头条：Alphafold 的启示

这可能是 2020 年 AI 领域最振奋的消息，Alphabet 旗下的 DeepMind 本周宣布，他们研发的 AI 模型 AlphaFold 成功破解了生物学 50 年来的巨大难题「蛋白质折叠」。

蛋白质是人类理解生命组成的关键要素，目前已知的众多疾病，比如各种癌症都与蛋白质相关，但是蛋白质 3D 结构由于复杂且庞大的折叠方式，如何预测这些折叠方式成为长期困扰生物学的难题，此次 AlphaFold 在蛋白质结构预测评估机构（Critical Assessment of protein Structure Prediction，CASP）组织的测试中获得 94 GDT，这意味着该系统具备了预测蛋白质结构的能力。

这也就不难理解，《自然》杂志会如此评论 AlphaFold 的意义：「It will change everything」。FT 援引诺奖得主、英国皇家学会会长 Venkatraman Ramakrishnan 的话称：「它将从根本上改变生物学研究的多种方式」。

与此同时，《财富》杂志也有一篇对此次 DeepMind 重要发布的特写报道，缩减了大量学术名词，易读性比较强。

站在 AI 领域的角度去看，AlphaFold 还有诸多启示。

其一，量身定制的系统要比开箱即用的系统更好。AlphaFold 历经两代研发，第一代的时候，采用的是相对现成的技术，结果并不如人意，DeepMind 随后重新设计了一个系统，针对蛋白质结构预测的难题量身定制，从而也使得 AlphaFold2 拥有更好的表现。

在当下的 AI 市场，企业采购 AI 产品是希望量身定制还是开箱即用，无疑一个极其微妙的命题。

其二，专业知识的重要性。一如此前 AlphaGo 攻克围棋一样，DeepMind 在研发 AlphaFold 的过程里，聘请了众多蛋白质领域的专家，这些专家与计算机科学家们通力合作，实现了这一次重大突破。

这也是目前很多公司研究或部署 AI 系统需要考虑的问题，如何把特定场景的需求与 AI 技术结合起来，不仅需要计算机科学家，还需要各个领域的专业人士参与进来。

其三，AlphaFold 接下来如何发展是目前外界广泛关注的话题，与此前 AlphaGo 不同，AlphaFold 的应用场景与潜力更大，结合《财富》杂志的报道来看，DeepMind 似乎还没有明确的答案，不过鉴于母公司 Alphabet 也拥有自己的生命健康公司，未来不排除以 Alphabet 的名义向医疗行业提供相关技术。

基于 AI 的各行业技术突破如何与行业相结合成为整个 AI 领域的重要议题，2020 年，我们已经看到了微软获得超大规模语言模型 GPT-3 的独家授权，《MIT 科技评论》曾坦言，Open AI 将原本可以让全人类获益的技术变成了只让一家公司受益，而 AlphaFold 在 2020 年这个特殊时间点带给医疗、生物行业的希望，未来会如何改变这些领域，以及众多药企，如何处理和 AI 公司的关系，值得长期关注。

焦点：AWS 宕机、AI 芯片与更多计算实例

过去一周对 AWS 来说异常忙碌。上周四，AWS 的美国东部数据中心出现故障，引发一系列连锁反应，大量使用 AWS 服务的软件公司（比如 1Password）、互联网公司（比如 Flickr）以及媒体机构（比如《华尔街日报》）受到巨大影响，或是无法激活服务或是无法访问网页，在 Twitter 上，这条状态引发众多讨论。

更值得关注的是，此次故障发生在北美购物季的黑五前夕，对于亚马逊电商网站、使用 AWS 服务的电商平台以及众多支付平台来说，这都是一个噩梦，包括 Dailyio 会员计划的海外支付接口（Paddle）也在长达 10 个小时里无法使用。

