10｜法则四：架构设计中怎么判断和利用技术趋势？

Nvidia VS Intel 这个战役的结果：以当前态势来看，Nvidia最后会胜利 1、CPU方面，Nvidia收购了ARM，ARM在未来更有优势。 a、移动设备方面，ARM架构本身就简单， 功耗低，扩展性更好，更适合移动设备。 b、PC设备方面，ARM在PC市场也在蚕食Intel市场。以苹果为例，当苹果全线系列的产品都换成ARM架构之后，苹果会实现真正意义APP跨平台。PC换成ARM，无论是硬件厂商还是OS厂商，都可以用更低的成本，来满足不同的商业群体。 c、这样Intel只有服务器方面的优势。但现在专业服务器方面又被ARM和GPU吃掉了一部分，Intel难以把这些份额拿回来，无法增长。 2、GPU方面，Intel从来没有什么优势。 a、元宇宙这一波，正是ARM【移动计算】+GPU【图形计算】的时代，Intel没有时代红利。 b、如果Nvidia将做出了AMR+GPU的低价芯片，这场战役可能会提前结束。 3、通讯芯片方面，两家公司一样弱。 4、公司战略方面 a、Nvidia更重技术，领导层对技术的前瞻性有更好的把控。 b、Intel被逼无奈刚任用了技术背景的CEO，为时已晚。之前的CEO商业是成功的，但失掉了技术的未来。 5、如果Intel不能出现象级产品，后面可能就是另一个AMD了。 按老师建议的，我这个长期在Intel平台下工作的人，可能要考虑一下换个技术栈了，压力山大。。。

冬白老师真是个了不起的学习者，我从中看到你广博的学习痕迹，也极度喜欢你大量的事实和例证。巴菲特和查理·芒格强调的垄断优势的第一点永远是规模优势。这里我觉得你比芒格讲的更棒。许多现实情形之所以长成这样确实都是经济规模在起作用，比如为什么摩尔定律是18个月一更新，或者20个月一更新，我之前看到一篇文章从经济角度分析计算。大概就是芯片设计和制造费用是指数级增长的，需要销售这么久的新一代芯片才能筹到足够的成本来开发下一代。 技术真正的推动力来自市场，需求规模决定技术走向。这句话可以认为是完全正确的，但是这个市场却未必是个已经被验证的市场。实际上从技术获益有两种方式，一种是技术的开发者，一种是技术的采用者。后者有可能是熊彼得口中创新企业家眼中的市场。实际上，现在长生不老、可控生化合成淀粉、氨基酸等技术都已经具备将要成熟的条件。但是这些推动力更多是试图摆脱路径依赖的风险投资家和创新者的赌博。开发者要想从一个技术中获益需要早期，条件不太成熟时候介入。 采用者获益则主要由采用者自身所占据的情境决定，我的意思是查理芒格说的，实际上，新技术往往只是提高了准入基线，实际上采用者并不能在环境中获得额外优势，但是对于领先和深护城河的企业，新技术就像大海抬升了海平面，水涨船高，效率的提高可以进一步优化效率，增强竞争力。 至于intel和NVIDIA的竞争，相比之下英特尔非常了不起，英伟达是没有前途的垃圾。固然老黄是个奇人，市场眼光毒辣，竞争态势逼人。但是计算路线的未来并不属于英伟达，计算的未来一个是属于光子计算，光子计算机可以带来6个数量级的性能优势，而且未来十几年就会实用，英特尔在此深耕多年。计算的另一个未来是神经拟态计算，这个也可以把计算功耗下降到万分之一。现在英伟达对应的深度学习的基础是可微分统计学习，但是神经拟态计算的基础是时间差分强化，那里存在一个全新世界，一个等价把全世界人脑无限分发的世界，英特尔现在在此下了重心思。英特尔现在的不幸是之前ceo是市场导向过度的，此类公司必须通过在技术浪潮和技术生态中保持在前浪才能推动产业链。英伟达在大风口，但是不具有转型的能力基础。但你知道，现在AI对运算量的需求早已爆发，摩尔定律相较已然失色。需求是最好的驱动力。

1. 关于混部：混部打破了资源的独占和隔离，将资源放到一个大池子里，资源分配交给调度系统。短期来看，资源分配和调度的不完善，会导致部分服务的稳定性受到影响；但长期来看，混部降低了单位资源的成本，而且资源分配调度的逐渐完善使得服务稳定性的问题能得到解决，这个过程其实很类似分布式技术发展的历程。而且从规模化的角度来看，集群规模越大，资源池越大，动态调配的空间越大，资源利用率会越高，单位成本会越小。因此我觉得混部短期会带来阵痛，但是长期是有利企业发展的。 2. 想请教老郭：硬件趋势，文中提到最关注的是“出货量”，性能和功能是否同样重要? 还是是出货量其实是最终的一个综合反馈，性能、功能、市场需求，其实都体现在出货量里了? 3. 还想请教老郭：对于业务开发来说，可能更关注的是技术的成熟、稳定，“至捧期”的技术是更被推崇的，一般不首先考虑很新的技术。对于业务开发来说，怎样在技术发展趋势和业务稳定之间取舍平衡? 4. 最后，表示一下感谢：老郭你的课让我有点感动（流泪表情），技术人买课大多是去追逐某一火热技术，以增强自身的技术竞争力。但是你的课多少有点“背道而驰”，首要的不是教大家高可用、高并发、扩展性，而是教大家如何看待技术、自己、他人、市场，你所提倡的“大尺度的问题”，每一篇文章都是大尺度问题思考的方向和方法。不宣传“读了我的课你就更有价值更值钱啦”，但字里行间都是发自内心的对技术人发展的关切，这才是真正的温度，这是令我感动的地方。谢谢老郭！

