2016年8月5日,全球开源领导厂商红帽携手ZD至顶网、Intel、云达科技共同举办的主题为“开放 融合 开源开启存储新世界”的2016年中国开源企业存储峰会在北京富力万丽酒店隆重召开。红帽资深副总裁、亚太区总经理Dirk—Peter Van Leeuwen带来“IT发展趋势与红帽价值”的主题演讲。
Dirk—Peter认为人类在未来20年的时间里见到的变化比过去300年里见到的还要多。也印证了IT产业的快速变化。这里有的企业做好了准备,有些企业还没有做好准备。他希望每个企业,每一个人都可以适用数字的颠覆技术等,而颠覆已经成了当今社会发展的新生态。
Dirk—Peter从I T世界里看到的第一个颠覆技术Linux谈起,来说明今天企业为什么要拥抱开源。为什么红帽能够引领开源技术的发展。
20年来I T世界里看到的第一个颠覆技术Linux给业界带来了翻天覆地的变化。Linux是一个开源的开发,不是由一个公司发明的,而是由很多人组织的社区,这证明了开源的生命力。也印证了由很多人组成的社区开发、有智慧的人开发,也可以让开发的软件变得更加安全,更有效。
Dirk—Pete认为最重要的颠覆性或者最新颠覆性活动就是云计算。以前要花几年时间来计划开发的机构、组织、投资、服务等等,需要运作、部署、维护。云计算让新的方法、部署以及可用性成为可能,如何更快地创建一个想法,每个人都可以开发或者部署一个他们自己的想法,几天之内就能完成,就是大家思考的问题。
开源让云计算部署成为可能。红帽是第一基于开源开放的成功的商业公司能够提供安全、支持,以及产品的长期支持。自从红帽的成功,我们看到新的开源社区不断发展、出现,出现了新事务,看到了虚拟、中间建、数据库、存储、管理、自动化、容器,等等开源。
这样很多东西在云计算下都整合在一起,基于开源社区每个人都可以进行颠覆或者破坏,很多事情一夜之间就颠覆了。这就是数字革命。对于企业来说机遇与挑战并存。
那么大家需要思考:到底是不是要使用开源。因为你肯定不希望再次被锁定,每一次锁定都使得到拟稿的创新被停止,现在是思考的时候了。因此非常重要的一点,现在需要好好思考是否需要更加精简的平台,给你足够的选择自由,可以不依赖某一个专有的厂商,所以对于客户能够超越他们的革命前沿,同时也能够获得更好的资源。
比如大多数公司,原来是传统公司结构,没有办法快速地响应,没有办法响应颠覆的速度。所以在这样的数字颠覆时代里,这是两个最大的差异点——客户服务方面。当然是关于客户的体验、关于客户如何能够更好地获得正确的服务,以及是不是能够及时地获得服务。但现在技术已经在了,这里不需要担心技术的问题,技术发展速度比我们要想象得更快,这里不需要担心如何开发更好的APP,如何交付给我们的客户,使我们的客户更加满意,使我们的客户更加忠诚。这些是新的创新趋势,而且正因为开源社区和数字革命的成功给我们带来这一切。
所以对于开源来讲,红帽有个自我管理原则,基于最佳的想法胜出的概念基础之上,不断地进行发展,使用户获得更高的安全性软件,同时跟一些厂商做竞争。通过开源用户获得一种机会,这个机会能够从传统的厂商锁定当中解脱出来。Dirk—Pete认为过去通过企业的证书模型作为绑架,需要你把这种方式作为赎金,现在已经有新了解决方案,可以通过开源技术使得这一切更加简单。
红帽可以帮助各个公司在这条路上更好地理解开源合作型的文化,可以解决一些组织挑战,因为红帽自己组织内部就是一种开放的组织,让每一个个人能够拿出自己的想法和表达自己的意见和新的概念新的想法。
红帽也为客户提供获取开源项目机会,因为红帽知道有超过几百万个开源项目存在,也了解客户需要什么,然后帮他们选择一个在未来有比较长的周期进行多年支持的项目。这是红帽的注册商业模式,并且作为当前数字革命的基础,也使得这些公司们能够将这些最新技术用在需要上,同时保持完整的结构方式。
最后Dirk—Pete谈到红帽已经57个连续季度的增长,以及基于云基础的开源模式,所有财富500强公司已经使用的红帽软件。除此之外还可以帮助客户意识到未来变革当中的挑战要做什么。 就像linuX作为行业最初的颠覆性技术,现在已经变成开源的解决方案平台,相信开源能够改变世界。
好文章,需要你的鼓励
OpenAI CEO描绘了AI温和变革人类生活的愿景,但现实可能更复杂。AI发展将带来真正收益,但也会造成社会错位。随着AI系统日益影响知识获取和信念形成,共同认知基础面临分裂风险。个性化算法加剧信息茧房,民主对话变得困难。我们需要学会在认知群岛化的新地形中智慧生存,建立基于共同责任而非意识形态纯洁性的社区。
杜克大学等机构研究团队通过三种互补方法分析了大语言模型推理过程,发现存在"思维锚点"现象——某些关键句子对整个推理过程具有决定性影响。研究表明,计划生成和错误检查等高层次句子比具体计算步骤更重要,推理模型还进化出专门的注意力机制来跟踪这些关键节点。该发现为AI可解释性和安全性研究提供了新工具和视角。
传统数据中心基础设施虽然对企业至关重要,但也是预算和房地产的重大负担。模块化数据中心正成为强有力的替代方案,解决企业面临的运营、财务和环境复杂性问题。这种模块化方法在印度日益流行,有助于解决环境问题、满足人工智能的电力需求、降低成本并支持新一代分布式应用。相比传统建设需要数年时间,工厂预制的模块化数据中心基础设施可在数周内部署完成。
法国索邦大学团队开发出智能医学文献管理系统Biomed-Enriched,通过AI自动从PubMed数据库中识别和提取高质量临床案例及教育内容。该系统采用两步注释策略,先用大型AI模型评估40万段落质量,再训练小型模型处理全库1.33亿段落。实验显示该方法仅用三分之一训练数据即可达到传统方法效果,为医学AI发展提供了高效可持续的解决方案。