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「后 CPU 时代」的英特尔
英特尔上月发布了一个名为「IPU」(infrastructure processing unit)的新产品,正如官方新闻稿对该产品的定位:「……a programmable networking device designed to enable cloud and communication service providers to reduce overhead and free up performance for central processing units (CPUs)」,其作用也是减少某些特殊场景——比如机器学习——对 CPU 的依赖。
某种意义上是说,这也是英特尔承认 CPU 越来越无法满足多样化计算需求的一项举措,过往通过晶体管数量从而提升计算能力的摩尔定律早已失效,过去 5 年的时间里,英伟达已经向行业展示了基于 GPU 带来的巨大计算红利,特别是在面向机器学习的场景中,GPU 的效率惊人,英伟达也在打造「黄仁勋定律」。
与此同时,包括 AWS、Google、阿里云等,也在将自研的处理器部署到数据中心或云服务上,英特尔 CPU 不再是唯一选择。
数据中心业务营收放缓、制造工艺停步不前、缺乏进取精神,成为英特尔这家公司留给市场的印象,2021 年,该公司高层更迭,前 VmWare CEO Pat Gelsinger 正式成为英特尔 CEO,Pat Gelsinger 上任后不久就出人意料地宣布加码芯片代工,我曾在第 86 期「AI Insider」里指出英特尔芯片代工的两大困境:
与此同时,Bloomberg 报道称,英特尔或以 20 亿美元收购 RISC-V 创业公司 SiFive,后者是一家位于加州的创业公司,目前正在和其他潜在买家洽谈收购,两家公司都拒绝评论该传闻。公开资料显示,SK 海力士、高通以及英特尔都参与了 SiFive 去年的融资,该轮融资使得 SiFive 估值达到 5 亿美元。
RISC-V 是一种开源的芯片架构指令集,自 2010 年出现以来,已经成为 X86、ARM 之外的新选择,特别是在英伟达收购 ARM 与中美持续技术对抗的背景下,RISC-V 架构更引发关注。
产品与收购之外,英特尔还在进行架构调整,该公司宣布计划成立两个新业务部门:
前者聚焦高性能计算和图形技术发展,由英特尔副总裁 Raja Koduri(曾在 AMD 和苹果工作过)负责;后者则是通过软件的方式「驱动英特尔的愿景目标」,负责人是前 VMware CTO Greg Lavender。
另外,负责英特尔网络业务的资深高管 Sandra Rivera,也将成为英特尔数据中心业务的负责人,这个业务包括 Xeon 芯片、FPGA 等面向数据中心的芯片产品。
从产品到架构,我们也可以相对清晰地看到,短期内的英特尔,其战略会紧紧跟着市场需求,IPU 的产品定位与英伟达此前发布的 GPU 有异曲同工之处,在资本市场与竞争对手的巨大压力面前,承认 CPU 的不足、不再过多谈及摩尔定律、并面向市场推出更多针对性产品,英特尔已然进入到「后 CPU 时代」。
阿里云与腾讯云的海外扩张
上月两家公司相继公布在海外市场的一系列进展。
腾讯宣布,泰国曼谷、德国法兰克福、日本东京以及中国香港的四个数据中心开服,不同数据中心里还有多个可用区域选择,根据腾讯官方提供的数据,目前腾讯云拥有 66 个全球可用区,覆盖 27 个地理区域。
阿里云也宣布了其海外市场新突破,一方面,阿里云将在印尼和菲律宾新增两个数据中心,其中印尼的数据中心已经在 5 月底投入使用,而菲律宾的首座数据中心将在今年年底开通。另一方面,阿里云还将在当地投入 60 亿元人民币用于基础设施建设以及人才培养。
腾讯云与阿里云竞争的另一个重要赛道就是数据库。
上月,蚂蚁集团的分布式数据库 OceanBase 更新至 3.0,根据官方新闻稿,新版本已同时具备事务处理和数据分析能力,并已升级为一款支持 HTAP混合负载的企业级分布式数据库,和之前的版本相比,事务处理性能提升 50%,数据分析性能提升 10 倍。
