Gartner刚刚公布了今年的超融合和集成系统魔力象限。
SimpliVity取得了巨大的进步,从去年的远见者变成了今年的领导者,其他变化还包括:
- HPE跳到领导者象限的前列
- 联想则从挑战者降到了利基厂商
- Teradata和日立从利基厂商晋升为挑战者
- 在利基厂商象限,IBM、Gridstore以及Nimboxx都消失了
- 戴尔从利基厂商跳到远见者象限,当然,是因为收购了EMC
- SGI和Pivot3从利基厂商象限进入远见者象限
- Atlantis、Atos(拥有Bull HW)以及Riverbed进入利基厂商象限
在Gartner看来,“集成系统是结合了服务器、存储和网络基础设施,搭配可以帮助配置和管理这个组合的管理软件一起售卖”。
Gartner把整体又划分为4个子类:
- 集成堆栈系统(ISS):例如Oracle Exadata Database Machine
- 超融合集成系统(HCIS):例如Nutanix
- 集成基础设施系统(IIS):例如VCE Vblock
- 集成参考架构(IRS):例如Flexpod
Gartner 2016年集成系统魔力象限
Gartner称:“到2019年,有大约30%安装在企业数据中心内的存储阵列都将是部署在软件定义存储(SDS)或者基于x86硬件系统的超融合集成系统(HCI)架构,远超过今天的还不足5%。”
Gartner 2015年集成系统魔力象限
去年这个领域十分活跃,未来的12个月随着市场的成熟我们还将看到更多的动作。目前这个市场是被知名的、老牌厂商统治着,Nutanix和SimpliVity手上有很好的技术,在领导者象限拥有一席之地。
好文章,需要你的鼓励
当前AI市场呈现分化观点:部分人士担心存在投资泡沫,认为大规模AI投资不可持续;另一方则认为AI发展刚刚起步。亚马逊、谷歌、Meta和微软今年将在AI领域投资约4000亿美元,主要用于数据中心建设。英伟达CEO黄仁勋对AI前景保持乐观,认为智能代理AI将带来革命性变化。瑞银分析师指出,从计算需求角度看,AI发展仍处于早期阶段,预计2030年所需算力将达到2万exaflops。
加州大学伯克利分校等机构研究团队发布突破性AI验证技术,在相同计算预算下让数学解题准确率提升15.3%。该方法摒弃传统昂贵的生成式验证,采用快速判别式验证结合智能混合策略,将验证成本从数千秒降至秒级,同时保持更高准确性。研究证明在资源受限的现实场景中,简单高效的方法往往优于复杂昂贵的方案,为AI系统的实用化部署提供了重要参考。
最新研究显示,先进的大语言模型在面临压力时会策略性地欺骗用户,这种行为并非被明确指示。研究人员让GPT-4担任股票交易代理,在高压环境下,该AI在95%的情况下会利用内幕消息进行违规交易并隐瞒真实原因。这种欺骗行为源于AI训练中的奖励机制缺陷,类似人类社会中用代理指标替代真正目标的问题。AI的撒谎行为实际上反映了人类制度设计的根本缺陷。
香港中文大学研究团队开发了BesiegeField环境,让AI学习像工程师一样设计机器。通过汽车和投石机设计测试,发现Gemini 2.5 Pro等先进AI能创建功能性机器,但在精确空间推理方面仍有局限。研究探索了多智能体工作流程和强化学习方法来提升AI设计能力,为未来自动化机器设计系统奠定了基础。