当计算变成通用资源

最近看了阿里云创始人王坚博士的《在线》。书前半部分很不错，后半部分有些虎头蛇尾。但不管怎么样，我看到的是一个：

浙大心理学系教授博导兼系主任 + 微软亚洲研究院副院长 + 阿里巴巴CTO + 阿里云创始人 的这么一个跨界牛人对互联网和大数据的再思考。

他的一些观点很有启发性：

• 数据比功能更重要

• 用数据去改进现有业务，是传统领域；用数据去做以前做不了的事情比如预测，这才是大数据的范畴

• 离线的数据很难产生最大的经济化价值，在线之后才能凸显价值。今天的数据不是变“大”了，而是在线了。这是Google地图和诺基亚Here的区别，也是方正排版和Google的区别。

• 数据是核心竞争力，有2个方面：数据本身是核心竞争力，数据的处理能力也是核心竞争力。这个在我体验过Deep Learning和Amazon的AWS后有很深的体会，一会儿再讲。

• 云计算分为2个部分，一个是通用计算，一个是把计算变成一种公共的服务。就和电一样。这个同样在AWS上有很深的感触

• 移动互联网，或者说iTouch和iPhone的区别在于一个简单的3G/4G手机卡，因为这个保证了设备的随时在线，从而改变了整个体验流程。

好，现在来说一下AWS。最早接触到AWS还是在10年的时候使用他们的S3云存储服务，似乎那个时候这就是云服务的状态。

再之后慢慢的了解到了建站过程中的种种不便，部署、托管、服务器升级，防DDOS攻击等等。尝试过一次简单的AWS的部署服务，简直简单的可怕。你只需要：

1. 选择你的开发、编译、服务器环境
2. 上传代码

一切都为你准备好了。流量少的时候收费低，流量高了配置会自动升级，收费也会相应提高。所有的防火墙等等都不需要再考虑。虽说阿里云的架构比AWS牛逼，但体验上来说，还是有很大差距。

然后接触到了AWS上的云计算服务。任何人都可以免费的建立一个环境配置的模版，用户可以apply这个模版创建一个新的运行环境。如果你需要做Deep Learning，可以选择不同规格的GPU处理器；如果是普通计算问题，也有一堆规格的CPU可选择。曾几何时，我们自己在电脑上跑一个大运算量的方针可能要耗费3天时间。在AWS上，你只需要或许3-5美金，就可以在3小时内完成。速度的提升意味着效率的提升、信息流通的加速；从科研、基因工程到动画创意行业，都会因为速度而发生革命。

猎豹的傅盛层说过，“Deep Learning是把人工智能从算法问题变成了计算性能的问题”。如果计算资源和电力资源一样通用，随用随取按需付费，整个数据时代的面貌会变得更加的大为不同。

虽然现在阿里云的服务层面离AWS还有不少差距，但从王坚博士的眼中，我看到了一个把数据和数据计算变成和手机一样，在马斯洛需求理论底层的一个需求的未来。这样的洞察力，我想没有足够的通用知识，很难做到。