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青云黄允松:2017,云计算的机遇在哪里

青云QingCloud CEO黄允松在本文中分享了他对云服务价值与使命的理解,对云计算未来机遇的展望,以及对人工智能(AI)时代的畅想。

钛媒体注:本文来自青云QingCloud CEO黄允松在1月5日的一次公开演讲,并整理成文,作为一个在云计算方面有多年从业经验的创业者,黄允松在本文中分享了他对云服务价值与使命的理解,对云计算未来机遇的展望,以及对人工智能(AI)时代的畅想。

又是新的一年,作为在IT界多年的从业者,我想跟大家分享一下云计算的发展机遇,以及未来世界可能的技术方向。

数据驱动的社会,云计算成为刚需

在美国的IT消费者市场中,云计算占据20-30%的份额。这一比例在中国还是个位数,大概在5%左右,但是我相信中国很快会超越美国,因为中国市场正在发生深刻的变化。

近年Fintech金融科技领域有一个非常火的单词,叫“区块链”(BlockChain)。它之所以如此重要,源于虚拟世界的不信任关系。在信任或信用重建的过程中,“区块链”应运而生。

在“区块链”中,科技承担什么样的角色呢?科技让IT的管理和控制透明化。“区块链”是全国甚至全世界共享的庞大体系,在稳定性、效率、可靠性、性价比等方面,云计算明显比传统IT更胜一筹。

现代金融源自英国并在美国发扬光大。金融行业亟待变革,其中互联网金融最具代表性。

在《The PayPal Wars》中,讲述了PayPal在现代金融基础上进一步信息化的过程。美国的互联网金融在银行、保险、证券等领域都做得非常好,从这个层面就能理解为什么在云计算的采纳上,美国占了20-30%,中国只有5%左右的份额。正是因为金融业是IT行业最大的消费者,在很大程度上主导了未来的方向。

从2017年开始,中国的互联网金融将半推半就地进入一个新的历史时期,中国人民银行也将正式启动官方数字货币的研发。

前段时间看过一份有关金融的调查报告提到,在中国超过一半的职场中坚力量(85后),压根不把钱存入银行,而是存到其他金融机构里。这些金融机构做的事情跟银行一样,左手收储蓄,右手放贷,中间赚利差,只不过采用的技术和工具更加复杂,含金量更高。

实际上,所有金融危机如次贷危机的发生,往往是对风险控制的失误或者失效导致的,由科技与人脑分工协作共同控制风险会更为可靠。

从我们的观察来看,随着金融模型、项目复杂度、资金流动量的递增,银行为了确保风控的可靠性正在陆续借助大数据工具,实行新的风控手段。

因此,云计算第一个刚性需求的来源就是大数据。尤其是那些对数据处理的敏捷性和复杂性要求较高的行业,将会广泛地,甚至唯一地采纳云的模式,比如金融行业、安全行业、制造业、商品流通业等。

在安全行业,他们对于数据处理的渴求,像怪兽一般无止境。金融行业对历史数据的批处理(静态处理)是可以接受的;而安全行业对于动态数据接近100%的实时处理需求非常高,即流数据处理。这里的安全行业是宽泛,包括公安部门、国安部门和军方等,信息的重要性甚至比武器还要高。

再比如制造业,亟需提升效率和产品友好度。站在我的角度来看,传统制造业衰落的根本原因非常简单——生产的产品是否符合消费者的真正需求?工业生产寻求规模化以降低平均成本,但是无法满足渐渐崛起的消费意识的需求。所以,由数据驱动生产流程非常关键,所有的决策都应该以数据为依据。

以沃尔玛为例,它是美国第一家全面引入100%数字化商业制度的公司,对货架、商品、销售过程、会员顾客、顾客体验进行全套管理,全面使用条形码,唯一追踪相关的SKU。自此,沃尔玛的运营效率获得极大地提升,商品与顾客的需求非常契合,口碑越来越好,运营成本也越来越低。

因此,数据驱动的生产流程,对每个行业来说都是非常关键的。不管是“消费升级”还是“中国制造2025”, 重中之重是要实现数据驱动、自动化、智能化,以及基于场景化的制造。一切都要基于数据,更需要依托于云平台。各行业都亟需打造强健的云平台,否则一切的改良、革新和升级都会沦为“无本之木,无源之水”。