OceanBase 的目标是成为中国金融机构数字化转型的首选,随着核心软件国产化进程加快,数据库领域的竞争也会日益激烈,根据蚂蚁集团透露的信息,目前 OceanBase 已经在包括中国工商银行、山东移动、福建移动、数字江西、中国石化、中华财险、人保健康、浙商证券等在内的多家金融、电信机构落地。
此前,OceanBase 在数据分析型基准测试(TPC-H)中以 1526 万 QphH 的性能总分排名 30000GB 第一,针对该测试,OceanBase 团队成员分享了自己的心得以及对数据库未来的看法,值得一读。
OceanBase 的核心代码已经开源,你可以在 Github 上查看相关代码。
而在数据库领域,腾讯云自研的数据库产品 TDSQL 在富途、安心财险、和泰人寿等金融机构中应用,未来也会成为 OceanBase 的重要竞争对手。
Google 机器学习部门调整
商业媒体 BI 从一份 Google 内部的备忘录获悉,Google 正在将内部 AI 研究部门的员工整合到一个新部门,新部门的主要工作是研究如何将机器学习应用到 Google的产品之中。而根据该备忘录上的 OKR,Google 计划未来两到三年在 AI 领域取得实质性进展,以改善用户与知识的互动方式。
这一方面凸显出机器学习之于 Google 的巨大价值,但另一个方面,我看到了 Google 对 AI 落地的焦虑,在经过了这么多年炒作之后,无论是机器学习还是语音、计算机视觉等,这些技术在实验室环境和真实环境中的成绩还存在巨大差距,Google 现在所做的,更像是面对终端产品——包括硬件、软件、服务——倒逼机器学习的研究与应用,以此形成机器学习落地实践。
机器学习也在改变着 Google 内部对于芯片设计的认知,上月,Google 的一篇论文展示如何利用强化学习设计芯片,这是 Google 一直在探索的领域,即通过算法优化硬件特别是芯片的设计,此前,我曾在「AI Insider」里介绍过 Google AI 负责人 Jeff Dean 的一篇非常通俗的论文,聚焦在深度学习如何影响计算架构与芯片设计,Jeff Dean 提供了一个认识深度学习、计算架构与芯片的认知框架,不需要太多技术背景,便能理解其发展方向,你可以在这里查看该论文。
回到 Google 的这个新论文,研究者们瞄准的是芯片设计图制作过程中的复杂问题,引入强化学习的思路,结果显示,可以在六个小时内完成芯片设计的关键指标设计,这是一个巨大的突破,并且该论文还表示,将在接下来的 Google 自研 TPU 的设计过程中采用该方法。
这篇论文已经发表在 Nature 网站,感兴趣的朋友可以通过 Nature 的这个网址免费查看。
Alphabet 旗下的 DeepMind 上月与非营利药物公司 DNDi 建立合作,这项合作的关键是,双方将把 DeepMind 去年震惊世界的 AI 模型 Alphafold 应用于对众多疑难疾病的研究之中。
2020 年 11 月,DeepMind 宣布,AlphaFold 成功破解了生物学 50 年来的巨大难题「蛋白质折叠」。
蛋白质是人类理解生命组成的关键要素,目前已知的众多疾病,比如各种癌症都与蛋白质相关,但是蛋白质 3D 结构由于复杂且庞大的折叠方式,如何预测这些折叠方式成为长期困扰生物学的难题,AlphaFold 在蛋白质结构预测评估机构(Critical Assessment of protein Structure Prediction,CASP)组织的测试中获得 94 GDT,这意味着该系统具备了预测蛋白质结构的能力。
正如 DNDi 一位负责人所言:AI 可以改变(药物发现)的游戏规则,AlphaFold 打开了研究的新视野。而在去年,《自然》杂志也这样评论 AlphaFold 的意义:「It will change everything」。FT 援引诺奖得主、英国皇家学会会长 Venkatraman Ramakrishnan 的话称:「它将从根本上改变生物学研究的多种方式」。
我们也期待 AlphaFold 尽快有新的消息。
AWS 收购与合作
AWS 上月收购加密通讯服务公司 Wickr,后者的客户包括政府、军事机构以及企业,这被认为是 AWS 正式进入加密信息服务的关键步骤。
