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硅谷金牌创投人心目中的下一个计算时代
编辑:造就 发布时间: 2016-5-3 14:44:00    文章来源:百度百家
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作者背景:Chris Dixon系美国著名科技初创投资人,投资过的公司包括Kickstarter、 Warby Parker、Stripe、Pinterest、Foursquare、Flatiron Health、Bloomreach、Stack Exchange、Optimizely, Skype、Sift Science、Oyster、Behance (被Adobe收购)、TrialPay (被Visa收购)、Smart Things (被三星收购)、OMGPOP (被Zynga收购)、Truaxis (被Mastercard收购)、DocVerse (被Google收购)、ScanScout (IPO)、Invite Media (被Google收购)。


计算行业存在两个相对独立的周期,一个是金融周期,另一个是产品周期。近来,很多人都在纠结的一件事情是,目前整个行业到底处在金融周期的哪个阶段?金融市场吸引了大量的目光,这些市场往往会出现难以预料的波动,有时还非常剧烈。相比之下,产品周期吸引的关注较少,尽管它才是推动计算行业前进的真正动力。


通过回顾过去、展望未来,我们可以试着去了解和预测产品周期。在科技业的产品周期中,平台和应用之间存在一种彼此加强的关系。新平台使新应用成为可能,而新应用使新平台更具价值,二者形成了一种良性循环。虽然某些小规模、细分的周期循环时时刻刻都在发生着,但每隔一段时间(从历史统计看大概是每隔10到15年),就会出现一轮变个性的重大周期,彻底重塑计算行业的版图。



财务和产品周期通常各自独立地演进


类似这样的例子,比如个人电脑,它催生了文字处理软件、电子表格程序和其他很多桌面应用。再比如互联网,它孕育了搜索引擎、电子商务、电子邮件、即时通讯、社交网络、软件即服务(SaaS)商业应用和其他很多服务。还有智能手机,它带来了移动聊天软件、移动社交网络、拼车等按需服务。当前,我们正处于移动时代,可能还会有更多的移动创新接踵而至。


每个产品时代都可以分成两个阶段。第一个是酝酿阶段,也就是新平台已经诞生,但价格昂贵、不够成熟、不易使用;第二个是增长阶段,亦即新产品解决了那些问题,进入快速增长时期。Apple II电脑于1977年问世(Altair在1975年推出),但真正开启PC增长阶段的是1981年发布的IBM PC。



PC年销量(千台)


互联网的酝酿阶段发生在上世纪80年代和90年初,当时主要被学术界和政府当作文本工具使用。1993年问世的Mosaic网络浏览器开启了增长阶段并持续至今。



全球互联网用户数量


功能手机在上世纪90年代出现,Sidekick和黑莓等早期智能手机在本世纪初诞生,但智能手机的增长阶段是在2007到2008年才真正开始,标志就是iPhone和紧接着的安卓。此后,智能手机使用率出现爆炸式增长,目前全世界大约有20亿人在用。预计到2020年,全球80%的人口将拥有智能手机。



全球智能手机年销量(百万部)


按照每隔10到15年,平台更迭一次的模式,下一个计算时代理应正在酝酿中,并且将在几年内进入增长时代。当前,无论是在硬件还是在软件领域都涌现出诸多重要趋势,从中我们将有机会了解到下一个计算时代究竟正在何处酝酿。本文将探讨这些趋势,并就计算行业的未来进行一番畅想。


硬件:小,便宜,无处不在


在大型主机时代,只有大机构才买得起电脑。小型电脑问世之后,较小的机构也能用得起了,PC普及到了家庭和办公室,智能手机则成为个人物品。


眼下,我们正在进入处理器和传感器越来越小、越来越便宜的时代,电脑的数量将大大超过人类。这有两个原因。一是半导体行业在过去50年里的不断进步(摩尔定律);二是克里斯·安德森(Chris Anderson)所说的“智能手机战争的和平红利”——由于智能手机的飞速发展,处理器和传感器得到了大规模投资。拆开现代化无人机、VR头盔或者物联网设备,你会发现其中大多是源自智能手机的零部件。


在现代半导体时代,焦点已经从独立CPU转向包含了多种专业芯片的系统级芯片。典型的系统级芯片包含高能效的ARM CPU以及用于图像处理、通讯、能源管理、视频处理和其他方面的专用芯片。


