2017年，雲端計算的機遇在哪裡？

鈦媒體注：本文來自青雲QingCloud CEO黃允鬆在1月5日的一次公開演講，作為一個在雲端計算方面有多年從業經驗的創業者，黃允鬆在本文中分享了他對雲服務價值與使命的理解，對雲端計算未來機遇的展望，以及對人工智慧（AI）時代的暢想。

又是新的一年，作為在IT界多年的從業者，我想跟大家分享一下雲端計算的發展機遇，以及未來世界可能的技術方向。

資料驅動的社會，雲端計算成為剛需

在美國的IT消費者市場中，雲端計算佔據20-30%的份額。這一比例在中國還是個位數，大概在5%左右，但是我相信中國很快會超越美國，因為中國市場正在發生深刻的變化。

近年Fintech金融科技領域有一個非常火的單詞，叫“區塊鏈”（BlockChain）。它之所以如此重要，源於虛擬世界的不信任關係。在信任或信用重建的過程中，“區塊鏈”應運而生。

在“區塊鏈”中，科技承擔什麼樣的角色呢？科技讓IT的管理和控制透明化。“區塊鏈”是全國甚至全世界共享的龐大體系，在穩定性、效率、可靠性、價效比等方面，雲端計算明顯比傳統IT更勝一籌。

現代金融源自英國並在美國發揚光大。金融行業亟待變革，其中網際網路金融最具代表性。

在《The PayPal Wars》中，講述了PayPal在現代金融基礎上進一步資訊化的過程。美國的網際網路金融在銀行、保險、證券等領域都做得非常好，從這個層面就能理解為什麼在雲端計算的採納上，美國佔了20-30%，中國只有5%左右的份額。正是因為金融業是IT行業最大的消費者，在很大程度上主導了未來的方向。

從2017年開始，中國的網際網路金融將半推半就地進入一個新的歷史時期，中國人民銀行也將正式啟動官方數字貨幣的研發。

前段時間看過一份有關金融的調查報告提到，在中國超過一半的職場中堅力量（85後），壓根不把錢存入銀行，而是存到其他金融機構裡。這些金融機構做的事情跟銀行一樣，左手收儲蓄，右手放貸，中間賺利差，只不過採用的技術和工具更加複雜，含金量更高。

實際上，所有金融危機如次貸危機的發生，往往是對風險控制的失誤或者失效導致的，由科技與人腦分工協作共同控制風險會更為可靠。

從我們的觀察來看，隨著金融模型、專案複雜度、資金流動量的遞增，銀行為了確保風控的可靠性正在陸續借助大資料工具，實行新的風控手段。

因此，雲端計算第一個剛性需求的來源就是大資料。尤其是那些對資料處理的敏捷性和複雜性要求較高的行業，將會廣泛地，甚至唯一地採納雲的模式，比如金融行業、安全行業、製造業、商品流通業等。

在安全行業，他們對於資料處理的渴求，像怪獸一般無止境。金融行業對歷史資料的批處理（靜態處理）是可以接受的；而安全行業對於動態資料接近100%的實時處理需求非常高，即流資料處理。這裡的安全行業是寬泛，包括公安部門、國安部門和軍方等，資訊的重要性甚至比武器還要高。

再比如製造業，亟需提升效率和產品友好度。站在我的角度來看，傳統制造業衰落的根本原因非常簡單——生產的產品是否符合消費者的真正需求？工業生產尋求規模化以降低平均成本，但是無法滿足漸漸崛起的消費意識的需求。所以，由資料驅動生產流程非常關鍵，所有的決策都應該以資料為依據。

以沃爾瑪為例，它是美國第一家全面引入100%數字化商業制度的公司，對貨架、商品、銷售過程、會員顧客、顧客體驗進行全套管理，全面使用條形碼，唯一追蹤相關的SKU。自此，沃爾瑪的運營效率獲得極大地提升，商品與顧客的需求非常契合，口碑越來越好，運營成本也越來越低。

因此，資料驅動的生產流程，對每個行業來說都是非常關鍵的。不管是“消費升級”還是“中國製造2025”， 重中之重是要實現資料驅動、自動化、智慧化，以及基於場景化的製造。一切都要基於資料，更需要依託於雲平臺。各行業都亟需打造強健的雲平臺，否則一切的改良、革新和升級都會淪為“無本之木，無源之水”。