混合部署是说部分在自建机房部分在云吗？ 这种情况的存在是有他的必然性的，特别是在云计算的早期。 因为自建机房不会立即消失的，存量机器得到寿命尽头才能退出，存量服务未必能那么顺利到迁移上云，这其中的人力、风险成本都需要有人出来拍板。但是拍板的人很多都已经在自建机房这个领域浸淫多年，因为前章说的几个原因（自我麻痹、路径依赖、畏惧改变），加上早期也有云计算服务本身不成熟，丢数据，宕机问题出现的也出过不少，种种主观客观原因夹在一起，一开始作出往云上迁移这个决策是很难的。 但是呢，云计算的发展自是有其原因的，对于初创公司是主要是降低运维难度，这个暂且不谈。对于那种有自建机房的中大公司，早期云计算最大价值是什么呢？弹性伸缩的能力。这简直是那时候各公司的救命稻草，你说运营做个大促吧，流量峰值翻个两三倍不很正常。研发要么备容量足够的机器，要么就是把活动期间一些不会那么关键的资源腾挪出来。前者伤钱，后者伤人，反正都要把研发折腾的不轻。云计算在此场景就像银弹一般，大促前买一批资源，大促后释放掉。机器成本低，人也轻松。所以这时候混合部署场景的价值就出来了，就是我平常流量还是靠自建机房，但是遇到大促、双十一那种流量峰值高周期短的场景，我就靠云上资源来扛，这种场景，在历史有自建机房，当下有短高峰流量的公司，是有其存在的价值的。 至于长远来看，混合部署是否持续存在。可以说99%的公司都会全面上云，但是巨头有些难讲，有几个原因。 巨头的流量一般都很大，如果自建机房在某种程度上机器成本必然会比云计算低。当然估计到某一个点，云计算带来运维成本低降低能够cover这中间机器成本的差距时，这个情况就应该不存在了。 还有一个原因所以什么呢，巨头之间的不互信，你假如我是京东，我必然有很多关键服务是不会上阿里云。这一点能打破僵局是什么情况呢，市面上不止一家大型云服务公司，我不是自建机房和云上混合，我在不同云之间混合。如果这点能成立，预计混合部署就不用存在了。

文章最后像是在鼓励年轻人投机了，这点不敢苟同。新技术不是凭空出现的，而是有着发展脉络。文中也提到了通过看顶会论文来把握新技术的方向。而这些顶会论文的作者，也不会是通过拍脑袋想出了一个个新的方向吧？通常也是要把领域中的经典论文都先吃透，然后在此基础上继续推进研究，最后才有可能产生新的方向。没有在旧论文中“考古”的过程，何来新技术的发展？

考虑商业模式章节中，我认为还要考虑国家政策导向，社区模式这种抢占底层劳动人民生存空间的模式，国家是不会任其野蛮生长，故肯定不会成规模的。

听完老师的课程，还是一如既往地震撼。作为一名非互联网行业的人员，实在是为互联网行业竞争之激烈与残酷而震惊。老师关于技术方向选择上的指导，实在是金玉良缘，可以非常好地帮助我们以后更长的技术职业生涯。 学生有个肤浅的想法，不知道对不对，即在追求新技术的过程中，积极探寻自己缺失的第一性原理。如果一个工程师，不熟悉TCP/IP和C，要玩转k8s和docker估计是有点难的。因此，应该孜孜不倦地追求新技术，并以此指导我们去尽可能地弥补基础知识的缺失，才可以更好地理解新技术的本质，最终更好地服务社会。 老师这节课的思考题也太难了！学生觉得自己的知识还太薄弱，所以只能尽可能地跟着老师学。至于未来的硬软件突破，学生还是比较相信Elon Musk对元宇宙的comments，带着个头盔进入虚拟世界，的确很不爽。要实现真正的元宇宙，可能还是需要依赖于他正在研究的脑电波的收发、解析及驱 动。因为人的六触包含色声香味触法，仅仅头盔带来的色声是无法构建全方位的虚拟世界的。而六触之相，最终由“心”显现，最终物理世界上，或许就是某种脑电波的显现。 《金刚经》云“凡所有相，皆是虚妄。若见诸相非相，则见如来。”如果元宇宙技术，可以帮助人们摆脱自己的虚妄意境，更进一步地了解宇宙真相，那才是真正的元宇宙。

文中老师指的顶级学术会议是类似IEEE这种？还有什么别的可以参考吗？谢谢

“无论是公司还是个人，在一个没有前途的赛道上，投入不投入都是必死。但在一个有前途的赛道上，投入了也要下大赌注才能赢（All-in）。” 重点还是要能区分哪个赛道是有前途的，哪个是没有前途的。

> 萌芽期赌命，增长期圈钱，至捧期交学费，灵感期拿价值，产出期养老，衰老期做死，退出期刨腹。 这个道理浅显易懂，然而跟投资一样，风险与收益并存。萌芽期的行业一来容易挂掉，二来一窝蜂，春秋战国时期一样选哪个公司都不知道是不是对的。请问老师觉得目前有哪些行业赛道和公司是值得先阶段进入的呢？