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大家好，我是吴军。今天给大家讲一讲关于算力的故事。 算力现在是一个很热门的词，一般可以把它理解成计算机的计算能力。其实它英语里的称呼叫做“computational power”，power实际上是一种动力，因为它不仅仅反映一种能力，而且是一个很形象的比喻。 就是说算力实际上是现代社会动力的来源，这帮助我们理解算力有什么应用。 以及大家还可以了解一个词“普慧算力”，指所有人都能受益的这样一个算力，其实也是我们将来社会和个人的一个动力。  算力从哪里来？ 讲算力，先要讲算力从哪里来，从计算机来。 人类真正能够谈得上有算力的计算机是世界上第一台电子计算机，叫做“ENIAC”，这是美国“二战”时为了计算长城火炮的弹道轨迹而设计的一台计算机。 这台计算机当时设计的速度是每秒钟做5000次浮点运算，大概不到大家今天智能手机的一亿分之一，所以可以想象出算力的进步还是很快的。 不过在当时，这台计算机的算力已经非常了不起。这是1946年造出来的，既然造出来就要算一算当时的任务，即长城火炮的时间。记得是同时把炮弹打出去，结果炮弹还没有落地，这个计算机先算出来了。 所以当时参观这台计算机的英国元帅蒙巴顿勋爵非常惊讶，他说“哇，这个东西真快呀，就像有电的脑。”从此计算机就有了一个别称，叫做“电脑”，所以电脑这个产品跟算力就一直是相关的。  算力演进的第一阶段与商用 算力发展到今天，我个人认为分四个阶段，或者是第三阶段正在向第四个阶段过渡。 先说第一个阶段。 这个阶段其实是大型机的阶段，以IBM为代表。 计算机刚发明出来，大家都知道很快，但实际上真正需要利用计算机来计算的问题，大家想不出太多来，所以计算机主要的用途就是一个，做科学计算，而且是那种计算量非常大的科学计算。 但接下来IBM做了一件事，让自己成为真正的商用机器公司了。 在上世纪50年代末，IBM向一家航空公司推销了一台电子计算机，让它来进行航空公司飞机的订票业务。 在以前，航空公司订票实际上都是靠代理商互相之间打电话，把电话打到公司里去，然后谁订了哪张票，就在总部的一张大表上画一个勾，把位子给圈掉。 这就有很大问题：第一，人工成本太贵；第二，有些时候会有冲突。 但当时计算机很贵，所以大家都还是手工订票。 一开始，大家都觉得我们买这么贵一个东西有什么用，成本增加那么多。但后来一下子发现，效率提高更多，而且很多原来避免不了的冲突都避免了。所以就可以看出算力其实真正对经济产生了作用。 这就是算力发展的第一个阶段，是集中式的，由一家大公司生产出大型的计算机，然后提供给企业来使用， 由于计算机很贵，而且是ToB的，并且当时的输入输出设备都很慢，所以那时候计算机主要采用一种分时系统。 就是说有个集中的计算机供大家一起使用，然后连出去好多终端，那些终端能够输入输出一些数据，但它其实不具有处理信息的能力，所有信息都要集中到最终的计算机来处理。 所以当时是集中式提供算力的一种模式。 早期的计算机算力使用还有这样一个特点，由于计算机当时显得很复杂，操作系统也不像今天这么简便，甚至可以说是困难，因此必须有一个专家才能操作这台计算机，相应操作的费用是很高的。 比如卖一台计算机100万美元，一年的服务费，便宜一点10万美元，贵一点20~30万美元，非常高，IBM实际上也是靠服务这种形式来挣钱。 总结当时的几个特点： 第一，集中式地分配使用算力，而且生意都是ToB的。 第二，除了卖硬件的钱以外，服务费是当时很大的一笔收入，也就是说算力当时是以服务的形式来卖的。  从集中到分布， 谁是第二阶段的最大赢家？ 接下来谈算力的第二个阶段。 到了上世纪60年代初，有两位科学家，一位是后来创办英特尔公司的罗伯特·诺伊斯，还有一位是当时德州仪器公司的基尔比，他们两人发明了集成电路，可以把很多的晶体管集成到一个芯片中。 这就让计算机的整体成本比以前用一个个元器件来做的时候下降了很多，性能提高很多，而且耗电量会降低非常非常多。 大家不要小看耗电量这件事，我们谈算力的时候，尤其是到了今天，不谈耗电量是没有什么意义的。