CNET科技資訊網(wǎng) 4月13日 深圳消息(文/周雅):幾乎沒有人再懷疑“華為公有云”的可能性,1個月前的華為生態(tài)伙伴大會上,華為公有云出現(xiàn)的很高調(diào),1個月后的華為全球分析師大會上,華為輪值CEO徐直軍再次重申“將堅定不移打造公有云平臺”。彼時的華為,還在聚焦IT基礎(chǔ)設(shè)施,現(xiàn)在搖身一變,成為了公有云服務(wù)提供商,讓大家都不淡定了。
如果從2006年亞馬遜以AWS的頭號,正式向企業(yè)提供IT基礎(chǔ)設(shè)施服務(wù)開始計算,今天的公有云產(chǎn)業(yè),只是一個十歲左右的少年,然而在江湖論劍天下武功唯快不破的IT圈,十年的時間足夠讓一個產(chǎn)業(yè)磨礪,卻還沒有讓這個產(chǎn)業(yè)定型,公有云市場不缺玩家:有大家熟知的亞馬遜AWS、騰訊云、微軟Azure、阿里云,缺的是玩法,缺的是機會,這時候出現(xiàn)的華為,就像一個“學(xué)霸”,“學(xué)霸”從不會錯過任何一個學(xué)習(xí)的機會,更何況全面云化已經(jīng)是一堂必修課,正如徐直軍此次所說,“云服務(wù)已經(jīng)成為一個基本商業(yè)模式,不管是面向運營商的ICT基礎(chǔ)設(shè)施,還是面向企業(yè)提供ICT基礎(chǔ)設(shè)施、面向未來推動人類走向智能社會,云都是我們不可或缺的核心之核心。用云服務(wù)的模式面向客戶也是最基本的模式”。
所以華為開始強力投資,專門成立Cloud BU,今年加碼2000人,并發(fā)布了全棧10類共54個云服務(wù)。Cloud BU是華為公司歷史上過去十年以來的一個新業(yè)務(wù),這個新組織成立的那天當(dāng)晚,鄭葉來收到最新任命,成為華為Cloud BU總裁,兼任此前的華為IT產(chǎn)品線總裁。在分析師大會后的媒體溝通會上,坐在筆者面前的鄭葉來,談了華為公有云的一系列思考。
中間:華為Cloud BU總裁兼華為IT產(chǎn)品線總裁
“華為過去30年的商業(yè)模式是P&S(Product Solution,產(chǎn)品與解決方案),但是走到今天,云服務(wù)作為一種主要的商業(yè)模式,未來我們要成為S&P(Service provider,云服務(wù)提供商)。”鄭葉來表態(tài)。
正如開篇所談,這種轉(zhuǎn)身,實際上是一個水到渠成的結(jié)果。
2011年起,華為打造包括云計算、服務(wù)器、存儲、數(shù)據(jù)中心等在內(nèi)的IT基礎(chǔ)設(shè)施,布局云服務(wù);
到2015年7月30日,華為在北京正式發(fā)布面向中國市場的企業(yè)云戰(zhàn)略,對外發(fā)布了面向金融、媒資、城市和公共服務(wù)、園區(qū)、軟件開發(fā)等領(lǐng)域的多個垂直行業(yè)的企業(yè)云服務(wù)解決方案,雖沒有明說,但一下子就被業(yè)界嗅出來,認(rèn)為是華為公有云打響的第一槍,那兩年,華為快速的搭伙全球電信運營商,跑到全球市場去掰手腕;
再到現(xiàn)在,華為的一只腳已經(jīng)邁進了云服務(wù)市場。
這個云服務(wù)市場,是云計算時代下暫時還看不到終點的一段長跑:有的玩家已經(jīng)跑了十公里,有的跑了七八公里,給了公有云服務(wù)提供商無數(shù)種可能:會有競爭、會有挑戰(zhàn)、會有彎道超車,也給“尚在襁褓”的華為公有云和華為Cloud Bu很多種可能。
“現(xiàn)在的競爭很激烈了。”鄭葉來居高思危,但同時也做好了準(zhǔn)備,“華為公司在過去20幾年干的哪一個行業(yè)競爭不激烈?手機、交換機、固定網(wǎng)絡(luò)、無線網(wǎng)絡(luò)等領(lǐng)域都激烈。2010年做IT產(chǎn)品線總裁的時候,服務(wù)器、存儲的競爭也都很激烈。后來做虛擬化的時候,我們也面臨競爭激烈的市場,但現(xiàn)在我們用努力證明了一切。只要努力,事情都是變化的。”
