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郭继军:“自动化”时代落幕,计算技术迎来“新常态”

2017-02-01 郭继军 科技杂谈

【摘要】以自动化为核心诉求的计算“旧常态”,已经在2016年走到了发展尽头。




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无论政治还是经济领域,2016年都是"黑天鹅"群起乱飞的一年。但是在科技的世界里,一切倒是有条不紊,几乎所有在计算领域里的创新和进步都在预测之内。


但这样的有条不紊,也并没有减少科技世界给我们带来的各种惊喜和精彩。几年等待之后,从2016到2017,一个崭新的计算科技"新常态"已经从展望走入现实。


有"新常态",就有"旧常态"。在很长一段时间里,计算科技的"旧常态"意味着传统的计算需求和传统的体系架构。


传统的计算需求是面向自动化的,目的是用机器实现人类的各种行为。小到每天日常工作的办公工具,大到将人类送往月球,我们都使用程序来"自动实现"。


在这样的需求环境下,人类创造了很多功能强大的计算节点,包括智能终端、PC、服务器、手机等等,以之完成了很多自动化的工作。与此对应的是,不论是企业级的客户端/服务器架构,还是互联网企业所采用的分布式体系架构,最核心的目的,都是要最好地实现自动化。


因此,有些工作负载,比如大数据分析或社交性交互应用,哪怕并不完全符合流程自动化或者工作自动化的特性,也一直依照自动化的体系和计算模式来实现。好在摩尔定律不断被新技术证明可行,使得我们可以长期使用"旧常态"下的计算模式,来满足各种变化的计算需求。


但在2016年,完全依赖"旧常态"的发展模式,终于走到了尽头。随着云计算、大数据和人工智能广泛应用的最后一根稻草落下,长期的量变最终转为质变,计算科技的"新常态"悄然到来。


在2016年,计算技术的"新常态"中的诸多特点,已经逐渐成熟,并开始应用于商业和消费类的各种产品和服务之中。


云平台:已经从弹性计算和成本节约的需求演进成为"新计算模式"中的创新平台。


云平台上的平台服务和软件服务,将比只简单提供安全的廉价基础设施更加重要。提供大规模云平台服务的提供商,有机会部署针对不同计算需求的基础设施和软件平台,来实现为大数据分析、机器学习、大规模模式匹配等新的需求和能力。


云平台也成为各种计算模式的汇聚点,创新可以更快的速度来实现。 企业应用和个人应用一样,已经快速向云端迁移。


在这样的计算需求可分割而处理的前提下,云基础设施开始演变出现很多专有的计算池,2016年大量出现的GPU阵列就是这样一个典范案例。


人工智能和大数据:已经脱离了"工作或流程自动化替代"的范畴,进入了学习和理解的领域。从芯片技术、平台技术、商业应用等各个层面支撑了新的计算模式,而这样的计算模式,可以通过人工智能将大数据的价值充分发挥,真正实现了"数据是新一代自然资源"的预判。


终端:大量具备人工智能能力,并能够和云互动的终端风起云涌。


不论是自动驾驶汽车、无人飞机、智能电视、智能家居还是广泛的应用于工业和商业的物联网终端,都不再以自身更加强大的单一计算平台为重心。相反,云端互联、人工智能、专用应用能力成为各种终端的主要设计诉求。


从"旧常态"到"新常态"的演进,将在2017年被不断证实和丰富。


云计算作为创新平台和人工智能新应用的主体,成为一个硬币的两面,而它们与各种新型终端通过物联网的互动,将成为计算"新常态"的主要架构。


值得注意的是,虽然趋势都很明显,但如果我们做一个横向比较,"计算新常态"在国外的平台上的演进,表现得更加清晰。当然,它也已经成为国内平台在2017年的努力方向。


任何一次计算模式的调整和演进,都会催生更多的商业模式,这些商业模式将给我们带来眼花缭乱的消费者和商业体验。


展望2017年,我们期望会看到这个规律下的很多"白天鹅"。


云平台提供商将不遗余力的打造更好的创新平台能力。


基础设施成本的控制,不再是云计算服务商竞争的制高点。是否能够满足终端互联和物联、大数据分析、人工智能需求,将成为云平台是否成功的最重要因素。


云平台将开始提供各种商业应用所需的创新和安全工具。


其中,区块链技术由于能够提供安全的价值交换保障,将逐渐成为各种云应用的一个必须的基础能力,从而得到快速发展。


人工智能和认知计算能力将向深度和广度同时发展,更多商业场景下的产品和服务将被发掘出来,并付诸实施。


这些商业模式会极大推动商业的劳动生产率的提升,在可见的未来实现可观的投资回报。


智能手机和平板成为终端的一个重要市场,同时终端发展将呈现多样化的趋势。


能与云端结合,具备一定人工智能功能,会成为智能终端的两个基本要素,大量传统的设备、消费电子、和个人终端应用,都会快速和这个趋势结合转型。


不论是GPU、LPGA、新一代云计算、VR/AR、人工智能能力,各种技术基础能力,都将围绕这个计算"新常态"来发展和进行资源配置。


当然,除了这些"白天鹅",我们也期望在2017年里,科技领域能有更多的"黑天鹅"和黑科技,来让我们觉得震撼。


反正,在科技转型周期越来越短的今天,没有想不到,没有不可能。


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