绝对地让算力增加是一件容易的事，让单位耗电量能产生更多算力才是本事。 到了1965年，摩尔就提出了摩尔定律，启发人们可以把好多小的集成电路合成到一个大芯片里，做一个大的集成电路，然后这个大的集成电路芯片的处理器性能或存储器性能每18个月可以翻一番，里面的功能就可以越做越强、越来越大，而且价格越做越低。 18个月翻一番是什么概念？差不多5年可以涨10倍，十年就可以涨100倍，这个速度是非常可观的。 按照这个速度一下子翻上去的话，用不了多久，很小的计算机，也就是用超大规模集成电路做得计算机性能，就有可能和IBM过去大型计算机相媲美了。 于是在上世纪70年代就发生了这样一件事，有人用价格很便宜但是性能越来越高的处理器来做小型的或者叫微型的电脑。所以最终在个人电脑时代或PC时代受益的实际上是苹果，以及后来的另外几家公司。 在苹果做出来个人电脑以后，IBM也做了性能更高、更好的个人电脑，但是个人电脑这种生意和IBM原来传统出卖算力的商业模式是相矛盾的。 个人电脑，大家主要是entertainment（娱乐），属于另一个市场。不过不排除有一些小企业的个人电脑已经能解决一些问题了，只不过还没有形成真正影响全社会的算力。 但是随后，个人电脑和另外一样东西结合起来发挥了巨大的作用，就是互联网。 比如有一些科研单位，原来是十个部门共用这台计算机，后来不用了，可以每个部门买一台个人电脑，十台个人电脑速度肯定比一台大型机快，有了数据用互联网共享就好。 再往后发展，有人发现我们可以在中间建立一台为大家提供更多资源的共享服务器，然后周围连上一大堆个人电脑，形成了当时叫做server服务器和client顾客这样一种合作的模式。这种模式就比早期纯粹集中式提供算力的方式已经好很多了，算力就变成了一个分布式。 在那个年代，谁制造的个人电脑越多、越快、市场占有率越高，谁就是整个市场、时代的赢家。 最早是苹果，但苹果很快被IBM超过了，可IBM又不是一个专注做个人电脑的企业，就给了其他一些新的企业机会。 但这几家都不是最后的胜利者，最后的胜利者其实是一家中国公司，也就是大家都知道的联想集团。 联想集团在起步的时候跟全世界当时上百家做兼容IBM电脑的公司没有任何差异，至少当时看不出来。 只不过中国当时所有的公司其实都在做本土市场，很少走向国外，联想一开始眼光就比较高： 第一，它虽然是做兼容IBM的产品，还是追求高质量。 第二，它从一开始就瞄准了全球市场。即便一开始市场占有率比先发的康柏、惠普、戴尔可能没什么优势，但如果坚持二十年做一件事把它做好的话，这个结果还是很可观的。 联想走到第一名的过程中，还做了两件非常有远见的事。 第一件事是收购了IBM个人电脑的业务。 有了互联网以后，我们发现计算机终端实际上要跟大家联系的需求很强，并且我们日常遇到的计算，一台笔记本电脑足够应付了。 所以联想超过了惠普，成为了在第二阶段分布式算力阶段最大的赢家，当时是全世界算力最大的提供商。所以联想成功的经验，我觉得除了国际化的眼光以外，能坚持二十年甚至更长时间做好这么一件事也很重要。 再到后来，联想又收购了IBM的服务器部门，在当时有什么好处还看不出来，到第四阶段，大家会看到，这一步棋虽然是在十多年前走的，实际对后来的竞争有非常大帮助。  为什么会出现云计算？ 算力发展第二阶段相比第一阶段有这么几个变化： 第一，有To C的市场了。 第二，价格下降很多，数量变得很大，是以量取胜的。 但这同时也带来一个很大的问题，就是说算力其实没有完全发挥出来。 一台计算机放在家里，大概一天能用三四个小时就不错了，处理器也不可能是满负荷工作，因为大部分的计算不需要处理器或者存储器满负荷的工作。 这个效率其实是非常低的，低到什么程度？ 我在腾讯的时候做过一个统计，发现大概有差不多1/3的服务器每周的负载连5%都不到，也就是说大部分计算能力其实都是浪费掉的。 当时由于网络发展还是很快，计算机之间的通讯速度和计算机内部通讯速度几乎是一样的，有人就想，能不能把所有的计算机合并到一起来使用。 