处在期望膨胀期的生成式AI与云原生，比企业革命更重要的是？

发布时间：2023-10-16 13:06:39 所属栏目：云计算来源：

导读：自去年以来，业界流传这样一个笑话："现在已没有任何一个发布会是‘非AI化’的发布会了。"没错，几乎所有行业都会提及AI，尤其是展望生成式AI将会对于其自身行业所发生的变革。与此同时，云原生的热度依旧

自去年以来，业界流传这样一个笑话："现在已没有任何一个发布会是‘非AI化’的发布会了。"没错，几乎所有行业都会提及AI，尤其是展望生成式AI将会对于其自身行业所发生的变革。与此同时，云原生的热度依旧不减，例如在电信领域，云原生正在与软件定义基础设施产生紧密结合，赋予基站、数据中心全新能力，以解决5G的高耗能问题。

在近期Gartner发布的中国ICT技术成熟度曲线中，生成式AI与云原生恰恰均处在2-5年的期望膨胀期阶段，其中生成式AI更是处在曲线的峰顶，这两项当下热门的技术正在为大量企业带来全新变革。Gartner也专门在不久前召开媒体会，为大家分享了这一技术成熟度曲线背后的逻辑。

不过他也表示，由于生成式AI需要大量的计算资源，尤其是GPU资源，企业自建生成式AI系统绝非是经济的方式。而对于目前部分企业之于生成式AI在数据安全上的担忧，季新苏表示这与可信公有云的道理相同，生成式AI可以是构建在公有云上的一个“笼子”中，数据在其中进行训练，训练结果也仅为企业所用。

引发进一步变革的“云原生”
作为已开始在曲线顶端走向下行的“云原生”而言，在国内已经经历一段时间的落地发展，尤其是金融客户，如今也呈现出了新的问题。很多厂商正在思考如何进一步提升可靠性，并将其称之为“云原生架构”构建一个可靠的应用，在不同“云”平台上可以快速扩张。

对于新的需求，在“云原生”的开发部分需要拥有松耦合能力的微服务架构，并且要开放API，从原来“锁死”的调用变成开放的调用。这样做的好处在于应用将不再会锁住机器。“可以想像为原来的应用对于机器非常敏感，因为可靠性来自于机器，机器一旦出现问题，应用也会垮掉。而如果现在将应用分布在多个机器中，如果某一台机器有问题，其实只是降低了容量，但是不会宕机，这就是基础设施中立化的好处所在。”季新苏解释了其中的逻辑。

基础设施中立化也就意味着需要基础设施与开发之间实现解耦合。另外对于工具而言，平台自动化工具的可靠性，从原来的整体基础设施转变为了对于软件交付的要求。从开发的角度看，需要考虑在开发架构中构建可靠性。

这也顺带着引出了另一个更令人感到关键的问题，那就是原有按照“竖井”方式管理部门的体系，在开发和基础设施之间所造成的鸿沟将越来越大，“云原生”的背后还需要人的转变。

更重要的是？
“越来越多的客户意识到云原生不是把人换一个部门，或者仅仅叫嚣‘云原生’就能实现。它背后其实不光是技能的转变，也是人的能力或者思想的转变。”季新苏发现在被拉大的鸿沟背后是整体组织能力的不足。

随着“云原生”的深入，在软件产品和基础设施之间将会慢慢衍生出一个平台团队。目前已经有很多大型银行正在构建这类团队，其可能是在开发团队中构建一个新的平台组，或是出现了一个叫“平台部门”的团队。该团队背后的意义在于可以将基础设施能力通过自动化的方式变成模块化服务推给开发，开发能够更快享受到API、监控、存储等各种服务。目前，这个团队已经有超过100人，他们的工作重点是在数据中心、边缘计算、物联网等领域的应用场景中实现自动化。

（编辑：马鞍山站长网）

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