技術的歸雲端計算，應用的歸人類

技術變革率先發生在儲存領域——機械硬碟消失，快閃記憶體興起。

計算機硬體系統裡只有一個機械裝置——機械硬碟，它帶來的災難是無與倫比的。在計算機行業裡，虛擬化和雲端計算就是經典的“共享經濟”。但是機械裝置無法滿足並行處理的需求，極大地束縛了共享經濟的發展。

2016年11月，青雲QingCloud正式推出上海1區，全部採用SSD快閃記憶體介質，不再使用機械硬碟。這是一個電子的世界，而不是機械的世界，計算機體系架構裡最大的瓶頸是機械裝置，如今已經可以退出歷史舞臺了，這對雲端計算行業是巨大的利好。

其次是網路的變革。

萬兆光纖已經成為整個行業的最低配置。現在的主流配置是10萬兆，即單根光纖25GB，捆綁4路。

為什麼網路頻寬的需求會變大？一是為了共享。二是匯流排概念的外延。匯流排是資料的通道，當單一計算機成為分散式計算中的一個節點，無數同質的、異構的節點連線成一個系統時，就需要新的匯流排——網路（乙太網）。

最後是軟體架構。

我年輕時做開發，不僅要學作業系統，還要學很多語言（Java、PHP、Python等等）、中介軟體和資料庫知識。現在的程式設計師完全沒有這個挑戰，首先資料庫都會跑在雲上，比如AWS的Aurora、谷歌的F1。

使用者的工作只需要跟API對接，存資料、取資料、刪資料、改資料，而調優、打補丁、擴容、分庫、分表等工作都可以交給雲服務商。在雲端對中介軟體（Middleware）進行服務化的過程，使得工程師不再需要關注複雜的技術，而是關注業務本身。

雲端計算取得偉大成功的標誌，就是當它成為新的空氣，沒有人能離開它，而云服務商也被完全透明化的時候。我們解決問題的方法是將技術的歸雲端計算，將應用的歸人類。

有了AppCenter解決方案，可以實現在軟體體系將80-90%的技術細節予以遮蔽，使其實現和執行細節被透明化。功能的有和無並不是核心競爭力，功能實現的好與壞才是核心競爭力。

AI超越人類指日可待

前幾天，我在朋友圈裡推薦過一本書——《人類簡史》，作者是以色列希伯來大學一位年輕的教授。今天重點要說的是這位作者的新書——《未來簡史》，我僥倖讀過英文版本，在此分享一些讀後感。

人工智慧到底是真是假，它的未來會怎樣？人工智慧會百分之百取代人類在智力上的絕對優勢嗎？

講一個剛剛發生的事情，Master與人類的圍棋對決連勝60場，全世界排名前三的圍棋高手都敗在它手下，包括柯潔和聶衛平。一個圍棋專業評論員說，“人類幾千年累積的套路，就在這一刻被完全打垮了。”Master下棋的手法是人類教科書裡認為不恰當的手法，但是它贏了，人類幾乎沒有任何可能翻身。

回顧2016上半年，AlphaGo跟韓國圍棋棋手李世石的比賽中，落敗最後一局。關於這個結果當時有兩個說法，一是人類終於贏了，這是大多數人的條件反射；二是AlphaGo太可怕了，它居然故意輸給人類，以麻痺人類的思想。

大多數人可能認為第二個說法是無稽之談，但站在2017年的今天，它的升級版Master獲得碾壓式的勝利，第二種說法變得更為可信。

這說明只要有恰當的資料、數學公式、訓練方法，計算機就能夠意識到很多人類無法意識的事物。我相信總有一天機器人懂得如何使用能源，人類想要通過斷電的方式消滅機器人會變得非常可笑。

可以預見AI超過人類指日可待，很可能在50年內會發生。軟銀集團老闆孫正義的一個觀點我個人非常認同，意思是到2030年，地球上機器人的數量將超過人類數量的總和。站在我對這個行業理解的角度，機器人是否會完全聽從於人類，未為可知也。

當然也無需緊張，機器人與人類相處的第一階段是以功能性機器人為主，我們這代人都是安全的。雖然未來有很多挑戰，不管是技術層面、生活層面還是經濟層面，但我相信未來是美好的。