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要活102年,阿里凭借的是什么?

以下文章来源于CSDN ,作者CSDN App

由浅到深、由轻到重、由拥抱到创新,看似“风平浪静”的历史背后,中国互联网江湖的发展实则“波涛汹涌”。对于身处核心位置的科技巨头阿里巴巴而言,将如何更好地去实现“希望活 102 年”的愿景?凭借的究竟又是什么?


作者 | 屠敏

来源 | CSDN(ID:CSDNnews)


在业界,很多人将中国互联网的发展以 20 年为一个重要节点以做总结,但实际上,用「20」这个数字来划分中国科技行业的演变历程并不准确。


回顾中国互联网发展大事记时,我们不难发现,国内的互联网从一定层面上看其实更早起源于 20 世纪 80 年代,只不过彼时科技网络建设更多的是与国内的教育相结合。


随着时间的更迭,到了 1987 年 9 月,中国第一封电子邮件“Across the Great Wall we can reach every corner in the world.(越过长城,走向世界)”的成功发送,揭开了中国人使用互联网的序幕。1994 年,中国接入国际互联网这一事件意味着国内正式开启了属于自己的互联网篇章。


与此同时,在同一时期,率先挖掘到互联网商业价值的企业如瀛海威为代表的 ISP 开始涌现;没过多久,新浪、搜狐、网易三大门户网站相继成立;1999 年,阿里巴巴、当当网、京东创立等电商平台也接踵而至;2000 年,三大门户网站上市,百度成立......


如果说,以 2000 年为界限,因为互联网技术的渗透而崛起的互联网公司是在打江山;那么他们在 2000 年之后主要的目标毫无疑问地就是守住江山。


众所周知,江山易打不易守。也正是因此,后 20 年间各大企业打江山的历程才最值得业界去探讨与学习。


基于此,我们也不禁好奇,在技术日益更迭且竞争激烈的科技圈中,这些企业究竟是靠什么占据当下互联网江湖的半壁江山?它们与其他企业相比又存在哪些技术方面优势?在此之下,CSDN 以技术赋能为核心、实践印证理念的趋势之下深度策划了『问底中国 IT 技术演进』栏目。在这一期中,我们走进了国内科技巨头阿里中心,以访谈的形式,邀请阿里高级技术专家们分享阿里 20 年的技术演进历程,从而窥看整个 IT 行业最新的发展趋势,希望能够为开发者、同行从业者带来更多的借鉴。(精彩内容不容错过,想要查阅完整的『问底中国 IT 技术演进』——阿里篇内容,扫描下方二维码,下载 CSDN App,先到先看哦~~)


阿里为何会成功?


认真研究起“阿里为什么会成功?”这一问题时,实则是一个囊括内容很广泛的题,因为其涉及的不仅是单一的战略问题,还包括了时机、技术、内部协同、外界支持等诸多方面。


但若追问起来,在阿里自己人看来,哪一方面最为重要?


其实阿里巴巴创始人马云早在多年前谈及理想时就已经给出了答案,彼时,他说道:「第一,有梦想。一个人最富有的时候是有梦想,有梦想是最开心的。第二,要坚持自己的梦想。有梦想的人非常多,但能够坚持的人却非常少。阿里巴巴能够成功的原因是因为我们坚持下来。在互联网激烈的竞争环境里,我们还在,是因为我们坚持,并不是因为我们聪明。有时候傻坚持比不坚持要好得多。


那么,这多年,阿里究竟坚持了什么?又坚持到了何种程度?在「希望活 102 年」的愿景之下,阿里又在进行哪些改变?接下来,我们将从技术演进路线的角度全面剖析阿里的架构成长之路。


执着于技术,成长于坚守


在今年阿里巴巴 20 周年年会上,马云在近 3000 字的演讲中,曾 21 次提到“技术”,他提醒所有人:“这次技术革命是人类有史以来最深刻的变革。技术革命所带来的影响远远超越大家的想象。”


事实上,从历史的长河中,我们也无数次亲眼见证了技术带来的颠覆性变化。


时针拨回种类繁多的网页时代即 Web 时代,阿里巴巴在带着全新的业务场景与交易模式弥补了国内电子商务市场中空白点之际,在引进国外常用的 LAMP(Linux+Apache+MySQL+PHP)网站架构模型的基础上,改进并最终落地了如淘宝网这样的产品,从而才有了后来去 IOE 化、构建飞天系统、成立达摩院等事件的发生,也才有了足不出户即可 Shopping、一步手机行天下的改变。


而除了以上,阿里在云计算、AI、IoT 所带来的技术建树,均也已渗透到我们日常的方方面面。


阿里云十年,几乎覆盖所有领域


对于依靠互联网崛起的中国互联网企业领航者阿里巴巴而言,随着业务的不断增长,“云计算”的诞生为其从根源上解决了传统 IT 系统维护成本高、效率低的问题。在此之下,阿里巴巴于 2009 年 9 月,成立了专门从事云计算研发的公司——阿里云。


如今须臾之间十年已过,从局部来看,在谈及阿里云为阿里巴巴带来的影响时,来自阿里云弹性计算负责人蒋林泉表示,“阿里云于日前已交出十年成绩单,自 2009 年成立以来付费用户超百万,市场份额等于第 2 到 8 名总和。历经十年发展,其用户从最初中小网站,到中型互联网客户,再到大型互联网客户和头部央企,广泛的客户涉及行业之多,几乎覆盖所有领域。”