根据 AWS 透露的信息,未来将会把 Wickr 的服务提供给 AWS 上的客户。不过交易金额并未公布。
AWS 上月与 Salesforce 达成重要合作,合作的要点是通过低代码甚至无代码的方式,打通 AWS 与 Salesforce 之间的应用开发流程,比如直接在 Salesforce 平台使用 AWS S3 或其他数据存储产品,或者使用 AWS 开发应用程序的开发者也可以访问 Salesforce 的数据,实现数据的统一。
需要提醒一点,Salesforce 还和微软、Google 建立了类似的合作关系。
法拉利汽车公司成为 AWS 新客户,AWS 将为这家汽车公司提供存储、机器学习、数据分析等服务。
整个合作还包括车辆设计、测试、车主会员运营以及法拉利 F1 车队的数字化运维等多个方面,从合作的范围来看是一个非常大的合同,不过双方没有透露具体的合同金额。
与硅谷科技公司的公开政治游说类似,这几年越来越多的科技公司也在招募前政府官员,关注白宫动向的媒体 Politico 本月初做了一篇调查报道,焦点是 AWS 如何利用前政府官员的关系快速「抢占」美国联邦政府以及其他关键部门的云计算需求。
AWS 母公司亚马逊上月发布四款用于仓库的机器人,其中 Ernie 可以帮助工人节省从机器人货架上搬运物品的时间;Bert 是一个可搬运物品的自主移动机器人;而 Scooter 和 Kermit 则是运送车辆的机器人。
关于这些机器人的工作方式,可以参见亚马逊官方博客的介绍。
值得一提的是,亚马逊特别强调引入机器人的目的是让人类员工做更多有技能挑战的工作,并且该公司此前还公布了一组数字:自 2012 年亚马逊开始布局仓库机器人以来,该公司已经增加了 100 万个工作岗位。
微软市值突破两万亿
随着微软股价上涨到每股 265.79 美元,该公司市值也正式突破 2 万亿美元大关,成为全球第二个 2 万亿+ 市值的科技公司,另一家公司为苹果。
而在 Wedbush 分析师 Daniel Ives 看来,得力于 Azure 的增长潜力,微软未来的市值还会继续增长,《巴伦周刊》援引他的话指出,企业数字化转型的需求还在加速,将会成为一个一万亿美元的巨大市场机会,而微软在帮助其客户转向 Azure 方面的工作仅仅完成了 35%,这也意味着,Azure 未来还有非常强劲的增长。
微软也在加大对华投资,Bloomberg 披露,微软将在 2022 年初增加四座中国数据中心,3 月份的时候,微软已经表示将扩大位于北京的数据中心规模。
目前微软的核心业务,包括 Auzre、Office 365、Dynamics 365 等,都是由世纪互联运营,这是海外云计算公司在华运营的基本模式。
微软此前斥资 197 亿美元收购 AI 语音公司 Nuance 已经获得美国反垄断监管部门的许可,这笔收购也是微软自 2016 年 260 亿美元收购 LinkedIn 之后的最大一笔收购,此前我也在会员通讯里提及,利用这笔收购,微软一方面将继续优化企业市场(如 Teams)的语音交互功能,另一方面,呼叫中心的巨大市场诱惑,或许会成为微软下一个攻克的重要市场。
华为云调整或已结束
华为云接连不断的调整或许将落下帷幕,多家媒体称,余承东已不再担任华为云 CEO,华为云业务目前的两位负责人是徐直军和张平安,前者任董事长,后者出任 CEO。
过去半年时间,华为云业务从组织架构到人事都进行了多次调整,其中的关键人物就是余承东,作为华为内部炙手可热的高管,余承东过去几年带来华为消费者业务取得诸多令人瞩目的成绩,而在美国多项技术封锁之下,他在今年先后成为 Cloud&AI BG 总裁、华为云 CEO,并且还以华为云 CEO 的身份上台发布了多款产品。
我在今年 4 月的一封邮件通讯里谈到,余承东出任 Cloud&AI BG 总裁的目的是解决原来 Cloud&AI BG 的利益博弈,最终实现「友好分家」,并推动张平安实现华为内部消费云与企业云的协同。
如今再去看,华为云业务组织架构已经调整完毕,云业务与传统 IT 业务分离,张平安将成为华为云业务发展的重要推手,现在的一个问题是,华为如何实现消费者业务的云与企业业务的云协同?
