2017年 云的機遇在哪里

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未來云計算的發展機遇，以及未來世界可能的技術方向。

數據驅動的社會

云計算成為剛需

在美國的IT消費者市場中，云計算占據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。我重點關注的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，源于虛擬世界的不信任關系。在信任或信用重建的過程中，“區塊鏈”應運而生。

在“區塊鏈”中，科技承擔什么樣的角色呢？科技讓IT的管理和控制透明化?！皡^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、性價比等方面，云計算明顯比傳統IT更勝一籌。

現代金融源自英國，并在美國發揚光大。金融行業亟待變革，其中互聯網金融最具代表性。在《The PayPal Wars》中，講述了PayPal在現代金融基礎上進一步信息化的過程。

美國的互聯網金融在銀行、保險、證券等領域都做得非常好，從這個層面就能理解為什么在云計算的采納上，美國占20%—30%，而中國只有5%左右的份額了。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，中國的互聯網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后），壓根不把錢存入銀行，而是存到其他金融機構里。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，只不過采用的技術和工具更加復雜，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。

青云QingCloud自創立至今在金融行業取得了突出的成績。從我們的觀察來看，隨著金融模型、項目復雜度、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數據工具，實行新的風控手段。因此，云計算第一個剛性需求的來源就是大數據。尤其是那些對數據處理的敏捷性和復雜性要求較高的行業，將會廣泛地，甚至唯一地采納云的模式，比如金融行業、安全行業、制造業、商品流通業等。

在安全行業，他們對于數據處理的渴求，像怪獸一般無止境。金融行業對歷史數據的批處理（靜態處理）是可以接受的；而安全行業對于動態數據接近100%的實時處理需求非常高，即流數據處理。這里的安全行業非常寬泛，信息的重要性甚至比武器還要高。

再比如制造業，亟須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，由數據驅動生產流程非常關鍵，所有的決策都應該以數據為依據。

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的提升，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，數據驅動的生產流程，對每個行業來說都是非常關鍵的。

不管是“消費升級”還是《 中國制造2025 》， 重中之重是要實現數據驅動、自動化、智能化，以及基于場景化的制造。一切都要基于數據，更需要依托于云平臺。各行業都亟須打造強健的云平臺，否則一切的改良、革新和升級都會淪為“無本之木，無源之水”。

技術的歸云計算

應用的歸人類

技術變革率首先發生在存儲領域——機械硬盤消失，閃存興起。

計算機硬件系統里只有一個機械設備——機械硬盤，它帶來的災難是無與倫比的。在計算機行業里，虛擬化和云計算就是經典的“共享經濟”。但是機械設備無法滿足并行處理的需求，極大地束縛了共享經濟的發展。

2016年11月，青云QingCloud正式推出上海1區，全部采用SSD閃存介質，不再使用機械硬盤。我們用實際行動證明這是一個電子的世界，而不是機械的世界，青云QingCloud正在引領這一潮流。計算機體系架構里最大的瓶頸是機械設備，如今已經可以退出歷史舞臺了，這對云計算行業是巨大的利好。

其次是網絡的變革。

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。為什么網絡帶寬的需求會變大？一是為了共享，二是總線概念的外延?？偩€是數據的通道，當單一計算機成為分布式計算中的一個節點，無數同質的、異構的節點連接成一個系統時，就需要新的總線——網絡（以太網）。青云QingCloud在2017年將全面采納單根光纖25GB的10萬兆網絡方案。

最后是軟件架構。

我年輕時做開發，不僅要學操作系統，還要學很多語言（Java、PHP、Python等）、中間件和數據庫知識?，F在的程序員完全沒有這個挑戰，首先數據庫都會跑在云上，比如AWS的Aurora、谷歌的F1，青云QingCloud也將在今年正式發布自己的關系型數據庫。用戶的工作只需要跟API對接，存數據、取數據、刪數據、改數據，而調優、打補丁、擴容、分庫、分表等工作都可以交給云服務商。在云端對中間件（Middleware）進行服務化的過程，使得工程師不再需要關注復雜的技術，而是關注業務本身。

云計算取得偉大成功的標志，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云計算，將應用的歸人類。在這個層面上，青云QingCloud推出了面向客戶端的平臺——AppCenter。今年3月也即將舉辦AppCenter 2.0的發布會。有了AppCenter解決方案，可以實現在軟件體系將80%—90%的技術細節予以屏蔽，使其實現和運行細節被透明化。功能的有和無并不是核心競爭力，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，我在朋友圈里推薦過一本書——《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》，我僥幸讀過英文版本，在此分享一些讀后感。

人工智能到底是真是假，它的未來會怎樣？人工智能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里認為不恰當的手法，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，落敗最后一局。關于這個結果當時有兩個說法，一是人類終于贏了，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，以麻痹人類的思想。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數據、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控制機器人會變得非?？尚?。

可以預見AI超過人類指日可待，很可能在50年內會發生。軟銀集團董事長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于人類，也是未為可知也。

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。