也即让各台性能差不多，而且型号比较一致的计算机合在一起来处理使用，比如1000台计算机合在一起来做一件大事。这时候就出现了云计算的概念，这是算力发展的第三个阶段。 云计算这个概念最早是Google提出来的，但实际上这项技术在更早时间就已经有了。 上世纪90年代，我在美国大学做研究时其实就用到一些工具，是当时UC伯克利（加利福尼亚大学伯克利分校）开发的，能够把一个大任务分布到各个小规模的服务器上，然后再把结果综合起来返回，这样一些工具已经有了。 再有一个是大家可以共享资源，这段时候你不用了，别人可以用，系统自动排队。当大家把资源都放在一个池子里的时候，池子里资源的利用率就非常高。 云计算的发展还和两件事情有密切的关系： 第一，大家发现摩尔定律本身快走到头了，单纯提高计算机性能可能上不上去了，很多任务现在需要多台计算机同时来处理。在这样一些条件下，大家觉得资源该放到一起来使用，这是产生需求的第一个原因。 第二，单位里原来一个人管一台电脑是很容易的事，可要管1000台电脑还真是很困难，不如把这种工作都交给一个集中的公司来管，不单是资源都放在一起来用，管理也放在一起。 还有就是移动互联网的出现，使得大家希望随时随地能够访问数据。数据放到每人家电脑里就不好随时随地访问，所以最好把数据都集中放在一起。 很有意思，到了第三阶段又走向集中了。第一阶段是集中，第二阶段是分散或分布，第三阶段又集中了。  云计算的优势与劣势 集中归集中，但它不是简单重复第一阶段的技术和商业模式。 技术就不用讲，它完全用不同的技术，商业模式到了第三阶段其实也不太一样。 首先它不像第一阶段要卖服务了，实际上是卖的计算资源，不需要把一个员工派到你的公司来替你使用，这是第一。 第二，第一阶段基本上只有政府和大企业在使用，到第三阶段，云服务的受益者更多是个人，很多事原来你自己家里的计算机是完不成的，特别是数据共享，有了集中的算力在一起的时候，是可以完成的，这一点是很大的进步。 再一个实现的方式也是不同的，以前是制造计算机的公司提供算力，现在到第三阶段，其实制造服务器的公司和提供算力公司分开了。 大家一般现在能看到的是提供算力的公司，比如一说到国外，就是有Google，有亚马逊、微软这些云计算公司来提供算力，国内是腾讯和阿里巴巴在提供算力。 但实际上大家有没有想过，上述这些公司其实都不是原来制造计算机的公司，这些工作其实依然是原来那些制造个人电脑和服务器的一些厂家帮助制造的，比如像联想。 阿里巴巴或者腾讯建了很多数据中心，实际上里面用的很多服务器还是联想提供的。 我们当时宣传云计算有这么几个优点： 第一，可以随时随地地来访问计算资源，包括你的信息。 第二，它安全性有保障。我们觉得把资源集中管理以后，由专业的人来管理，比你在家里自己业余的人来管理更有保障。 第三，当时考虑到用集中起来的服务器可能能干一件大事，你自己在家里或者在小单位里那几台电脑是办不到的。 我们当时预言基本上都对，但现在我们也开始反思，反思的原因主要出在安全性上。 就是说云计算中心其实从外面被攻破，数据丢失这种情况不多，相比在此之前各家自己管理的计算机系统来讲并不更多，但是有一条，世界上今天丢东西，像企业丢东西最多的其实不是外贼，是监守自盗。 第二，更大的一个问题是数据霸权。比如某一些云计算公司，你买了它的服务，它有很多隐含的霸王条款，比如你在上面做了交易，它自己也存了一份，最后它积攒的数据特别多，它反过头来来赚更多客户的钱，还美其名曰说这是改进体验。体验改进没改进不知道，你的钱更多被他赚走了。 我其实也在反思这件事，包括我们最早这一批宣传云计算的人，可能可以看到技术好的一面，但实际上对人的恶永远是估计不足的。  进入混合云时代 接下来就要讲算力发展的第四个阶段，其实第四个阶段和第三个阶段是并行的，只是给它单拿出来以后，觉得以后可能它发展得会更快一些。 在第三个阶段出现云计算的时候，就有另外一种说法，出现了所谓的私有云。刚才讲Google、亚马逊或者阿里巴巴、腾讯这种叫做公有云，往后就出现了私有云。 