施市场规模达到39.3亿美元，在人工智能总体市场份额中的占比超过6成。如果说未来的AI 需求，就像现在电力一样无所不在，无处不在，那么一个新的结论就是：未来所有的计算，都将是AI计算。
这个趋势则意味着，计算产业的发展进入到一个AI原生云的新阶段。按照侯震宇的理解，满足弹性所需的云计算替代了最早的传统IT，并带来了云原生的理念，而提供AI场景弹性高性能计算和AI应用开发架构的AI原生云，则开启了一个全新的时代。
确如此言，智能化时代的企业转型需要跨出从0到1的关键一步，涉及到如何建立AI能力平台，企业AI应用如何实现自动化、规模化，避免重复造轮子等难题。而云本身就具备平台属性，通过AI原生让AI能力化，这就是AI原生云的意义。