疫情加速了全球各地的数字化进程，而当越来越多的活动被迁移到线上，支撑这些线上行为的数字基础设施稳定性变得越来越重要。过去十几年，以 AWS 为代表的云计算公司重新构建了一个绝对「中心化」的计算资源池，通过极其复杂的架构、流程，为各行各业提供计算资源服务（也就是通常所说的云计算），这个资源池的任何波动，也在深刻影响全球经济的发展，2017 年 AWS 一次长达 4 个小时的故障，让包括 Slack、Netflix 在内的众多业务瘫痪，而此次宕机所造成的直接与间接经济损失目前尚不得知。

更重要的一点，计算资源「中心化」的趋势还在加速，来自卡内基梅隆大学的研究者们上周分享的一份报告显示，仅以全球前 10 万个网站的 DNS 解析服务为例，Cloudflare、AWS 与 Godaddy 三家公司份额就达到 40%，这意味着，上述任何一家公司出现故障，都将对全球数字经济造成巨大影响。

也正是这样的大背景下，本周开始的 AWS re:Invent 大会成为观察这家巨头新产品战略的重要窗口，结合过去两天亮相的新产品，我认为有几个方向值得关注。

其一，持续投入 AI 硬件，特别是 AI 芯片研发。此前，AWS 在 AI 领域的布局包括两个方面：

• 基础设施：自研 AI 推理芯片 Inferentia；
• 平台：SageMaker；
• 服务：包括语音、图像在内的认知服务；

周三凌晨，AWS 发布面向机器学习训练场景的自研芯片 Trainium，官方表示其性能可以提升 30%，同时能将成本节约 45%，当然，这个对比对象就是英伟达。

而在软件/服务层面，AWS 此次推出的 QuickSight，将自然语言理解的复杂技术封装为可以使用自然语言搜索的服务，帮助企业快速从业务数据集中找到需要的数据，正如 TechCrunch 所言，这个产品将对市场上大量从事商业智能的创业公司造成冲击，因为当企业的业务数据或是存储在 AWS S3 或数据湖服务之后，使用 QuickSight 也就变得理所当然。

其二，继续推进自研服务器芯片的计算实例。去年，AWS 展示了基于 ARM 架构的服务器芯片 Graviton2，并将其纳入新的计算实例里，今年，搭载 Graviton2 芯片的 C6gn 计算实例可以提供 100GB 网络性能，而且比 X86 架构的计算实例拥有 40% 的性能优势。

由此也形成了一个非常有趣的产业现象：从 AI 芯片到服务器芯片，AWS 既是英伟达、英特尔的客户，又是他们的竞争对手，而且是快速崛起的竞争对手。

其三，更丰富的产品线。我曾不止一次地说过，AWS 就是云计算产品/服务的「百货商店」，每一次 re:Invent 大会上，AWS 都在极力扩充自己的产品线，今年的几个有代表性的产品包括：

• 发布搭载 macOS 的计算实例，这是目前业界唯一可以提供云上 macOS 的产品；
• 推出面向客户服务与呼叫中心的产品，包括 Connect Wisdom、Real-Time Contact Lens 等；
• 持续发力 Serverless 产品，其 Lambda 目前可以提供最高 10GB 内存、6 核 CPU 服务。

上述几个产品，涵盖了业界首发、行业覆盖与产品更新等多个维度，这也概括了 AWS 在产品研发的特点。

关于此次大会详细的产品发布可参见 AWS 官网，今年 re:Invent 大会将持续 30 天，「AI Insider」也将持续关注。

产业：Salesforce 收购 Slack

这桩上周开始披露的收购在周三凌晨（北京时间）终于敲定，Salesforce 宣布将以 277 亿美元收购 Slack。

无论是收购金额还是收购完成后的行业影响，此次收购都有众多看点。标价 277 亿的 Slack 也超越 LinkdedIn ，成为有史以来「最贵」的软件公司，四年前微软花费 262 亿美元买下了 LinkedIn。