技术的归云计算,应用的归人类

技术变革率先发生在存储领域——机械硬盘消失,闪存兴起。

计算机硬件系统里只有一个机械设备——机械硬盘,它带来的灾难是无与伦比的。在计算机行业里,虚拟化和云计算就是经典的“共享经济”。但是机械设备无法满足并行处理的需求,极大地束缚了共享经济的发展。

2016年11月,青云QingCloud正式推出上海1区,全部采用SSD闪存介质,不再使用机械硬盘。这是一个电子的世界,而不是机械的世界,计算机体系架构里最大的瓶颈是机械设备,如今已经可以退出历史舞台了,这对云计算行业是巨大的利好。

其次是网络的变革。

万兆光纤已经成为整个行业的最低配置。现在的主流配置是10万兆,即单根光纤25GB,捆绑4路。

为什么网络带宽的需求会变大?一是为了共享。二是总线概念的外延。总线是数据的通道,当单一计算机成为分布式计算中的一个节点,无数同质的、异构的节点连接成一个系统时,就需要新的总线——网络(以太网)。

最后是软件架构。

我年轻时做开发,不仅要学操作系统,还要学很多语言(Java、PHP、Python等等)、中间件和数据库知识。现在的程序员完全没有这个挑战,首先数据库都会跑在云上,比如AWS的Aurora、谷歌的F1。

用户的工作只需要跟API对接,存数据、取数据、删数据、改数据,而调优、打补丁、扩容、分库、分表等工作都可以交给云服务商。在云端对中间件(Middleware)进行服务化的过程,使得工程师不再需要关注复杂的技术,而是关注业务本身。

云计算取得伟大成功的标志,就是当它成为新的空气,没有人能离开它,而云服务商也被完全透明化的时候。我们解决问题的方法是将技术的归云计算,将应用的归人类。

有了AppCenter解决方案,可以实现在软件体系将80-90%的技术细节予以屏蔽,使其实现和运行细节被透明化。功能的有和无并不是核心竞争力,功能实现的好与坏才是核心竞争力。

AI超越人类指日可待

前几天,我在朋友圈里推荐过一本书——《人类简史》,作者是以色列希伯来大学一位年轻的教授。今天重点要说的是这位作者的新书——《未来简史》,我侥幸读过英文版本,在此分享一些读后感。

人工智能到底是真是假,它的未来会怎样?人工智能会百分之百取代人类在智力上的绝对优势吗?

讲一个刚刚发生的事情,Master与人类的围棋对决连胜60场,全世界排名前三的围棋高手都败在它手下,包括柯洁和聂卫平。一个围棋专业评论员说,“人类几千年累积的套路,就在这一刻被完全打垮了。”Master下棋的手法是人类教科书里认为不恰当的手法,但是它赢了,人类几乎没有任何可能翻身。

回顾2016上半年,AlphaGo跟韩国围棋棋手李世石的比赛中,落败最后一局。关于这个结果当时有两个说法,一是人类终于赢了,这是大多数人的条件反射;二是AlphaGo太可怕了,它居然故意输给人类,以麻痹人类的思想。

大多数人可能认为第二个说法是无稽之谈,但站在2017年的今天,它的升级版Master获得碾压式的胜利,第二种说法变得更为可信。

这说明只要有恰当的数据、数学公式、训练方法,计算机就能够意识到很多人类无法意识的事物。我相信总有一天机器人懂得如何使用能源,人类想要通过断电的方式消灭机器人会变得非常可笑。

可以预见AI超过人类指日可待,很可能在50年内会发生。软银集团老板孙正义的一个观点我个人非常认同,意思是到2030年,地球上机器人的数量将超过人类数量的总和。站在我对这个行业理解的角度,机器人是否会完全听从于人类,未为可知也。

当然也无需紧张,机器人与人类相处的第一阶段是以功能性机器人为主,我们这代人都是安全的。虽然未来有很多挑战,不管是技术层面、生活层面还是经济层面,但我相信未来是美好的。(本文首发钛媒体)

本文系作者 黄允松 授权钛媒体发表,并经钛媒体编辑,转载请注明出处、作者和本文链接
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  • 没看明白想讲啥。。。

    回复 2017.07.13 · via pc
  • 作者既不懂AI,也不懂围棋。还评论得头头是道。搞笑了。

    回复 2017.02.05 · via pc

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