Cloud- und KI-Technologien können sich sinnvoll ergänzen und Synergie bilden. Nachfolgend sind einige dieser Synergien aufgelistet:

• Skalierbarkeit (von Datenspeicher und Rechenleistung) als Erfolgsfaktor von datengetriebenen KI-Modellen
• Flexibilität durch eine einffache Kombination von APIs (Softwareschnittstellen) und anderen externen Cloud-basierten Services
• Schnellerer Entwicklungsprozess mit Hilfe von vorgefertigten KI-Modellen und Frameworks
• Kooperativer Entwicklungsprozess durch ortsunabhängigen Zugriff während der Entwicklung
• Zahlung nach Nutzungsbedarf kann Kosten reduzieren
• Bereitstellung von automatisierten Workflows (z.B. Datenreinigung, Modellbereitstellung, …)

• Cloud Computing: Today and Tomorrow. (2009)

  Won Kim The Journal of Object Technology 8/1 p65

  AITO - Association Internationale pour les Technologies Objets DOI:10.5381/jot.2009.8.1.c4
• KI‑Systeme (2021)

  Bernhard G. Humm, Stephan Lingner, Jan C. Schmidt, Karsten Wendland TATuP - Zeitschrift für Technikfolgenabschätzung in Theorie und Praxis 30/3 p11-16

  Oekom Publishers GmbH DOI:10.14512/tatup.30.3.11
• Cloud computing for genomic data analysis and collaboration (2018)

  Ben Langmead, Abhinav Nellore Nature Reviews Genetics 19/4 p208-219

  Springer Science and Business Media LLC DOI:10.1038/nrg.2017.113
• Cloud Computing: An Overview (2009)

  Ling Qian, Zhiguo Luo, Yujian Du, Leitao Guo Lecture Notes in Computer Science p626-631

  Springer Berlin Heidelberg DOI:10.1007/978-3-642-10665-1_63