这种新架构将基础计算系统的价格从大约100美元拉低到10美元左右,电脑甚至只要5美元。这些芯片电脑的成本很快就会降到1美元以下,在所有产品中都植入电脑不再是个梦。同时,高端处理器也实现了引人注目的性能提升,特别是GPU,如今其用途不仅是传统的图像处理,还可用于机器学习算法和虚拟/增强现实设备。按照目前几家厂商的规划,未来几年GPU性能还会有很大的提升。


量子计算技术的前景还未可知,目前基本上仅限于实验室里,但如果在商业上变得可行,这项技术将使生物和人工智能等领域的某些算法实现飞跃式性能提升。


软件:人工智能(AI)的黄金时代


如今软件领域有很多激动人心的进展。分布式系统就是一个好例子。随着计算设备数量的爆炸式增长,多设备并行处理任务,以及设备之间的通信和协同越来越重要。值得关注的分布式系统技术包括并行处理大数据问题的Hadoop和Spark等系统,以及可以保护数据和资产的比特币/区块链。但最激动人心的软件突破是在AI领域。人工智能这个概念已经炒作了很长时间,但之前一直没能拿出点像样的东西来。计算机科学之父阿兰·图灵(Alan Turing)曾经预言,到2000年计算机就能成功模仿人类,然而呢……


尽管如此,我们有充分的理由认为AI现在终于迈向它的黄金时代。在AI领域,深度学习不断涌现令人惊喜的进步。这是一种机器学习技术,其概念的普及,要归功于谷歌(Google)当年那个让电脑学习什么是猫的项目。其实,派生出深度学习的人工神经网络早在上世纪40年代就有人提出来了,依靠新的算法、低成本的并行计算能力和广泛可用的大数据集,才让它变得可行起来。



ImageNet计算机视觉识别挑战的错误率(红线=人类表现)


我们这些普通人很容易把深度学习误认为来自硅谷的又一个时髦术语。但眼下在这个领域里,无论是技术理论还是实用成果,都堪称惊喜连连。例如,在ImageNet计算机视觉识别挑战中,在没有采用深度学习技术之前,获胜算法的错误率在20%到30%,而在使用它之后,准确率不断提高,去年终于超过了人类。


与深度学习有关的很多论文、数据集和软件工具现在都是开源的。于是每个人、每个机构都可以获取它们,用以打造强大的应用。WhatsApp创造了一款全球性的移动聊天应用,只靠50名工程师就服务了9亿用户,而前几代聊天软件则需要数千名工程师来支持。这种“WhatsApp效应”也出现在AI领域。像Theano和TensorFlow这样的软件工具,再加上用于训练计算机的云数据中心和便宜的GPU,使得小规模的工程师团队也能打造先进的AI系统。


很快,我们将看到各种产品的“智能”明显提升,包括:语音助手、搜索引擎、聊天机器人、3D扫描器、语言翻译机、汽车、无人机、医疗成像系统等等。打造AI产品的初创公司必须高度关注具体的应用,这样才能和那些将AI摆在头等位置的大型科技公司一较高下。收集的数据越多,AI系统就会越优秀,这意味着有可能产生一种良性的数据网络闭环(更多用户→更多数据→更好产品→更多用户)。地图初创公司Waze利用数据网络效应来打造更好的地图,比资金雄厚得多的竞争对手更加精准。估计其他成功的AI初创公司也将采取类似策略。


软件+硬件:新电脑


在整合了硬件和软件新突破之后,目前处于酝酿阶段的各种新计算平台已然呼之欲出,其中有一些可能会进入到增长阶段。虽然它们的设计和整合各有各的路子,但有一个共同的主题:把智能虚拟层面嵌入现实世界,为我们提供更新、更强的能力。以下是对几种新平台的简要介绍:


汽车。谷歌、苹果、优步(Uber)和特斯拉(Tesla)等大型科技公司正在将大量资源用于研发自动驾驶汽车。像特斯拉Model S这样的半自动驾驶汽车已经公开销售,并将不断进行快速迭代。全自动驾驶将需要更长的时间才能实现,但可能五年内就会上市。其实能做到全自动驾驶的汽车已经有了,几乎不比人类司机差,只不过受到文化和监管方面的因素限制,可能它必须比人类司机出色得多,才能得到广泛认可。


