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硅谷金牌創投人心目中的下一個計算時代
編輯:造就 發布時間: 2016-5-3 14:44:00    文章來源:百度百家
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作者背景:Chris Dixon系美國著名科技初創投資人,投資過的公司包括Kickstarter、 Warby Parker、Stripe、Pinterest、Foursquare、Flatiron Health、Bloomreach、Stack Exchange、Optimizely, Skype、Sift Science、Oyster、Behance (被Adobe收購)、TrialPay (被Visa收購)、Smart Things (被三星收購)、OMGPOP (被Zynga收購)、Truaxis (被Mastercard收購)、DocVerse (被Google收購)、ScanScout (IPO)、Invite Media (被Google收購)。


計算行業存在兩個相對獨立的周期,一個是金融周期,另一個是產品周期。近來,很多人都在糾結的一件事情是,目前整個行業到底處在金融周期的哪個階段?金融市場吸引了大量的目光,這些市場往往會出現難以預料的波動,有時還非常劇烈。相比之下,產品周期吸引的關注較少,盡管它才是推動計算行業前進的真正動力。


通過回顧過去、展望未來,我們可以試著去了解和預測產品周期。在科技業的產品周期中,平臺和應用之間存在一種彼此加強的關系。新平臺使新應用成為可能,而新應用使新平臺更具價值,二者形成了一種良性循環。雖然某些小規模、細分的周期循環時時刻刻都在發生著,但每隔一段時間(從歷史統計看大概是每隔10到15年),就會出現一輪變個性的重大周期,徹底重塑計算行業的版圖。



財務和產品周期通常各自獨立地演進


類似這樣的例子,比如個人電腦,它催生了文字處理軟件、電子表格程序和其他很多桌面應用。再比如互聯網,它孕育了搜索引擎、電子商務、電子郵件、即時通訊、社交網絡、軟件即服務(SaaS)商業應用和其他很多服務。還有智能手機,它帶來了移動聊天軟件、移動社交網絡、拼車等按需服務。當前,我們正處于移動時代,可能還會有更多的移動創新接踵而至。


每個產品時代都可以分成兩個階段。第一個是醞釀階段,也就是新平臺已經誕生,但價格昂貴、不夠成熟、不易使用;第二個是增長階段,亦即新產品解決了那些問題,進入快速增長時期。Apple II電腦于1977年問世(Altair在1975年推出),但真正開啟PC增長階段的是1981年發布的IBM PC。



PC年銷量(千臺)


互聯網的醞釀階段發生在上世紀80年代和90年初,當時主要被學術界和政府當作文本工具使用。1993年問世的Mosaic網絡瀏覽器開啟了增長階段并持續至今。



全球互聯網用戶數量


功能手機在上世紀90年代出現,Sidekick和黑莓等早期智能手機在本世紀初誕生,但智能手機的增長階段是在2007到2008年才真正開始,標志就是iPhone和緊接著的安卓。此后,智能手機使用率出現爆炸式增長,目前全世界大約有20億人在用。預計到2020年,全球80%的人口將擁有智能手機。



全球智能手機年銷量(百萬部)


按照每隔10到15年,平臺更迭一次的模式,下一個計算時代理應正在醞釀中,并且將在幾年內進入增長時代。當前,無論是在硬件還是在軟件領域都涌現出諸多重要趨勢,從中我們將有機會了解到下一個計算時代究竟正在何處醞釀。本文將探討這些趨勢,并就計算行業的未來進行一番暢想。


硬件:小,便宜,無處不在


在大型主機時代,只有大機構才買得起電腦。小型電腦問世之后,較小的機構也能用得起了,PC普及到了家庭和辦公室,智能手機則成為個人物品。


眼下,我們正在進入處理器和傳感器越來越小、越來越便宜的時代,電腦的數量將大大超過人類。這有兩個原因。一是半導體行業在過去50年里的不斷進步(摩爾定律);二是克里斯·安德森(Chris Anderson)所說的“智能手機戰爭的和平紅利”——由于智能手機的飛速發展,處理器和傳感器得到了大規模投資。拆開現代化無人機、VR頭盔或者物聯網設備,你會發現其中大多是源自智能手機的零部件。


在現代半導體時代,焦點已經從獨立CPU轉向包含了多種專業芯片的系統級芯片。典型的系統級芯片包含高能效的ARM CPU以及用于圖像處理、通訊、能源管理、視頻處理和其他方面的專用芯片。


