2016年12月21日下午,由红帽携手Intel、云达科技和ZD至顶网共同举办的主题为《开放·融合·开源开启存储新世界》2016中国开源企业存储峰会在上海·龙之梦万丽酒店举行,红帽大中华区总裁张先民博士在峰会上致辞。
计算机在这一百年当中大概分为三个阶段。第一个阶段是大机时代,第二个阶段是PC时代,第三个就是目前的云计算和大数据时代。张先民博士认为第三阶段的引领创新就是开源技术为代表的创新。
同时也看到在中国,开源的发展更成为星火燎原之势,在中国也受到了政府、企业、个人把开源推到风口浪尖上面。在2016《国家信息化发展战略纲要》指出:鼓励企业、科研机构、社会组织和个人积极融入国际开源社区。
以下是演讲实录:
张先民:各位早上好,请让我先代表红帽公司欢迎并感谢今天到场的各位企业客户、合作伙伴、媒体及热爱开源事业的朋友们。
我们计算机大概使用在商业应用已经有一百年的历史,创新模式有一个根本性的改变,计算机在这一百年当中大概分为三个阶段。第一个阶段是IBM大机时代,第二个阶段是PC,第三个就是目前的云计算和大数据时代。在大机时代,那个时候IBM开发所有的硬件、软件,所有机器里面的知识产权都是IBM所拥有的,后来第二个阶段五家IT巨头掌控了整个IT的发展,他们所开发的所有硬件、软件也都是有知识产权的,在这两个阶段我们叫做专有的创新。但目前跟这些巨头关系不大了,他们也都参与,这些东西有一个共性,也就是说,他们所有的东西都是开源的,也就是说,创新的模式有一个根本性的改造变成开放的创新,目前是开放的创新在引领着整个IT的变革。过去两三年IT巨头们日子都不好过业绩也下滑很厉害,最主要IT是讲创新的,谁引领创新谁就拥有话语权,当他失掉话语权,秋收失去定价能力,所以业绩大受影响。所以开放技术发展趋势已经不可挡,这是全球的趋势。
我们再看看在中国,开源的发展更成为星火燎原之势,在中国也受到了政府、企业、个人把开源推到风口浪尖上面。首先看一下政府,政府在2016《国家信息化发展战略纲要》指出:鼓励企业、科研机构、社会组织和个人积极融入国际开源社区。也就是说,在政府的文档上面,公开的要求这些单位、科研机构、企业甚至个人融入国际开源社区。同时在国家信息化系统里面,安全、自主、可控的指导原则下,开源技术也扮演者日益重要的角色。
那我们看看企业,两个月前,QpenStack最新版本newton发布,21家国内企业上榜。包括中国移动、中国电信、华为、中兴、浪潮等几家公司,也就是说,QpenStack发展,中国这些企业也扮演着非常重要的角色。那在个人来讲,全球QpenStack开发者人数最多的两个城市是北京和上海。也就是说,中国人已经在QpenStack发展上已经占有了主导的地位。
在每年一些来自传统行业的企业开源创新实践,都让人感到印象深刻,索伊美一年红帽都会颁发红帽亚太区创新奖,来表彰每一年使用开源技术方案的创新典范。在去年这五家企业获得了红帽的奖项,包括中国石油、中国银行、招商银行、深圳证券交易所及华为,这五家是在中国各行各业的龙头企业,他们大量的拥抱开源,大量的使用开源,不是在边缘应用。
今年的奖项我们颁发给联想、首都在线、兴业银行、中兴、台湾的英业达、台湾的中国人寿、香港东方海外航运。在10月25日我们在北京,把这个奖项颁给了联想和首都在线,在11月1号我们把这个奖项颁给了东方海外航运,在香港,11月3号我们在深振业把奖项颁发给中兴、兴业银行,上个礼拜我们把这个奖项颁在台北发给中国人寿和英业达。
开源是一种崭新的工作方法,它的工作方法,基本上从思想上,发展上,文化上都不一样,它最重要是重载参与,也就是说,开源不管是QpenStack也好,都是很多很多企业和个人一起参与,集众人智慧把它变得更好一点。我们中国古话有一句话,众人拾柴火焰高,在热爱开源事业的开发者和企业伙伴努力下,开源已经引领目前IT的发展,也就是说,目前IT的创新是来自开源,不是来自某几个大的公司,而基本上是所有重要的企业和个人,而这就是参与的力量。最后感谢大会取得圆满成功。
好文章,需要你的鼓励
微软近年来频繁出现技术故障和服务中断,从Windows更新删除用户文件到Azure云服务因配置错误而崩溃,质量控制问题愈发突出。2014年公司大幅裁减测试团队后,采用敏捷开发模式替代传统测试方法,但结果并不理想。虽然Windows生态系统庞大复杂,某些问题在所难免,但Azure作为微软核心云服务,反复因配置变更导致客户服务中断,已不仅仅是质量控制问题,更是对公司技术能力的质疑。
Meta研究团队发现仅仅改变AI示例间的分隔符号就能导致模型性能产生高达45%的巨大差异,甚至可以操纵AI排行榜排名。这个看似微不足道的格式选择问题普遍存在于所有主流AI模型中,包括最先进的GPT-4o,揭示了当前AI评测体系的根本性缺陷。研究提出通过明确说明分隔符类型等方法可以部分缓解这一问题。
当团队准备部署大语言模型时,面临开源与闭源的选择。专家讨论显示,美国在开源AI领域相对落后,而中国有更多开源模型。开源系统建立在信任基础上,需要开放数据、模型架构和参数。然而,即使是被称为"开源"的DeepSeek也并非完全开源。企业客户往往倾向于闭源系统,但开源权重模型仍能提供基础设施选择自由。AI主权成为国家安全考量,各国希望控制本地化AI发展命运。
香港中文大学研究团队开发出CALM训练框架和STORM模型,通过轻量化干预方式让40亿参数小模型在优化建模任务上达到6710亿参数大模型的性能。该方法保护模型原生推理能力,仅修改2.6%内容就实现显著提升,为AI优化建模应用大幅降低了技术门槛和成本。