预计对自动驾驶汽车的投资将大幅增加。除了大型科技公司之外,大型汽车厂商也开始认真地对待自动驾驶技术。初创公司也不甘寂寞,说不定能搞出来一些有趣的产品。深度学习软件工具已经变得非常强大,程序员单枪匹马就能编出半自动驾驶软件来:


无人机。如今的消费级无人机,虽然硬件很强大,但软件却太骨感。在不久的将来,无人机将整合先进的计算机视觉技术和其他AI系统,使它们变得更加安全、更易于操控、更加多用途。在继续作为自娱自乐的工具之外,也会有重要的商业用例。涉及到攀爬楼宇、高塔和其他建筑物的危险工作,都可以交给无人机完成,并且更安全、更高效。


物联网。物联网设备的明显用例包括节能、安全和便利。Nest和Dropcam就是前二个类别的好例子。在便利类别中,最有意思的产品之一是亚马逊(Amazon)的Echo智能音箱。大多数人以为Echo只是个噱头,但用过之后,他们就会惊讶地发现这款产品多么实用,它很好地说明了语音界面有多么高效。


具备广义人工智能、可以进行全面对话的机器人可能还需要一段时间才能诞生,但正如Echo所示,现在语音技术已经能胜任有限的语境。随着不断突破的深度学习技术被应用在量产设备上,AI对语言的理解能力应该会更上一层楼。物联网在企业市场也用途广阔。例如,带有传感器和能联网的设备在工业设备监控领域就大有用武之地。


可穿戴设备。如今的可穿戴计算设备受制于几个因素,包括电池、通信和处理能力。目前为止获得成功的可穿戴设备应用范围还较窄,比如健康状况监控。随着硬件继续改进,可穿戴设备将像智能手机那样支持丰富的应用,并开辟出广阔的新应用领域。和物联网一样,语音可能将成为主要的用户界面。


虚拟现实。对于虚拟现实而言,2016年是激动人心的一年:Oculus Rift和HTC/Valve Vive的发布意味着舒适的沉浸式虚拟现实系统终于达到可以销售的水平。虚拟现实系统必须足够好,才能避开“恐怖谷”陷阱。好的虚拟现实系统需要特殊的屏幕、强大的显卡和准确追踪用户位置的能力。今年,普通消费者终于能体验一下什么叫做“身临其境”——你的感观被完全欺骗,感觉整个人都被传送到虚拟世界中。


虚拟现实头盔未来还会继续改进,并且价格变得更加亲民。需要进步的主要领域包括:1)用来渲染以及拍摄虚拟现实内容的新工具;2)用手机和头盔直接追踪和扫描的机器视觉;3)呈现庞大虚拟环境的分布式后台系统。


增强现实。增强现实可能将在虚拟现实之后到来,因为除了虚拟现实的大部分软硬件要求之外,增强现实还需要额外的技术。例如,增强现实需要先进的低延迟机器视觉,以便逼真地将真实物体和虚拟物体整合到同一个互动场景中。尽管如此,增强现实可能会比大家预料的更早实现实用化。


下一个计算时代是什么?


计算时代每隔10到15年更迭一次的模式可能已经结束,最后一个遵循这种模式的,就是我们目前身处的移动时代。新的时代兴许还要一段时间才能到来,或者在我前面提到的那些新趋势中只有一部分能闯出大名堂来。我本人认为,我们将迎来的还找个新时代,不会是过去几轮那样一家独大的时代,而是齐头并进的时代。


“智能手机战争的和平红利”导致新设备的大爆发,而软件尤其是AI的发展将使这些设备变得智能和有用。前面提到的很多前沿技术现在已经存在,并将在不久的将来被广泛使用。观察人士指出,那些新设备很多都处于“尴尬的青春期”,那是因为它们还处于酝酿阶段。就像上世纪70年代的PC、80年代的互联网和21世纪初的智能手机一样,我们正窥见尚未真正降临的未来。未来将是这样的:尽管市场起起伏伏,人们热情也潮起潮落,但计算技术一直在稳步迈进。


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