在足球的賽場上,中場恐怕是最重要的位置之一。打這個位置的球員,向前看,要盯著前鋒,給支持和出戰(zhàn)績;回過頭來,還要銜接據(jù)守大本營的后衛(wèi),做好排兵布陣。而如果要把企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型進程比作一場球賽,神州數(shù)碼云業(yè)務(wù)集團副總裁俞小冬指出,比賽已經(jīng)開始進入下半場——作為云管理服務(wù)提供者,神州數(shù)碼能夠深刻感受到客戶需求的變化。
早在2017年,神州數(shù)碼開始全面“云轉(zhuǎn)型”,先在國內(nèi)收購上海云角,后在全球入股GoPomelo。這幾年里面,“云”產(chǎn)業(yè)本身持續(xù)迭代,神州數(shù)碼也積累了很多經(jīng)驗——最早,只是幫客戶去做簡單的遷移、部署工作,后來發(fā)展到運維、云的治理、云的現(xiàn)代化等“云原生”業(yè)務(wù)。
近日,在神州數(shù)碼云管理服務(wù)媒體專訪中,俞小冬接受了科技行者采訪,提出了數(shù)字化轉(zhuǎn)型下半場的新思考。
“在這數(shù)字化之旅的上半場,大家只需要從基礎(chǔ)架構(gòu)的角度出發(fā),根據(jù)客戶的要求把IT資源管理好就結(jié)束了”,俞小冬表示。但到了下半場,客戶在提出更高的要求,我們要更懂客戶的行業(yè),了解行業(yè)的場景,推動應(yīng)用走向深化,真正解決客戶業(yè)務(wù)上的問題。在數(shù)字化轉(zhuǎn)型的賽場上,“云”似乎已經(jīng)成為推動轉(zhuǎn)型變革的“中場發(fā)動機”。
客戶的需求在變,技術(shù)賦能者的角色自然也會跟著變。對于神州數(shù)碼來說,今年則是在原來的「云管理服務(wù)(MSP)」業(yè)務(wù)之上再拔高一個層次,變成「MSP+」。雖然只是一個符號的變化,但內(nèi)涵可發(fā)生了不小的改變。
對于俞小冬來說,這個迭代更新是非常自然的,“Gartner在幾年前提MSP(Managed Service Provider)的時候,狹義的MSP更多指向的是公有云??蛻粼谫徺I了公有云之后,不知道怎么去用,所以需要有人幫他把它用起來。所以MSP的作用是基于公有云的設(shè)計、遷移、管理和運維”。
在之前的這個階段,神州數(shù)碼做到過IDC排名第一。“所以我們自然而然需要往更高的層次去進行轉(zhuǎn)化”。具體而言,從媒體觀察的視角,“MSP+”可以簡單為理解為兩個層次。第一個層次是IT本身的技術(shù)迭代,比如云原生、云現(xiàn)代化、DevOps、微服務(wù),它們能夠讓IT資源的支持更敏捷、靈活。第二個層次則是“數(shù)云融合”。
在客戶的基礎(chǔ)設(shè)施“云網(wǎng)數(shù)智”中,云和網(wǎng)側(cè)重于基礎(chǔ)架構(gòu),但是數(shù)和智就有很強的行業(yè)屬性。對于神州數(shù)碼而言,MSP+就是將云打造為一個強大中場球員的助推器:一方面要連接基礎(chǔ)技術(shù)資源,實現(xiàn)靈活調(diào)配;一方面通過讓“數(shù)與云融合”,連接客戶實際業(yè)務(wù)場景。
毫無疑問,企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵在于「數(shù)據(jù)」。第一個是數(shù)據(jù)整合,第二是數(shù)據(jù)挖掘。無論是哪一步,“云數(shù)融合”都是實現(xiàn)的關(guān)鍵。云首先能做的就是更高效率的實現(xiàn)數(shù)據(jù)整合,避免企業(yè)內(nèi)部出現(xiàn)數(shù)據(jù)孤島。其次,則是通過云來調(diào)動算力,支撐基于數(shù)據(jù)的人工智能新模型。根據(jù)神州數(shù)碼方面的觀察,目前一些人工智能領(lǐng)域流行的大模型,要需要通過大量的算力、復(fù)雜的算法來實現(xiàn),如果企業(yè)不采用云的方式支撐,算力成本會非常高。所以,將人工智能的需求場景,沉淀結(jié)合到某一個云API服務(wù),是最理想的做法。
因此,不僅是“云”賦能了“數(shù)”,“數(shù)”也在反過來推動“云”的提速。根據(jù)IDC調(diào)查顯示,雖然經(jīng)過多年的發(fā)展,云的市場機會依然會非常大。2020年,中國整體云市場會有510億美元,而到了2025年,這個數(shù)字會達到1640億美元,年均增長是26.3%,要遠遠高于10%左右的IT增長,以及高于GDP 5.5%的增長。
云管理服務(wù)是離云產(chǎn)業(yè)最近的技術(shù)角色,云市場的持續(xù)增長,自然也在神州數(shù)碼得到了印證。俞小冬表示,產(chǎn)業(yè)增長幾乎覆蓋了所有規(guī)模的客戶。神州數(shù)碼服務(wù)最大的客戶,一年在MSP上花費的費用可以在千萬級,更有很多和100萬到500萬之間的中型客戶,以及100萬以下,甚至幾萬塊層次的小客戶。大家規(guī)模不同,對云具體訴求也不同,但是向云轉(zhuǎn)型的方向卻是一致的,這直接帶動了神州數(shù)碼所在的MSP市場的增長。
看起來,客戶在MSP方面產(chǎn)生了新的投資,但是客戶依然覺得物有所值,才是這個市場良性發(fā)展的關(guān)鍵。俞小冬介紹,人才一直是中國云計算應(yīng)用與落地的瓶頸。舉例來說,有很多客戶缺乏專業(yè)的云人才,雖然采購了云,但是不知道云的具體用法,而神州數(shù)碼可以充當(dāng)云管家和云軍師的工作。有一個比較典型的例子是,有次神州數(shù)碼幫客戶做了計費管理方面的優(yōu)化之后,客戶每個月的支出直接優(yōu)化了一半。
當(dāng)然,對客戶來說,降本其實不是最關(guān)鍵的,“數(shù)云融合”的價值關(guān)鍵還是增效。某個大型國際零售企業(yè)在拓展線上業(yè)務(wù)時使用了神州數(shù)碼的MSP服務(wù),云支出費用其實沒有多少變化,但更合理的云管理服務(wù),有效支撐了其線上商品銷量幾十倍,甚至上百倍增長帶來的底層架構(gòu)便捷和安全。
因此,神州數(shù)碼在數(shù)字化轉(zhuǎn)型的下半場,也更多將云轉(zhuǎn)型的工作精力放在了如何幫客戶“進球”上。去年年初,神州數(shù)碼提出了客戶成功(Customer success)機制,公司會安排客戶成功工程師、客戶成功經(jīng)理,不斷跟蹤解決方案、服務(wù)在客戶方實施的效果,“我們的服務(wù)實施結(jié)束,并不是真正的結(jié)束,用數(shù)字去量化方案的最終效果,才是不可缺少的最后一步”。
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。