未来已经到来,计算的下一波浪潮是什么?

标签:计算

访客:20130  发表于:2016-02-26 10:25:12

未来已经到来,计算的下一波浪潮是什么?

计算行业有两个非常独立的周期:金融周期和产品周期。关于我们现在正处在什么样的金融周期中,大家谈论地已经非常多了。金融市场得到了很多人的关 注,他们的波动往往让人无法预测,有时甚至会疯狂波动。相比计算行业的金融周期而言,人们对计算行业的产品周期的关注就少得多,然而其实产品才是真正推动 计算行业向前发展的最大驱动力。通过对过去很长一段时间产品周期的总结和对未来的思考,我们可以尝试了解和预测下一个产品周期是什么。

未来已经到来,计算的下一波浪潮是什么?

(平均每隔 10-15年,都会出现一个新的计算时代)

技 术产品周期在平台和应用之间是相互增强互动的。新的平台能够带动新的应用,反过来也能让平台本身更有价值,如此一来便可以创造一个正向积极的反馈循环。如 果往小一点说的话,其实一些分支技术周期是一直都在发生的,不过每隔一段时间——从历史上看,通常是每隔 10年 至 15年——一个全新的重要周期就会出现,它也会彻底重新塑造整个计算领域。

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(计算行业的金融周期和产品周期是分别独立演化的)

PC 让企业家能够创造文字处理器、电子表格以及很多其他的桌面应用程序。互联网催生了搜索引擎、电子商务、电子邮件、社交网络、短信、SaaS 企业应用以及很多其它的服务。智能手机让移动通讯、移动社交网络和拼车等按需服务成为可能。如今,我们正处在移动时代的浪潮中,更多移动方面的创新正在向 我们走来。

每一个产品时代都可以分为两个发展阶段:(1)孕育阶段:在这个阶段,新的平台刚刚出现,但价格昂贵、不完善,而且非常难用;(2)发展成长阶段:在这个阶段,诞生了很多能够解决上面那些问题的新产品,开始进入指数级高速增长阶段。

Apple II 发布的时间是 1977年(Altair 发布于 1975年),但直到 1981年IBM 个人电脑的出现,PC 行业的爆发式增长阶段才真正到来。

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每年的 PC 销售量(单位:千台)

互联网的孕育阶段发生在 80年 代和 90年 代初,那时,计算机还只是教育机构和政府机构所使用的基于文本的工具。然而到了 1993年,Mosaic 网页浏览器出现了,互联网才开始真正进入成长阶段,直到如今。

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(全球互联网用户)

20 世纪 90年 代,市场上的手机主要是功能手机,2000年 前后,开始出现了 Sidekick 和黑莓这种早期的智能手机,但直到 2007-2008年,在苹果的 iPhone 和之后的 Android 手机出现后,智能手机才真正进入成长阶段。自那以后,智能手机就开始了爆发式增长:如今有超过 20 亿人拥有智能手机。预计到 2020年,全球 80%的人都将拥有智能手机。

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每年的全球智能手机销量(单位:百万台)

如 果按照上面说的每隔 10-15年 都会出现一个新的周期的话,那么在未来的几年内,计算时代就会进入它的成长阶段了。如果是这样的话,现在我们就已经身处新计算时代的孕育阶段中了。下一个 计算 时代会是怎样呢?现在在硬件和软件领域正在出现很多重要趋势,我们可以通过这个趋势来一窥下一个计算时代是什么样子的。下面我就将探讨一下目前出现的这些 趋势,然后在对未来可能是什么样的提出一些设想。

硬件:体积小、便宜、无处不在在大型机时代,只有大型公司才能买得起电脑。在小型机时代,一般是小规模公司购买使用,PC 主要用于家庭和办公,而智能手机则是单独的个人使用。

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(计算机体积一直在越变越小。)

在我们目前进入的这个时代,处理器和传感器的体积正在变得越来越小、越来越便宜,计算机的数量也将因此远远超过人口的数量。

之 所以出现这个现象,主要有两个原因:一是,在过在去 50年 里,半导体产业正在稳步发展(摩尔定律);二是,正如 Chris Anderson 说的 “智能手机大战的和平红利”:智能手机取得的巨大成功使得在处理器和传感器领域的投资规模越来越大。如果你拆开一架现代无人机、VR 头戴 设备或物联网设备的话,你能够在里面发现大部分智能手机的组件。