這種新架構將基礎計算系統的價格從大約100美元拉低到10美元左右,電腦甚至只要5美元。這些芯片電腦的成本很快就會降到1美元以下,在所有產品中都植入電腦不再是個夢。同時,高端處理器也實現了引人注目的性能提升,特別是GPU,如今其用途不僅是傳統的圖像處理,還可用于機器學習算法和虛擬/增強現實設備。按照目前幾家廠商的規劃,未來幾年GPU性能還會有很大的提升。


量子計算技術的前景還未可知,目前基本上僅限于實驗室里,但如果在商業上變得可行,這項技術將使生物和人工智能等領域的某些算法實現飛躍式性能提升。


軟件:人工智能(AI)的黃金時代


如今軟件領域有很多激動人心的進展。分布式系統就是一個好例子。隨著計算設備數量的爆炸式增長,多設備并行處理任務,以及設備之間的通信和協同越來越重要。值得關注的分布式系統技術包括并行處理大數據問題的Hadoop和Spark等系統,以及可以保護數據和資產的比特幣/區塊鏈。但最激動人心的軟件突破是在AI領域。人工智能這個概念已經炒作了很長時間,但之前一直沒能拿出點像樣的東西來。計算機科學之父阿蘭·圖靈(Alan Turing)曾經預言,到2000年計算機就能成功模仿人類,然而呢……


盡管如此,我們有充分的理由認為AI現在終于邁向它的黃金時代。在AI領域,深度學習不斷涌現令人驚喜的進步。這是一種機器學習技術,其概念的普及,要歸功于谷歌(Google)當年那個讓電腦學習什么是貓的項目。其實,派生出深度學習的人工神經網絡早在上世紀40年代就有人提出來了,依靠新的算法、低成本的并行計算能力和廣泛可用的大數據集,才讓它變得可行起來。



ImageNet計算機視覺識別挑戰的錯誤率(紅線=人類表現)


我們這些普通人很容易把深度學習誤認為來自硅谷的又一個時髦術語。但眼下在這個領域里,無論是技術理論還是實用成果,都堪稱驚喜連連。例如,在ImageNet計算機視覺識別挑戰中,在沒有采用深度學習技術之前,獲勝算法的錯誤率在20%到30%,而在使用它之后,準確率不斷提高,去年終于超過了人類。


與深度學習有關的很多論文、數據集和軟件工具現在都是開源的。于是每個人、每個機構都可以獲取它們,用以打造強大的應用。WhatsApp創造了一款全球性的移動聊天應用,只靠50名工程師就服務了9億用戶,而前幾代聊天軟件則需要數千名工程師來支持。這種“WhatsApp效應”也出現在AI領域。像Theano和TensorFlow這樣的軟件工具,再加上用于訓練計算機的云數據中心和便宜的GPU,使得小規模的工程師團隊也能打造先進的AI系統。


很快,我們將看到各種產品的“智能”明顯提升,包括:語音助手、搜索引擎、聊天機器人、3D掃描器、語言翻譯機、汽車、無人機、醫療成像系統等等。打造AI產品的初創公司必須高度關注具體的應用,這樣才能和那些將AI擺在頭等位置的大型科技公司一較高下。收集的數據越多,AI系統就會越優秀,這意味著有可能產生一種良性的數據網絡閉環(更多用戶→更多數據→更好產品→更多用戶)。地圖初創公司Waze利用數據網絡效應來打造更好的地圖,比資金雄厚得多的競爭對手更加精準。估計其他成功的AI初創公司也將采取類似策略。


軟件+硬件:新電腦


在整合了硬件和軟件新突破之后,目前處于醞釀階段的各種新計算平臺已然呼之欲出,其中有一些可能會進入到增長階段。雖然它們的設計和整合各有各的路子,但有一個共同的主題:把智能虛擬層面嵌入現實世界,為我們提供更新、更強的能力。以下是對幾種新平臺的簡要介紹:


汽車。谷歌、蘋果、優步(Uber)和特斯拉(Tesla)等大型科技公司正在將大量資源用于研發自動駕駛汽車。像特斯拉Model S這樣的半自動駕駛汽車已經公開銷售,并將不斷進行快速迭代。全自動駕駛將需要更長的時間才能實現,但可能五年內就會上市。其實能做到全自動駕駛的汽車已經有了,幾乎不比人類司機差,只不過受到文化和監管方面的因素限制,可能它必須比人類司機出色得多,才能得到廣泛認可。