关于私有云，其实比较早的时候，像IBM就提出来了，比如用一个集装箱，里面有一整套的供电、空调、散热等等系统，这里可以装数百个刀片服务器，可以提供给某一家中型企业甚至大型企业使用，这种首先安全性肯定会得到很好的保障，其他人扒不了它的数据。 其实各家原来造PC的厂商也开始思考转型的问题，如何通过用原有的一些技术加上一些新技术，把产品重新地改造来适应一些新的需求。 如惠普，惠普其实分成了两家公司，一家叫HPC，就是卖个人电脑的公司，还一家叫HPE，E就是enterprise，就是企业级的电脑公司。 后来戴尔转型以后，基本上个人电脑就卖得很少了，其实都专门做这样针对大中型企业的私有云业务。还有一家必须也要提，是中国的联想集团，其实做的是同样一件事情。 突然会发现，当初联想收购IBM服务器部门这个眼光其实很好，现在是比肩世界最领先的一些私有云的企业，而且从市场占有率以及技术水平来讲也做得很好，实际上是国内几乎是唯一一家能够真正和这些大型跨国企业来竞争的公司。 大家可能会担心私有云这种会不会效率不如公有云，有时候看需求，不完全是看绝对性能。它有几个好处： 第一，安全性比较好。 第二，因为它专门为了某一家企业来配了一些相应的软件和应用，所以可以把整个性能按照自己的需求优化的比较好。 实际上从现在发展来讲，既有了公有云，又有了私有云，肯定就会有人想能不能放到一起去，这就是我们接下来要讲的混合云。 最典型的像苹果，它一部分服务于客户的存储用的是Google和亚马逊的服务，但是它内部有些信息，就是说企业内的信息就不方便放到亚马逊和Google了，实际上用一个私有云来服务，你也可以认为这是另一种形式的混合云。 我倒觉得在未来，或第四个阶段应该是公有和私有的混合云。 实际上在这个阶段，我倒觉得大家也可以关注一下联想、戴尔这样一些公司。 现在是这样，阿里巴巴和腾讯这种公司不可能做container这种私有云的服务，但是反过来，实际上像戴尔、联想这些公司一直给所谓公有云公司做服务器的，其实它们也能够帮助像中国移动建真正给所有人用的大规模公有云的数据中心，但同时你要特殊需求container式的一些私有云的中心，它们也能做。这是我觉得现在的一个特点。  当今IT产业增长最快的业务在哪里？ 算力发展到第四个阶段以后，我们看到它和以前有些阶段会有一些相似性，或看上去有些重复过去的一些做法。 比如云计算似乎又是把资源给集中到一起，和早期集中式的管理相似。私有云又有点把云计算本身的集中式的变成有一些分布式的。但实际上历史不会简单地重复，科技它是不断进步的。 比如说大的云计算公司要做他的生意，他就会在考虑，我用了你的云服务以后，还需要把我现有的一些软件和一些服务再给移植到你这个平台上，这是一个额外的工作，也就是说从整个算力发展的第二阶段和第三阶段，硬件和软件相对是分离的。 那么在第一阶段时它是一致的，就是一家公司比如IBM提供了所有这些东西。到了第四阶段时，其实由大的企业级云计算提供商，比如IBM和戴尔或者联想这样的公司，他们在提供整个云计算机器的同时，比如联想的TruScale的同时，把所有的服务一起再提供上去。 而且很多时候收费也不完全是按照硬件价格来收费，是按需求、服务来收费，比如你有多大的业务量、有多少人、有多少工作人员同时在使用，要满足什么样的实时要求等等。 实际上，又出现了一个新的，从用户来讲的考量方式，也就是说得到同样的服务时，哪个成本最低。 从今天整个IT产业发展情况来看，发展最快的其实是为这些企业级用户提供算力或者叫云计算的这样一些业务。其实发展最快的已经不是互联网或者传统的一般的互联网服务了。 大家可能最近听到一个新闻，Facebook要裁大概1万多员工，这是它成立以来最大的一次裁员，也就是说在2008年金融危机时都没有进行过这样的裁员。 其实今天一般的互联网服务，增长已经比较慢了，如果把各个大的非互联网内的IT企业，打开它的财报看，比如IBM、Oracle、联想、DELL等等，你会发现它真正增长很快的部门就是给这种大企业提供，就是提供这样一些服务的业务。而且他们的占比都是越来越高的。  普慧算力将塑造新的未来 最后总结一下，未来的计算或者算力它的一些特点和它应用的场景。 先讲特点，我们从比较容易理解的来入手。 