初见查乾,并不是西装革领,而是一件大红色的短袖Polo衫,休闲款式的灰色长裤,看起来完全是一个技术领域的穿着标配,给人一种非常轻松自然的感觉。或许这也正是查乾所运营的泽塔云已经完全进入正轨的原因之一。
泽塔云CEO查乾
2012年,查乾开始接触超融合,那时候的超融合并不像现在如此火爆,中国市场也还没有兴起这个概念,直至2013年Nutanix进入中国市场。而泽塔云也正是在概念刚刚落地的2014年正式成立,查乾任董事长兼CEO,可以说是赶上了国内超融合领域的首班车。
查乾眼中的超融合
据查乾回忆,在2014年之前,国内很多IT从业者并不了解超融合的优势,甚至有些连名字都没听说过。很多政府、金融等企业还在采用传统IT三层架构,国外厂商VMware的相关产品是当时市场上主流的数据中心虚拟化解决方案。直至2016年上半年,不少IT开始意识到超融合的重要性,纷纷布局市场。而真正的发展高峰则是在2016下半年至今。
对于国内近几年厂商之间的竞争态势,查乾表现的非常坦然,他认为,中国的IT市场都是如此,从概念到落地,从落地到竞争,这是行业发展的必然。
无可否认的是,经过近几年的发展,如今的超融合市场完全可以用火爆一词来形容,仅次于AI、区块链等热门技术。据Gartner数据,超融合系统目前已经到了膨胀期顶点,很快超融合将渡过概念炒作期,进入实际落地阶段。而Nutanix的中国市场战略也确实给本土企业产生巨大冲击,不过也相对将超融合"横向扩展、敏捷部署"的核心价值得以放大。
但在国内市场仍然存在一定质疑。很多用户都在质疑超融合到底在数据中心能承担怎样的角色?能否承载数据中心绝大部分业务形态?是不是只适用于小规模企业等?对此,查乾持不同态度。他告诉记者,在超融合来临之前,云给很多用感觉是昂贵的、难以运维、高不可攀的。Nutanix出现之后,彻底让云"从天上掉到地下",把"白富美"变成X86,让中小型企业都可以拥抱云,很好的解决了计算问题。
差异化渠道策略
我们知道,超融合市场初期以虚拟化应用为主,取代了传统的"服务器+SAN存储"。凭借赋予IT基础架构前所未有的敏捷性和弹性扩容等特性,迅速获得认可并得到大规模应用。同时在同一平台集成了虚拟化和运营管理,使得整个IT基础架构变得简单高效,大大降低了TCO。
也正是由于超融合的独特性,行业发展才不断整合并扩大,各大巨头厂商、初创类企业通过收购、投资等方式迅速提高竞争力和市场份额,行业集中度进一步提升。作为一家成立四年之久的超融合厂商,泽塔云最大的独特性体现在哪些层面?针对这个问题,查乾毫不掩饰的提到了差异化,他强调在如今变幻莫测的市场中, 差异化是每一个企业永恒的话题。而泽塔云最大的优势在于三个层面:
• 首先是渠道策略;这是目前泽塔云最引以为傲的特色。众所周知,企业与渠道的结合能力至关重要。放眼望去,当下大部分企业都在做渠道、并积极拓展渠道合作伙伴。去年年初,泽塔云已经建立起全国渠道销售网络,拓展了百余家全国渠道厂商,进一步在北京、广州、成都、西安等多个重点城市布局。
• 其次是产品形态;做任何行业都需长期沉淀。泽塔云最初便提出了软件定义数据中心的概念,从用户视角出发,解决现实问题。将数据中心所需的网络、存储、计算全部虚拟化,提供完整的数据中心解决方案。并将价格降至其它虚拟化解决方案的一半。
• 再次是客户认可度;从客户的质量可以了解一家公司的水平。据查乾介绍,泽塔云是国内首家同时拿下银行和券商的国产超融合厂商,涵盖方正证券、苏州人民银行等知名金融机构;在其他领域也积累了一大批优质客户,比如制造行业中车南京浦镇车辆有限公司,测绘行业陕西省测绘地理信息局,能源行业京煤集团,医疗行业以岭药业,教育行业南开大学,商业地产海印集团,金融行业IDG资本等近百家客户。
大力拓展海外业务
也正是由于泽塔云在超融合领域的专注及技术创新,使一家成立仅四年的厂商发展的如此速度。提到未来几年的规划,查乾表示未来几年行业空间依旧广阔。
未来泽塔云在市场层面渠道体系是近三年内不变的战略,建立行业地位,坚持最初的原则:致力于数据中心基础架构创新。除此之外,今年下半年将开始拓展欧洲市场,欧洲营销中心在积极筹备中,重点布局汽车工业制造和奢侈品设计行业。在GPU层面,查乾也非常自信的告诉记者,"国内市场找不到第二家与泽塔云同质化竞争的厂商",未来也会坚持走差异化的道路。
好文章,需要你的鼓励
随着员工自发使用生成式AI工具,CIO面临影子AI的挑战。报告显示43%的员工在个人设备上使用AI应用处理工作,25%在工作中使用未经批准的AI工具。专家建议通过六项策略管理影子AI:建立明确规则框架、持续监控和清单跟踪、加强数据保护和访问控制、明确风险承受度、营造透明信任文化、实施持续的角色化AI培训。目标是支持负责任的创新而非完全禁止。
马里兰大学研究团队通过测试25个大型AI模型发现,即使最先进的AI评判系统在需要同时考虑多个标准时也会出现严重偏差,准确率仅32%-53%。研究构建了Multi-Crit评测基准,揭示了AI在多标准权衡中的根本性局限,为改进AI评判系统的公平性和可靠性提供了重要参考,对AI在内容审核、产品评价等应用场景具有重要指导意义。
英国正式推出DaRe2THINK数字平台,旨在简化NHS全科医生参与临床试验的流程。该平台由伯明翰大学和MHRA临床实践研究数据链开发,能够安全传输GP诊所与NHS试验研究人员之间的健康数据,减少医生的管理负担。平台利用NHS现有健康信息,安全筛查来自450多家诊所的1300万患者记录,并使用移动消息系统保持试验对象参与度,为传统上无法参与的人群开辟了研究机会。
南京理工大学团队开发ViLoMem框架,首次实现AI的双流记忆机制,分别处理视觉和逻辑错误。该系统模仿人类认知,让AI能从错误中持续学习,在数学推理等多模态任务中显著提升准确率,为AI从被动工具向主动学习伙伴的转变提供了重要技术突破。