預計對自動駕駛汽車的投資將大幅增加。除了大型科技公司之外,大型汽車廠商也開始認真地對待自動駕駛技術。初創公司也不甘寂寞,說不定能搞出來一些有趣的產品。深度學習軟件工具已經變得非常強大,程序員單槍匹馬就能編出半自動駕駛軟件來:


無人機。如今的消費級無人機,雖然硬件很強大,但軟件卻太骨感。在不久的將來,無人機將整合先進的計算機視覺技術和其他AI系統,使它們變得更加安全、更易于操控、更加多用途。在繼續作為自娛自樂的工具之外,也會有重要的商業用例。涉及到攀爬樓宇、高塔和其他建筑物的危險工作,都可以交給無人機完成,并且更安全、更高效。


物聯網。物聯網設備的明顯用例包括節能、安全和便利。Nest和Dropcam就是前二個類別的好例子。在便利類別中,最有意思的產品之一是亞馬遜(Amazon)的Echo智能音箱。大多數人以為Echo只是個噱頭,但用過之后,他們就會驚訝地發現這款產品多么實用,它很好地說明了語音界面有多么高效。


具備廣義人工智能、可以進行全面對話的機器人可能還需要一段時間才能誕生,但正如Echo所示,現在語音技術已經能勝任有限的語境。隨著不斷突破的深度學習技術被應用在量產設備上,AI對語言的理解能力應該會更上一層樓。物聯網在企業市場也用途廣闊。例如,帶有傳感器和能聯網的設備在工業設備監控領域就大有用武之地。


可穿戴設備。如今的可穿戴計算設備受制于幾個因素,包括電池、通信和處理能力。目前為止獲得成功的可穿戴設備應用范圍還較窄,比如健康狀況監控。隨著硬件繼續改進,可穿戴設備將像智能手機那樣支持豐富的應用,并開辟出廣闊的新應用領域。和物聯網一樣,語音可能將成為主要的用戶界面。


虛擬現實。對于虛擬現實而言,2016年是激動人心的一年:Oculus Rift和HTC/Valve Vive的發布意味著舒適的沉浸式虛擬現實系統終于達到可以銷售的水平。虛擬現實系統必須足夠好,才能避開“恐怖谷”陷阱。好的虛擬現實系統需要特殊的屏幕、強大的顯卡和準確追蹤用戶位置的能力。今年,普通消費者終于能體驗一下什么叫做“身臨其境”——你的感觀被完全欺騙,感覺整個人都被傳送到虛擬世界中。


虛擬現實頭盔未來還會繼續改進,并且價格變得更加親民。需要進步的主要領域包括:1)用來渲染以及拍攝虛擬現實內容的新工具;2)用手機和頭盔直接追蹤和掃描的機器視覺;3)呈現龐大虛擬環境的分布式后臺系統。


增強現實。增強現實可能將在虛擬現實之后到來,因為除了虛擬現實的大部分軟硬件要求之外,增強現實還需要額外的技術。例如,增強現實需要先進的低延遲機器視覺,以便逼真地將真實物體和虛擬物體整合到同一個互動場景中。盡管如此,增強現實可能會比大家預料的更早實現實用化。


下一個計算時代是什么?


計算時代每隔10到15年更迭一次的模式可能已經結束,最后一個遵循這種模式的,就是我們目前身處的移動時代。新的時代興許還要一段時間才能到來,或者在我前面提到的那些新趨勢中只有一部分能闖出大名堂來。我本人認為,我們將迎來的還找個新時代,不會是過去幾輪那樣一家獨大的時代,而是齊頭并進的時代。


“智能手機戰爭的和平紅利”導致新設備的大爆發,而軟件尤其是AI的發展將使這些設備變得智能和有用。前面提到的很多前沿技術現在已經存在,并將在不久的將來被廣泛使用。觀察人士指出,那些新設備很多都處于“尷尬的青春期”,那是因為它們還處于醞釀階段。就像上世紀70年代的PC、80年代的互聯網和21世紀初的智能手機一樣,我們正窺見尚未真正降臨的未來。未來將是這樣的:盡管市場起起伏伏,人們熱情也潮起潮落,但計算技術一直在穩步邁進。


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