雲計算、大資料和AI，如同長江後浪推前浪一般湧現

技術前進的步伐永遠不會停歇。 從數年前誕生的具有顛覆意義的雲計算， 到後來無人不談的大資料， 再到最近熱門的AI(人工智慧)， 創新且具有革命性意義的技術一浪接一浪地推動著ICT產業乃至整個社會邁向數位化、智慧化時代。 然而， 不同於移動通信技術的替代性演進， 雲計算、大資料和AI之間並不是“誰取代誰”的競爭關係， 而是“誰成就誰”的輔佐關係。 正如中國移動大資料所所長助理鄧超近日在中國互聯網大會上的演講中所說：“雲計算、大資料和AI， 如同長江後浪推前浪一般湧現， 但前浪並不會死在沙灘上，

後浪會在前浪的帶領下走向成熟。 ”

在雲計算、大資料和AI這有望改變世界的“三劍客”中， 雲計算資格最老。 早在2006年， 亞馬遜就推出了名為AWS的雲計算服務， AWS的名字沿用至今;2008年諮詢公司Gartner的新型技術成熟度曲線第一次引入了雲計算， 彼時雲計算的發展處於最初的技術觸發期。

此後， “雲計算、大資料和AI的發展， 就像長江後浪推前浪一般”， 鄧超給出了這麼一個形象的比喻， “但是， 這並不是說後浪就會把前浪拍死在沙灘上， 而是後浪會在前浪的帶領下一步步走向成熟， 贏得人們的關注和市場的青睞。 ”

大資料， 事實上從屬於雲計算， 是雲計算的應用。 沒有雲計算， 大資料就是空中樓閣。 2011年， 大資料出現在Gartner的新型技術成熟度曲線中第一階段的技術觸發期;2013年， 當雲計算進入泡沫幻滅期之後， 大資料才步入了期望膨脹期;2014年， 大資料迅速進入了泡沫幻滅期， 並開始與雲計算齊頭並進。 今天， 我們已經很難將大資料與雲計算割裂開來， 大資料需要雲計算的支撐， 雲計算為大資料提供不可或缺的平臺。

但值得注意的是， 大資料也成就了雲計算， 沒有了大資料的雲計算將會變得無的放矢。

AI的興起， 則是雲計算、大資料演進和成熟的必然結果。 中國工程院院士李德毅強調， AI的核心不僅僅是演算法更是學習， 尤其是在大資料環境下充分發揮大資料碎片化認知的優勢， 降低認知難度， 最終實現“資料有價值”的人工智慧。 打個形象的比喻， 如果說雲計算是大資料的土壤， 那麼大資料就是人工智慧生長所需要的水分和肥料， 而人工智慧就是最終在雲計算和大資料的呵護下盛開的花朵。 事實上， AI作為一個交叉學科始於上世紀50年代， 除了離不開電腦、模式識別技術外， 還涉及複雜的腦科學、認知科學乃至哲學等諸多領域，

自誕生後一直處於緩慢前行的狀態， 直到遇見了雲計算和大資料才出現了質的飛躍。

目前， AI產業已經迎來了發展的黃金時代。 一方面， AI產業前行的技術驅動力十分強勁， 例如並行化處理技術、大規模資料收集與存儲技術等成熟且易用;另一方面， 產業生態鏈不斷完善。 鄧超特別指出， 伴隨著“GPU 深度學習”在2011年到2012年引爆AI的應用和場景， 國內外的產業巨頭也開始佈局AI領域， 全力儲備AI人才和團隊， 從而有效地加快了AI的產業化進程。

伴隨著彼此間的相互作用與影響， 註定要創造出新世界的“三劍客”， 彼此之間的分工變得越來越明確， 各自所扮演的角色也越來越專業。 雲計算聚焦在IT基礎設施上， 負責搭建起資源能夠動態調配、“哪裡需要到哪裡去”的新型舞臺;大資料關注於計算能力和存儲能力的提升上，

負責讓演出能夠以更低的成本和更高的效率去完成;AI則是舞臺上的表演者， 最終呈獻給人們精彩的節目——更高級、更智慧化的應用。 可以預見的是， 在雲計算和大資料的有力支撐下， AI的未來必然是一場光彩奪目的大戲， 值得人們期待;而雲計算和大資料則會老當益壯， 在萬物互聯的時代持久地散發出獨特的魅力。