本周关于华为公有云的更多细节公布了——就像是一个九头蛇,有着很多头的生物。
华为将基于自己的能力以及与合作伙伴一道构建全球云网络。在海外,华为正在与德国电信、奥兰治和西班牙电信等公司合作,他们将向那些使用华为基础设施的本地企业售卖云服务。
这个基础设施(也就是云数据中心)将被华为公有云联盟合作伙伴所拥有、贴牌以及运营,但仍由华为构建的。
实际上,华为正在他们所在的地区提供白牌公有云。华为表示,它希望成为五大公有云提供商,这意味着华为的公有云——包括华为自己的云以及白牌的合作伙伴云——将能够与前四大云提供商相竞争。
华为轮值CEO郭平表示:“云是智能世界的基石。整个社会在数字技术开发的过程中正在经历马太效应。再加上投资的规模效益,全球云计算将开始融合——越来越集中化。未来,我们预测全球将会有五个主要的云。华为将与我们的合作伙伴一起,致力于构建其中之一的云,我们拥有实现这一目标的技术和知识。”
我们的理解是,这五大云是中国的阿里巴巴、Amazon、Google和微软,再加上华为,其他则是一些规模较小的、专有的公有云,其中可能包括IBM和Oracle。
为了避免厂商锁定的质疑,华为提供的混合云解决方案能够集成第三方公有云平台,包括Amazon和微软。
混合云
华为认为,链接和沟通私有云是混合云的思想,这意味着,内部IT和公有云之间将进行数据和服务的转移,本地IT基础设施的配置和操作将会云化。
公有云可用作近线存储和冷存储层,热数据在本地部署的环境中保存和处理。备份、归档、测试和开发数据被发送到公有云也就是成本更低的存储中。
华为坚信云的业务可能性,所以最近将云部门的级别提升,高出公司其他部门。
客户
华为表示,自2017年3月创建云部门以来,用户群增长了238%,发布了40项新的云服务,包括一个数据仓库、高级DDoS保护和内容交付网络。到目前为止,华为已经发布了85项云服务。
有十几家汽车公司(包括大众汽车、梅赛德斯奔驰)、商业机构,飞利浦,中国工商银行以及多个政府服务平台正在使用华为云计算,以及其合作伙伴的服务。
欧洲核研究组织(CERN)一直在华为和德国电信共同开发的公有云上运行自己的工作负载。欧洲核研究组织有数千个华为的高性能计算节点,已经将大型强子对撞机(LHC)的整体维护成本降低了67%,并将在线周期从90天缩短到15天。
企业智能和人工智能应用及服务
华为正在为自己的公有云开发应用,其中就包括企业智能(EI)云服务,也就是人工智能。
华为表示,AI应用基本上是一次性使用的,但是AI需要更加通用化。华为IT产品线总裁郑叶来表示:“AI需要为企业创造更多价值。为了实现这一目标,我们必须整合单点技术,在复杂的企业场景中结合起来运用这些技术。我们将华为云定位为智能世界的推动者,它提供了AI、物联网、计算、和存储能力,为企业提供更多创新的、智能的云服务。”
这项EI服务具备:
华为自己也在使用EI服务,从供应预测到物流,从仓储到清关、过境和签收货物,把EI服务打包成可对每个容器进行3D视图,将容器整体效率提升6%,6%听起来可能不是很多,但是分散到数十万个容器的话,就是非常可观的了。
在仓储方面,EI可帮助设计出更好的放置货物和分类货物的方式,并优化路径以选择货物和储存空间,这将使仓储效率提高10%。
评论
与Amazon和Google不同的是,华为正在自己的云上开发应用平台服务,不仅仅是客户必须整合到数据中心级应用服务中的基本计算、存储和数据库组件产品。Amazon和Google提供相当于裸机的公有云,而华为及其合作伙伴提供的是企业数据中心类型的平台服务。
假设你希望从AWS那里租一辆汽车。你需要租赁的是基本的组件——发动机、变速箱、客舱、燃油、车轮等等——然后你自己把这些组装成一辆汽车。你有很大的灵活性,但是组装和定价是十分令人头疼的问题。
华为及其合作伙伴正在为客户提供类似定制租赁汽车的云产品。华为向堆栈的上层移动,策略与Amazon和Google不同,拥有Office 365的微软则向堆栈更高层移动,但是还没有达到华为及其合作伙伴的高度。
华为的策略是否奏效?如果我们看到企业从Amazon、Google和微软云转向采用来自华为+合作伙伴生态系统的云,那么我们就会知道华为的云联盟是具有吸引力的。未来几年让我们拭目以待。
好文章,需要你的鼓励
生成式AI的兴起让谷歌和Meta两大科技巨头受益匪浅。谷歌母公司Alphabet第三季度广告收入同比增长12%达742亿美元,云服务收入增长33%至151.5亿美元,季度总收入首次突破千亿美元大关。Meta第三季度收入512.5亿美元,同比增长26%。两家公司都将大幅增加AI基础设施投资,Meta预计2025年资本支出提升至700亿美元,Alphabet预计达910-930亿美元。
ServiceNow等机构联合研究团队提出了RULER和I-MROPE两项创新技术,解决GUI自动化中AI难以准确定位界面元素的核心问题。RULER技术为AI提供明确空间参考系统,I-MROPE技术平衡位置编码的频率分配。实验显示在高分辨率界面上定位准确率从31.1%提升至37.2%,为GUI自动化的实际应用铺平道路。
谷歌DeepMind开发的多智能体AI系统通过让多个AI代理相互协作、讨论和辩论来解决复杂问题。该系统在医疗领域表现出色,能够在两天内完成人类十年的研究成果,包括发现新的药物重新定位候选物和治疗方案。AI临床医生"Amy"不仅能生成更好的诊断方案,还表现出比人类医生更强的同理心。这项技术有望在十年内实现零边际成本的全球医疗服务普及。
上海交大团队开发SurveyBench评估体系,系统检验AI学术综述写作能力。研究发现,虽然AI在语言流畅度等表面指标上接近人类水平,但在内容深度、技术细节和抽象总结方面仍有显著差距,平均比人类综述低21%。研究揭示AI写综述面临深度理解不足、缺乏关联思维、抽象能力有限三大挑战,建议未来采用人机协作模式。