2011年8月15日，路舟筆記《不得已而為之》：

    這是一個非常困難的決定，但一如曾前，我不得不去按下這個按鈕。

    在去年這個時候，微訊和夢谷云的規(guī)模還沒有達到這么大，嚴格意義上，當時只有夢谷廣告的業(yè)務是進入了商用階段。周文負責了當時整個夢谷廣告的數(shù)據(jù)處理，而這個成為了夢谷云后來做d 的原型。

    當然，往后的發(fā)展中，連夢谷廣告都將相關的業(yè)務數(shù)據(jù)處理遷移到了夢谷云的d 。

    一切順利運轉(zhuǎn)。夢谷廣告為此招收了一批數(shù)據(jù)崗的員工，內(nèi)部稱是數(shù)據(jù)工程師。他們通過d 所提供的可視化圖形或者數(shù)據(jù)接口來處理數(shù)據(jù)。這應該稱作是經(jīng)驗學，它仰賴于工程師的經(jīng)驗學識。

    在微訊的起步中，程旭元并沒有過度考慮這中間的問題。事實證明，這是一種明智的選擇，在企鵝的夾擊下，我想將產(chǎn)品推進迭代是比優(yōu)化數(shù)據(jù)的優(yōu)先級更高。今年春節(jié)之前，當數(shù)據(jù)的處理提上了微訊的議程，一切卻變得近乎失控。

    很明顯，即使微訊再招收上千名數(shù)據(jù)工程師，也永遠無法將數(shù)據(jù)處理完成。因為隨著數(shù)據(jù)量呈指數(shù)級增長，待處理的數(shù)據(jù)量就始終維持在了90%以上。人力終究有限，而數(shù)據(jù)卻無窮極。

    所以，人工智能是必然。它可以取代更多人力。

    將整個事情抽離些概念，我想，不外乎有三：數(shù)據(jù)、算法、算力。即使不去談論人工智能，我想，也同樣需要面對這三個問題。

    數(shù)據(jù)正在不斷膨脹，無論微訊抑或其他公司。其體量之龐大，已經(jīng)大到我有些難以想象。而它每天仍然在大量產(chǎn)生，不斷消耗著夢谷云購置的存儲硬件。

    算法大部分在上世紀就已經(jīng)出現(xiàn)，我們所做是在重新構建和工程化。這是七星的臥龍、微訊以及夢谷云在共同探討的問題。

    算力，計算的能力。在演進的路途上，它也同樣到了不得不考慮的地步。通用型計算的cpu在這個領域注定是比較差的選擇。一如我在比特幣社區(qū)看到有人探討fpga礦機一樣，對于人工智能和公司內(nèi)的數(shù)據(jù)處理，我想也是需要更高層次的硬件，比如fpga和asic。

    硬件的演進上，人工智能和區(qū)塊鏈在這里有些微妙的相似。當然，關聯(lián)性沒想象中那么大。或是我還難以遠望到？也許吧。

    梳理到這里，接下來的論述也不會太困難。我將之分成了數(shù)個層次：應用平臺、算法實現(xiàn)、框架接口和硬件。

    硬件機器是構成算力的總要組成部分，是物理基礎；框架接口實現(xiàn)硬件和軟件之間的通道，將與硬件溝通的接口暴露給上層使用；算法則是在已有的理論基礎上實現(xiàn)，可能我們會嘗試做圖形、語音和文字等的基礎識別；應用平臺，這里就應指夢谷云，它將整個底下三層的東西進行封裝，為開發(fā)者提供計算能力。

    如果說云計算是將計算能力虛擬成流，用戶打開開關即可獲得計算流，那么，對人工智能而言，我相信也是如此，它也可以理解為云的一個新的拓展。

    用戶打開開關，即可利用人工智能，而無需考慮硬件、接口、算法，就像云一樣，即插即用。我想，這是個不錯的愿景。

    至于插上去做什么？

    我想，應是由你決定的事情。

    ......

    小葉子：已閱，不懂。請指教~