在这一过程中,蒋林泉仅就阿里的弹性计算方面,也分享到,“很幸运,我们选择了自研,无论是平台管控、运维、调度还是底层的大部分虚拟化架构,有一支可以完全把控代码的团队,与客户有效的需求形成良好的化学反应,这些化学反应让我们的路越走越宽,这样的竞争力让我们信心倍增。”


从全局范围来看,阿里云在这十年间又为中国技术商业进步产生了什么样的影响?对此,阿里巴巴集团首席技术官兼阿里云智能总裁张建锋(行癫)则表示,「很多的影响是很难量化的,就好比计算机发明了,谈对于某一个行业有什么影响,就拿制造业来说,计算机对制造业到底造成了什么样的影响,这是很难量化的,但影响是非常巨大的。很多变化都是不知不觉中造成的影响,云的 IT 基础设施也一样,今天我们很多客户在云上创业,已经不需要关心云的任何问题。比如对于微博而言,在突发热点事件带来数倍流量时,已经能够实现在云上弹性。」


阿里巴巴 AI 完整布局


对于当下行业另一大热门领域 AI,行癫在此前的采访中曾如此评价道,“AI 本身没有诞生任何新的工业,它是一个赋能的工具,而非单独的产业,这更像是当初发明计算机,计算机是直到互联网产生,才成为一个单独的产业。”

那么在这其中,充当 AI 底层工具创造者、服务提供商的阿里起到了什么样的作用?一个月前,在云栖大会阿里云飞天智能主论坛上,阿里巴巴首次披露了其人工智能的完整布局:


  • AI 芯片层:平头哥发布全球最强 AI 芯片含光 800,打破业界纪录,性能及能效比全球第一,1 块含光 800 算力就相当于 10 块 GPU。目前,含光 800已应用于阿里巴巴多个场景。
  • AI 云服务层:阿里云已构建起亚洲种类最全、规模最大的人工智能集群,包括 GPU、FPGA、NPU、CPU、超算集群、第三代神龙架构等在内的公共云服务共同形成面向人工智能产业的支持。
  • AI 平台层:飞天AI平台、飞天大数据平台、AIoT 平台等大大降低 AI 开发门槛。其中,飞天 AI 平台是国内首个云端商业化机器学习平台,支持上百亿特征、千亿训练样本的超大规模经典算法,降低 35% 训练成本、多个场景下提升 400% 训练速度,还首创公共云上可视化建模,为开发者提供了接近本地开发的极致体验。
  • AI 算法层:达摩院成立两年来在自然语言处理、智能语音、视觉计算等领域多项算法获得世界级突破。



『云管边端』四层齐发的阿里 IoT


最后,在 IoT 领域,阿里虽不是一位新人,但是全面进军 IoT 也就是 2018 年 3 月才发生的事情。彼时阿里云宣布阿里巴巴将 IoT 作为继电商、金融、物流、云计算后新的主赛道。对于这一战略,阿里云智能 AIoT 首席科学家、布道师丁险峰解析表示,阿里云 IoT 的定位是致力于建立一站式的数字化工具,赋能更多垂直行业服务商来数字化物理世界,主要聚焦于『云管边端』四个层面:


  • 在云侧,阿里云 IoT 相继推出了物联网云平台(Link Platform)、应用开发平台(IoT Studio)、物联网市场(Link Market)。基于这三大平台,开发者可以利用 Link Platform 的基础能力,在 Link Develop 上完成一站式开发,最终于 Link Market 上沉淀优质的产品与解决方案,最终形成一个“IoT 云上闭环”。
  • 在管理层面上,阿里云发布了自主低功耗广域网平台 Link WAN;
  • 在边缘端,阿里云推出物联网边缘计算产品 Link IoT Edge。自 2016 年 10 月开始研发以来,已实现安全存储、流式计算、集成机器学习能力,集成应用托管,并将在今年 6 月份,实现边缘云,让边缘计算“不再边缘”。
  • 在设备端,阿里经过了将近 10 年的开发,推出了不少 OS 的版本,如YunOS、AliOS、AliOS Things。如今以驱动万物智能为目标的 AliOS 已在互联网汽车、智能电视、智能手机、智能手表等不同终端上实现了广泛的应用。据统计,目前搭载 AlliOS 的智能终端累计已超过一亿部。


阿里巴巴的未来


整体而言,82 年后的阿里是什么样,马云或张建锋不知、阿里不知,我们不知,最终只能交给时间去验证。但是当前我们可以确信的是在全球化、内需、大数据云计算三大战略层面上,阿里正在将现在与未来的趋势相结合,创造出之于用户、客户、开发者之间更完善的共赢模式,而这也正如行癫所言,“阿里巴巴并不是一家做了一个新技术然后颠覆了一个产业的公司,这种机会我认为是非常少的。当然,我们与大部分公司相比,还是在做一些非常前瞻性的技术,比如量子计算等,但我认为核心在于,你怎么看未来的需求、未来技术的趋势,最关键的是两者之间是否能做一个有效结合。”


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(*本文为 AI科技大本营转载文章,联系作者



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