第一就是要快，就是高性能，今天你可能会知道，全世界总有一些企业造出越来越快的计算机，我们叫超级计算机的比赛，就是看谁的机器造得快，造得快的原因并不是说为了得冠军而得这个冠军，而是造得快以后，它有很多原来解决不了的问题它能解决，很多时候我们叫它高性能计算。 快是最高端，第二实际是个普及，就是普及到个人，普及到家庭，普及到中小企业，然后大企业、政府部门，就是各个级别的，那么需求越多了，种类也多了，普及是很大一个特点。 第三个特点，就是要聪明，过去的计算机，基本上早期就是裸机配上软件，智慧很重要，今天谈到算力，它不仅仅是提供一个简单计算或者来做一些简单的控制，它是智能化的，其中很重要的一条，就是说提高智能化的水平。 因此，有人把这个趋势叫做普及+智慧——“普慧”。 今天很多传统的产业，他们就在考虑一个问题，就是说我怎么升级，或者说传统企业的利润比较薄，那我怎么增加我的竞争性，你在竞争中处在第一的位置利润就高了，跑到第三去你基本常常就没有利润可挣了。 那么你要想从第三名变成第一名，很大时候需要通过这个算力，通过计算能够帮助你来实现这一点。这是我觉得今天我们要说算力它对整个经济有什么用，不仅仅产生了IT那一点收入，实际他在其他产业中这种规模效应，就是说帮助其他厂商升级以后，它有个放大效应。这是一个主要的（原因）。 再有一个特点，计算其实不仅仅是一个硬件的事儿，还要软件，真正想获得算力，实际上不可能自己有很多的工程技术人员所有的计算都由自己来完成，要用第三方的很多软件，真正有效的提供算力实际上包括把软件和服务业提供给大家。 所以这是将来可能会发展的一个道路，而不是说简单的各个公司单纯地拼比谁每秒多少次计算能力比较高，而且要拼比能够真正地满足每一个需求，谁能满足得好，可能将来整个市场会分成很多section，就是分层，细分成很多市场。 再讲讲什么地方，今天计算的负担最重，用的最多，或者说如果我们能额外提供出10倍的计算能力现在谁能受益。 首先，所有和人工智能有关的计算都是一些计算强度比较大的这样一些需求。 再有就是IoT，IoT现在还是在起步阶段，但是它会越来越多，包括IoT里一个很特殊的应用或领域，叫车联网，IoT我们说叫万物互联，车联网里面就涉及到很多计算问题，比如无人驾驶汽车或智能汽车，就有计算问题。 当然，大家可能还会举出很多各种各样的例子，我也想强调一条，将来这个计算第一是无所不在；第二我们传统的很多产业和社会现象，社会生活，加上计算就会变成一个全新的产业或者全新的一种生活方式。 怎么理解普慧算力？以前我常常用这个水和电来形容整个云计算，云计算是一种资源，拿水这个例子来打比方，就是说全世界不同人不同企业对水的需求是不一样的，比如大部分在家里用自来水就好了，你就是一拧开水龙头就有水了，大家就是都用一个水厂的水，这个水厂就相当于今天的云计算公司。 但是很多企业用水是很特殊的，比如说最特殊的一个企业——三峡，它用了整个一条长江的水，就是它自己一家用水量很大，还有一种比如说有特殊需求的举例子，比如像Google这种公司或者亚马逊，其实他们在这个水电站旁边之所以建计算中心。 原因很简单，因为它要大量的用水，它不太可能用自来水厂的水来给服务器降温什么的，这实际上是一件不合算的事，所以它这个用水的方式也是不一样的。比如说有些农田，也不太可能用自来水浇地，它是自己要打井，所以又是一种新的用水的方式。 所以算力也是一样，就是说社会上不同的人，不同的企业，不同的需求，会有不同的算力，那最后我们知道为什么叫普慧算力，就是它和表面上看起来都是一样的，最基本的它就是水，但不同的需求它其实需要不同的水，不同量的水，不同的方式提供水，所以算力也是这样子。 未来我觉得整个计算的发展是一个多样性的过程，而且是一个普慧于所有人的过程，每个人的需求不一样，所以要满足他们的需求，这个市场进行进一步的细分，而且未来大家对安全性的考量会比今天要高很多。 谢谢大家。 作 者：吴军 计算机科学家、硅谷投资人 |
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