云计算在人工智能开发中的应用主要体现在以下几个方面：
数据处理与分析：云计算平台能够处理和分析大量的数据，为人工智能提供必要的数据支持。通过云平台的搭建，实现了人工智能基础化建设，为数据的采集处理提供了极大的可行性。数据的挖掘与分析方面的运用，进一步体现了云计算背景下人工智能与人工远程之间的同步协作。
提供技术与工具：云计算提供了虚拟机、容器等技术，使得人工智能能够更加高效地运行。同时，云计算还可以提供API和开发工具，使得开发人员能够更加方便地构建和部署人工智能应用程序。
构建应用场景：云计算与人工智能的结合为多个领域提供了丰富的应用场景，如智能客服、智能物流、智能金融、智慧城市和智能制造等。这些应用场景都需要大量的计算和存储资源，以及人工智能的技术支持。
然而，云计算在人工智能开发中也面临一些挑战：
数据安全与隐私：云计算基础架构具有多租户的特性，这可能导致数据安全和隐私方面的问题。厂商们通常无法保证不同公司的数据实现物理分隔，数据物理位置可能得不到保证，这可能引发用户对数据安全和隐私的担忧。
处理故障：云计算环境中的故障处理是一个重要问题，需要确保服务的稳定性和可靠性。
缺乏标准和厂商锁定：大多数厂商都定义了基于标准的机制来访问及使用其服务，但这也可能导致厂商锁定的问题，使得用户难以在不同云服务之间迁移。
资源需求与现有资源的不足：现有的云计算资源可能并不足以满足复杂科学计算的需求，可能需要更高的硬件配置和更大量的计算资源。
网络带宽限制：对于某些计算密集的科学计算任务，需要通过远程网络进行访问，而带宽的限制可能使得计算无法流畅进行。
总的来说，云计算在人工智能开发中具有显著的应用价值，但也存在诸多挑战需要克服。随着技术的不断进步和标准化程度的提高，这些问题有望逐渐得到解决。
