基础设施国产化势在必行,天云数据的崛起之路|映见·特写
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创业是一场孤独的旅程,人们很容易看到台前的光鲜,但领导者的真正工作,往往隐匿在聚光灯背后。在无数个转辗反侧不为人知的日夜,那些决定咬牙坚持的瞬间,那些独自做出的成千上万个决策,才让他们翻越重重困难,走向心中的应许之地。
因此,我们推出「映见」特写栏目。在这里,我们关注创业者背后的故事,关注他们走过的关键时刻,以及梦想背后的驱动力。我们相信,创业者精神就是持续去做自己相信的事情,华映资本愿意陪伴并见证伟大的诞生,向创新者致敬,与坚持者同行。
1865年,儒勒凡尔纳( Jules Verne)在书中预测了100多年后将宇航员送往月球的详细情况,但他没有预测到,登月后的50年内,Google、Facebook、Apple、Amazon等公司让我们可以和另一个大陆的伙伴充分交流,熟稔程度甚至超过了隔壁邻居。
过去,人类所有的能力都是在空间维度展开,最重要的核心生产资料是土地+石化能源;而现在,科技竞争成为主旋律,文明之间的角逐工具是云端的巨大算力。算力是无形的,不如土地和能源容易占有,但却是能够粘合时间空间的力量。
瓦特发明了蒸汽机,最后真正对产业结构造成根本性变化的是轮船业,因为蒸汽机的出现改变了航运的效率和规模。国内分布式数据库和AI PaaS产品研发商「天云数据」创始人雷涛认为,伴随着云计算和开源软件技术应用成熟,大数据时代IT开始向DT转型,分布式计算也将带来整个行业生态的重新洗牌。数据资源的爆发,不仅带来低代码等下一次软件开发效率的技术革新,更是一次对传统产业升级、商业流程重构的创新革命。
近日,「天云数据」刚完成数亿元D轮融资,由多家国家队基金共同投资,华映资本是天云数据B轮融资的联合投资方,一直坚定看好天云数据的未来发展。我们今天的主角就是它的创始人兼CEO雷涛——一个总在和前沿技术打交道,却把目光放在技术之上的人。
“让技术自己生产技术”
“我们变化很大。刚开始起步的时候,为了让市场更容易理解自己在做什么,所以概念都很阳春白雪。等上了赛道,再到现在,我们已经飞奔,认知却停滞不前。”雷涛一语道破了天云在做的事情与市场认知间的巨大差异。
天云数据在干什么?当人们看到公司名字的时候,能想到的无非是大数据、AI、云计算……
再进一步,AI是什么?是机器人或者科幻的电影画面?而雷涛说,他们在AI平台上制作AI模型,是让技术自己生产技术,而不是通过专家经验或逻辑思维产生技术模型。
传统概念里,AI更像是一个加法,在不同的产业中进行渗透,加点高科技,感觉很神奇,其本质上还是单纯的技术。但是现在,AI已经不仅仅意味着科学技术的进步,更是可以替代传统的经验、规则、流程,重构商业实践。
在雷涛看来,当下AI要从更多的角度去解读,需要跳脱出传统的固定思维,不能让人成为技术的附庸,而要让技术更好地服务于人,而且这种服务是主动的,更加贴合用户要求。
为了让大家更好理解这个概念,雷涛举了个例子。他说,今日头条运行的其实就是一种内容生产流水线,消费端结合了一种个性化推荐机制,而这一切都是基于数据挖掘。“机器在生产和消费数据,我们做数据的供给和消费组件,这两个组件凝炼成的两大产品线是我们公司的核心产品。”
类似的还有自动驾驶,它是汽车 AI 化后提供的智能服务。天云做的就是诸如此类背后看不到的核心组件。
从勇士到蒙古军团
为了方便理解,雷涛将数据供给的发展历程梳理为几个阶段并给出了形象的比喻。
——第一个阶段,是以oracle、MySQL等为代表的传统数据厂商,它就像一个非常厉害的勇士,自己能解决所有数据库的问题;
——第二个阶段是GP等分布式数据,相当于从一个人变成了一个圣骑士团,其中每个骑士都是全能的,但骑士之间的协同效率和协同成本是巨大的挑战;
——第三个阶段即混布数据库,这时候数据库的形态就不是简单的骑士了,而是一个蒙古军团,军团中的每个人各司其职,类比到数据库,就是将存储、计算、调度、逻辑计划全部进行拆解,这样做的好处是系统更加稳定、扩展性更强。
“目前,国内能走到这个阶段的只有寥寥几家,我们是其中之一。”雷涛信心十足。基于对数据库底层能力的掌控,在实践项目中,天云的Hubble数据库可以支撑万亿条多表关联数据,秒级响应。
现在的天云正在逐步向3.5阶段跨进,Hubble数据库从在SQL这一单一逻辑计划的基础上做数据可视化,发展到将树状结构、Graph机器学习等一系列逻辑计划做融合,它带来的是使用能力和服务场景的变化。
这一阶段的特点,就是AI 能力和数据库的合流,将两条生产线进行合并。Hubble将通过逻辑计划融合SQL、Graph、ML 等实现AI-Native 数据库。
要培养强大的算法能力,需要很庞大和昂贵的数据科学家团队,天云始终定位在盈利,并依靠近十年的项目落地能力,将数据处理、清洗、特征提取等模块化,依靠工程化的能力满足B端AI落地的需求。
不想取代Java的程序员不是好的AI公司
Meridian
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