關(guān)于公有云,華為要“走出一條不同的公有云發(fā)展道路”。
這種不同,實際上是兩駕馬車并駕齊驅(qū)。一邊,在中國自己運營一個公有云——資源儲備可以說是信手拈來,包括端到端企業(yè)級IT基礎(chǔ)設(shè)施產(chǎn)品與解決方案,遍布全球的技術(shù)支持中心,目前的華為5個Openlab將在2019年底增加到20個,它們將加快合作伙伴業(yè)務(wù)的快速上云。另一邊,跟全球的電信運營商合作發(fā)展公有云,如德國電信T-Systems、中國電信、Telefonica、法國電信等。而且,在跟運營商發(fā)生競爭時候,華為將優(yōu)先服務(wù)運營商。這種線上線下優(yōu)勢,被華為稱作“Huawei Cloud Family”,華為希望和合作伙伴一起,做大蛋糕。
不可否認(rèn),無論是互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)還是云計算領(lǐng)域,它們的共同點之一就是打破了傳統(tǒng)技術(shù)和商業(yè)的邊界,在這種技術(shù)環(huán)境下,企業(yè)與企業(yè)間的相互依存不斷加深,在合作中求發(fā)展,又在競爭中謀優(yōu)勢。所以,企業(yè)間比拼的早已不只是自身的實力,而是各自所構(gòu)建的云生態(tài)。以亞馬遜為例,除50余種基本云服務(wù)之外,還可以提供多達2300多種第三方應(yīng)用,包括基礎(chǔ)軟件、應(yīng)用軟件、開發(fā)和測試工具等等。
華為明確的知道這個道理。鄭葉來強調(diào),一個企業(yè)向遷移的過程中,不會像互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用一樣的先開發(fā)一個應(yīng)用,而是長期歷史應(yīng)用的積累和數(shù)據(jù)的積累,需要線上線下的服務(wù)結(jié)合,需要合作伙伴參與,而華為目前在全球范圍內(nèi)有12000個合作伙伴,他們都會參與到Cloud BU的商業(yè)生態(tài)系統(tǒng)中來;除此之外,華為堅持基于OpenStack的開放云架構(gòu),讓客戶不被某一個服務(wù)商綁定;更重要的是,企業(yè)云的市場空間非常大,華為有著20多年服務(wù)企業(yè)的經(jīng)驗,已經(jīng)很好地跟客戶之間建立信任,不會擔(dān)心企業(yè)數(shù)據(jù)安全和用戶隱私問題。從這個角度看,華為本來就是個擅長追趕和彎道超車的玩家。
正因如此,飛利浦大中華區(qū)戰(zhàn)略與新業(yè)務(wù)發(fā)展中心總經(jīng)理梁建球在這次大會中直呼:“在中國最強的合作伙伴就是華為!”——飛利浦遠(yuǎn)程三維醫(yī)療解決方案,可以幫助偏遠(yuǎn)城市、不具備條件的專家在云端工作,卻在醫(yī)院的系統(tǒng)部署上犯了難,后來因為華為的IT系統(tǒng)解決了問題,而且未來在飛利浦智能電器上,梁建球更希望和華為物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)需求更多的合作。迄今為止,華為公有云已經(jīng)服務(wù)于中國、歐洲、北美、拉美、南太等全球多個區(qū)域的眾多企業(yè),包括CERN、大眾、飛利浦等全球客戶。