而更值得玩味的是，不管是对 Salesforce 还是 Slack 来说，微软都是最强大的竞争对手。一方面，微软（Dynamics）始终是 Saleforce 核心产品 CRM 的最直接竞品，Salesforce 过去几年利用收购为其核心产品构建了一层层保护机制，主要包括：

• 2016 年，7.5 亿美元收购文档协作工具 Quip；
• 2018 年，65 亿美元收购云服务应用与集成公司 MuleSoft；
• 2019 年，157 亿美元收购数据集成公司 Tableau；

而此前媒体也曾报道 Salesforce 在收购 LinkedIn 的过程里输给了微软，同时该公司还曾有意买下 Twitter 等，这也构成了 Salesforce 的发展战略：用收购扩大产品边界，从而保护核心业务不受行业变化的冲击。

事实上，过去一年 Salesforce 依然在持续增长，今天凌晨的财报数字显示，2021 财年第三季度营收 54.19 亿美元，同比增长 20%。

而对于 Slack 来说，不管管理层问题或是产品开发遇到了困难，这家公司并没有享受到「疫情红利」，如下图所示，从营收到股价，都是糟糕的一年，当微软 Teams 从一年前的 2000 万用户快速成为日活用户超过 1.15 亿用户产品的时候，Slack 还在持续向欧盟监管机构投诉微软涉嫌垄断。

Salesforce CEO Marc Benioff 在收购完成后的一份声明里说了这么一番话：

We see in Slack a once-in-a-generation company platform. It’s the central nervous system of so many companies on this call and our company and so many of our great customers, connecting everyone and everything, and now we could go even bigger, better, more exciting. And it brings all the companies, people, the data, the tools together. And you can see all the CRM information, the sales the customer interactions. You also saw Slack Connect, which extends the benefit of Slack so employees can securely work and collaborating with partners, suppliers, customers.

这事实上也高度概括了以 Slack、微软 Teams 为代表产品特性，这些产品构建在企业业务流程与数据流程之上，其本身高度依赖与其他产品、云服务的整合，这个产品定位赋予了微软 Teams 强大的增长动能，原因也在于微软提供了丰富「后端」产品选择。

借助此次收购，Slack 可以获得来自 Salesforce 在销售、营销领域的云服务支持，也将成为 Saleforce 对抗微软的排头兵。

巨头·业界

腾讯展示精通王者荣耀的 AI 系统。在这篇论文里，来自腾讯的研究者们利用强化深度学习相关技术训练了一个精通王者荣耀游戏的 AI 系统，今年 5 月份，这个 AI 系统与人类玩家们进行了 64 万场比赛，胜率为 97.7%。

过去几年公众已经被太多这样强大的 AI 系统——Alphago、Dota2、GPT-3——所震撼，以至于开始麻木。我个人认为，理解类似腾讯这个 AI 系统的价值或意义，关键是理解「规模」，通过不计成本地大规模采用 GPU 硬件，人类的确可以训练出强大的 AI 系统，比如腾讯的系统就采用了 25 万个 CPU 与 2000 个英伟达最先进 V100 GPU，成本之高，不敢想象。

从「规模」更进一步来看，这一类系统能够让我们感受到未来，当然这还需要持续增长的计算能力与持续下降的计算成本，最终将只能在超级计算机可以运行的程序，下沉到每一台个人电脑甚至智能手机，一如当下一部 iPhone 可媲美 50 年前阿波罗登月计划的计算能力一样。

Zoom 财报，季度营收 7.77 亿美元，同比增长 367%，如果你对这个数字没有感觉，可以看看下面这张图：

另一个不亚于财报的重要信息是，Zoom 已经选择 AWS 作为其首要云计算服务商，而在 4 月份的时候，Oracle 曾将 Zoom 作为云服务客户的样本进行宣传。