在现代半导体时代,人们关注的焦点已经从独立 CPU 转向了被称为系统级芯片(Systems-on-a-chip)的特定的芯片组合。

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(计算机的价格一直在持续下降)

典型的系统级芯片包含高能效的 ARM CPU 以及用于图像处理、通信、电源管理、视频处理等功用途的特定芯片。

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(Raspberry Pi Zero:价格 5 美元的 1 GHz Linux 计算机)

这 种全新的架构让基本计算系统的价格从 100 美元降为 10 美元。Raspberry Pi Zero 是一款计算速度达 1GHz 的 Linux 计算机,价格仅为 5 美元。以同样的价格,你还能买到运行 Python 的带有 WiFi 功能的微型控制器。很快,这些芯片的成本都将不超过 1 美元,这种低成本可以让我们在几乎任何东西里都嵌入一个计算机了。

此外,高端处理器的性能正在显著提升。其中最重要的是 GPU(图形处理器),那些最好的 GPU 一般都是 NVIDIA 制造的。GPU 不仅对传统的图形处理非常有帮助,它对机器学习算法和虚拟 / 增强现实设备也有非常大的作用。NVIDIA 的路线图显示,在未来几年内,GPU 的性能将会得到非常显著的提升。

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(Google 的量子计算机)

量子计算是一个目前还处于实验室阶段,还未普遍运用。然而量子计算一旦实现了商业化,将可能会给某些领域的算法带来巨大的性能提升,包括生物和人工智能等领域。

软件:AI(人工智能)的黄金时代

在 如今的软件方面,已经发生了很多激动人心的事。分布式系统就是其中一个很好的例子。随着设备数量的指数级增长,它对下面这两件事将变得越来越重要:(1) 多台机器的并行任务;(2)设备之间的通讯和协调。目前有趣的分布式系统技术包括 Hadoop 和 Spark,它们主要用于并行处理大数据问题,此外还有比特币和区块链技术,它们主要是用于保护数据和资产安全。

不过最让人兴奋的软件突破 发生在人工智能 AI 领域。人工智能曾经历过一段时间的人为炒作,让曾让人失望过。被称为计算机之父的 Alan Turing 自己曾预测:到 2000年,机器将有能力成功模仿人类。然而,我们现在终于有充分的理由相信人工智能终于开始进入这个黄金时代了。

机器学习是一个核心、变革式的方式,它让我们重新思考我们所做的一切。——Google CEO Sundar Pichai

人 工智能方面很多激动人心的事情都集中在深度学习上,机器学习技术大众化是谁开启的呢?正是现在已经非常有名的使用巨大计算机集群来学习和鉴别 YouTube 视频里的猫的项目,这是 Google 在 2012年 推出的一个项目。深度学习其实是神经网络的一种衍生物。神经网络技术最早可以追溯到 1940年 代。这项技术之所以能重新焕发生机,这主要还是得益于很多复杂因素的集合,其中包括新算法、非常廉价的并行计算和大量可以使用的大数据集等等。

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ImageNet 挑战出现的错误率(红线=人类表现)

大 家现在倾向将深度学习视为又一个硅谷的流行词。然而深度学习给人们带来的兴奋已经得到了令人印象深刻的理论和现实结果的支持。比如,在使用了深度学习之 后,ImageNet 挑战(一个非常流行的机器视觉竞赛)获胜者的错误率下降了 20-30%。使用深度学习,获胜算法的准确度也在稳步提升。到了 2015年,深度学习技术的表现已经超过了人类的表现。

很多深度学习方面的论文、数据集和软件工具都已经开源了,这能够让个人和小型公司也 能够开发出功能强大的应用。以 WhatsApp 为例,它仅靠 50 个工程师就可以打造出为 10 亿用户提供服务的全球信息系统。相比而言,如果要想为 10 亿级别的用户提供服务,前几代的信息系统需要数千名工程师才能完成这项工作。同样的事情已经在人工智能领域上演了。和 Theano 和 TensorFlow 类似的软件工具,再加上用于训练的云数据中心和低价格的 GPU,这让一个小团队的工程师也能够打造最先进的人工智能系统。

本文编译自:medium.com,来源:36kr

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