整個過程中,Cloud BU的戲份很重要。“Cloud BU的成立,是為了讓云業(yè)務(wù)跑得順暢一些。跟華為的傳統(tǒng)的產(chǎn)品線不一樣,Cloud BU是重在運營和運維的。”鄭葉來介紹,Cloud BU在華為內(nèi)部是唯一承載華為集團內(nèi)外部所有應(yīng)用系統(tǒng),包括流程IT,包括華為公司現(xiàn)在為運營商、為企業(yè)提供的服務(wù),包括物聯(lián)網(wǎng),包括視頻,包括通信的能力,以及消費者業(yè)務(wù),包括華為自己的云,未來都跑到云上去。
這個云,都是用同樣的技術(shù)和平臺,同一個開發(fā)團隊。也就是說,SAP能跑在德電的云上,也可以跑在西班牙的云上,他們之間的數(shù)據(jù)是自由流動的。“只要客戶愿意讓數(shù)據(jù)流動”鄭葉來說。
Cloud BU從成立起的一個月時間里,火速有了一系列新動作:發(fā)布了首個面向Cloud Native應(yīng)用開發(fā)者的公有云服務(wù)套件ServiceStage,集成了開發(fā)流水線框架、應(yīng)用與資源調(diào)度框架,微服務(wù)運行與治理框架等能力,預(yù)計本月正式上線。同時年內(nèi)還將陸續(xù)推出10大場景化的云服務(wù)解決方案,包括HPC Cloud、SAP Cloud和IoT Cloud等,為企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供選擇。
面對公有云市場,不論是主動請戰(zhàn)還是被動參戰(zhàn),反正華為進入戰(zhàn)場了,而且很堅定,至于之后的故事誰都說不準(zhǔn),就像鄭葉來所說,“ Cloud BU未來還有很多工作要做。”
好文章,需要你的鼓勵
新加坡國立大學(xué)研究團隊開發(fā)了SPIRAL框架,通過讓AI與自己對弈零和游戲來提升推理能力。實驗顯示,僅訓(xùn)練AI玩簡單撲克游戲就能讓其數(shù)學(xué)推理能力提升8.6%,通用推理提升8.4%,且無需任何數(shù)學(xué)題目作為訓(xùn)練材料。研究發(fā)現(xiàn)游戲中的三種推理模式能成功轉(zhuǎn)移到數(shù)學(xué)解題中,為AI訓(xùn)練提供了新思路。
同濟大學(xué)團隊開發(fā)的GIGA-ToF技術(shù)通過融合多幀圖像的"圖結(jié)構(gòu)"信息,創(chuàng)新性地解決了3D相機噪聲問題。該技術(shù)利用圖像間的不變幾何關(guān)系,結(jié)合深度學(xué)習(xí)和數(shù)學(xué)優(yōu)化方法,在合成數(shù)據(jù)集上實現(xiàn)37.9%的精度提升,并在真實設(shè)備上展現(xiàn)出色泛化能力,為機器人、AR和自動駕駛等領(lǐng)域提供更可靠的3D視覺解決方案。
伊利諾伊大學(xué)研究團隊通過對比實驗發(fā)現(xiàn),經(jīng)過強化學(xué)習(xí)訓(xùn)練的視覺語言模型雖然表現(xiàn)出"頓悟時刻"現(xiàn)象,但這些自我糾錯行為并不能實際提升推理準(zhǔn)確率。研究揭示了AI模型存在"生成-驗證差距",即生成答案的能力強于驗證答案質(zhì)量的能力,且模型在自我驗證時無法有效利用視覺信息,為AI多模態(tài)推理發(fā)展提供了重要啟示。
MIT等頂尖機構(gòu)聯(lián)合提出SparseLoRA技術(shù),通過動態(tài)稀疏性實現(xiàn)大語言模型訓(xùn)練加速1.6倍,計算成本降低2.2倍。該方法使用SVD稀疏性估計器智能選擇重要計算部分,在保持模型性能的同時顯著提升訓(xùn)練效率,已在多個任務(wù)上驗證有效性。
關(guān)注科技創(chuàng)新、技術(shù)投資。
以文會友,左手硬核科技,右手浪漫主義。