腾讯云发布云开发低代码平台 LowCode，「低代码」与「无代码」正在成为云计算巨头们发力的方向，从行业发展的角度去看，「低代码」本质上是「云基础设施」的上移，通过标准化的模版帮助客户快速开发应用，而站在客户的角度，「低代码」降低了使用云服务的门槛，所谓「开箱即用」和「拖拽式开发」能够为业务上线提供捷径。

2020 年年初，Google 收购一家拥有 8 年「低代码」/「无代码」的公司 AppSheet，将其整合到 Google Cloud 服务里，并在今年 9 月份推出基于 APpSheet 的应用程序开发方案。

腾讯这个平台的基本逻辑也是如此，官方话术里强调「云开发低码以云开发作为底层支撑，云原生能力将应用搭建的全链路打通，提供高度开放的开发环境，且时刻为您的应用保驾护航」。

值得一提的是，腾讯云开发低码平台依托于腾讯云开发，腾讯云副总裁刘颖这句话点名了云开发的产品位置：「云开发集成了微信生态和腾讯云的各项能力，是腾讯C2B战略的技术抓手」。

还有一组数字值得关注一下：「云开发的注册用户数达到 56 万，较去年同期增长 1.5 倍，服务超过 100 万开发者，日调用次数超过 7 亿」。

韩国电信运营商 SK 电讯发布首款 AI 芯片。这款用于数据中心的 AI 芯片同时也是韩国首颗数据中心 AI 芯片。Bloomberg 指出，韩国政府将 AI 芯片与 5G 网络作为未来经济发展的关键引擎，此前已经投资超过 5.42 亿美元用于 AI 芯片的研发，同时未来十年还将投资近 10 亿美元。

半导体之于韩国非常重要，下图展示了半导体出口在韩国整个出口贸易中的位置，不过此前韩国主要生产的存储芯片，此次 SK 这款芯片的发布，也意味着韩国正加大围绕特定场景计算芯片的研发。

越来越多的 AI 自研芯片，一方面是为了抢占下一个计算领域的话语权，另一方面也是成本的考量，针对特定场景的芯片定制，能够有效提升芯片性能，降低功能，比如此次 SK 的这颗 SAPEON X220 的功耗约为传统 GPU 的80%，成本也能降到 50%。

一组海外 AI 芯片创业公司。在 AI 芯片领域，英伟达的领先毋庸置疑，但并不意味着这个市场只有英伟达一个主要玩家，持续增长的算力需求与丰富的计算场景，为 AI 芯片市场的持续发展提供了巨大空间，CRN 上周梳理了当下最值得关注的 10 家海外 AI 芯片创业公司，可以作为一个不错的资料汇总，另外中文媒体雷锋网对其做了编译，点击这里查看中文内容。

Service Now 收购 AI 创业公司 Element。这笔收购并未透露具体金额，几个关注点：Element 公司创始人包括图灵奖得主 Yoshua Bengio；腾讯、微软、英伟达都是 Element 的投资机构；Service Now 将在加拿大开设新的办公室。

Facebook 收购 CRM 公司 Kustomer。后者是一家利用 AI 进行客户服务的公司，通过内嵌在聊天机器人中的应用，分析客户需求并回答客户问题，公开资料显示，Kustomer 此前完成 1.73 亿美元融资，投资机构包括思科旗下风险投资和老虎环球基金。

WSJ 的报道指出，Kustomer 此前的估值高达 10 亿美元，不过 Facebook 并未透露收购的具体金额。

网易整合 To B 产品线，新品牌「网易云商」发布。网易此前已经将企业产品线定位在 PaaS 层和 SaaS 层，此番整合之后，「网易云商」旗下包括：

• 网易七鱼：客服（SaaS）；
• 网易定位：用户调研/问卷（SaaS）；
• 网易互客：CRM 管理产品（SaaS）

而定位 PaaS 层的网易云信继续独立，这个产品目前覆盖了即时通讯、音视频通话等多个功能，公开资料显示，其客户不乏南京银行、顺丰等大客户，未来也会是网易企业产品线的重要营收来源。