本质上说,消费云与企业云是两个完全不同的业务,行业里几乎没有哪家公司会推进两种云业务的协同,即便是同时拥有两种云业务的微软,面向消费者的云业务放在了「生产力与业务流程」部门,而企业云业务归于「智能云服务」部门,华为如何整合、协同两种不同云业务之间的关系,值得长期关注。
苹果强化机器学习
上月的 2021 WWDC 上,苹果展示了其各个平台的最新操作系统,目前这些系统还处于测试阶段,并将于今年秋天陆续发布正式版。
机器学习依然是此次大会的重要方面,iOS/iPadOS 15 的一系列新特性都离不开机器学习的功劳,比如实时识别拍照时文字信息的 Live Text、通过分析照片信息生成相应歌曲推荐的相册回忆功能等等。
与此同时,苹果进一步强调,所有这些机器学习都是发生在设备端,这意味着几点:其一,由于计算发生在本地,能够最大限度保护用户隐私;其二,本地计算能力的高低与苹果 A 系列处理的性能息息相关,新设备与旧设备的计算效率也会出现差异,这也会成为促使用户更换设备的一大动力;其三,相比于其他通过云端实现的 AI 能力,苹果采用本地计算能够极大降低延迟,带来更快的人机交互。
字节跳动的云计算野心
关于字节做云的消息已经有一段时间了,上月「晚点」给出了新的进展:字节跳动的云计算业务火山引擎将于今年 9 月到 10 月发布 IaaS 服务,正式进入公有云市场。
目前除了「晚点」的这个消息,市场还没有其他声音,字节跳动也未正面回应该消息。
字节跳动做云的最大「受害者」是阿里云,上一季度阿里云季度营收放缓,根本原因在于其海外市场失去了 Tiktok,正如阿里巴巴 CEO 张勇在财报分析师会议上所强调的,该客户不再与阿里云合作,是一个非产品层面的决策。与此同时,字节国内的众多业务都使用了阿里云的产品,FT 此前曾援引分析师的预测,阿里云未来将出现「字节跳动风险」,也就是因为失去字节业务后的营收放缓甚至下滑的风险。
其次,发力云计算成为字节跳动的另一个重要增长赛道,这是字节跳动上市故事里的关键「情节」,目前该公司的云计算业务主要在 SaaS 和 PaaS 层面,但只有正式踏入 IaaS,才可以称之为「云计算玩家」。
但云计算是一个非常「笨」而且慢的生意,一方面是前期巨大的资金投入,参照 AWS、阿里云的盈利速度;另一方面则是客户服务与运营成本,这也是一个与字节 2C 生意完全不同的商业模式。
另一方面,中国的云计算 IaaS 竞争基本已经结束,阿里云、腾讯云牢牢占据着 40% 左右的份额,更进一步去看,整个 2021 年,包括阿里云、腾讯云和华为云都在聚焦政企大市场,并已进入到「拼刺刀」的关键时期,留给字节以及其他中小公司的市场份额还有多少,目前来看还是一个未知数。
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