几天前, 偶然看到 SUN 公司 CTO Greg Papadopoulos 的 IT 产业红移学说. 慢慢思考, 做了很多笔记, 有几条写下来.

所谓的红移学说, 就是 IT 公司的计算能力需求是指数增长的. 这个结论没什么奇怪的, IT 产业的摩尔定律说, 每18个月微处理器的计算能力就能翻一翻了. 除此之外, 存储能力, 带宽需求等等, 都是指数增长的, 有供给就有需求,这一点原没有什么大惊小怪的.

但是仔细分析, 对计算能力需求的那些应用里, 是不是所有的需求都是同样的指数增长的呢, 不是. 那么, 有快有慢的时候, 就必然有超摩尔定律增长的和低于摩尔定律增长的. Greg 把超摩尔定律增长的定义为红移, 把低于摩尔定律增长的定义为蓝移. 并且从SUN自身角度指出, 为了让 SUN 跟上 IT 产业的发展大潮, SUN 必须找到那些超摩尔增长的子领域, 把产品销售给超摩尔的应用, SUN 才不会被摩尔定律谋杀.

Greg 的立论基于互联网带宽的超摩尔, 高性能计算需求的超摩尔和软件作为服务的超摩尔速度. 我个人的见解是, 至少目前有5+1 个领域是超 Moore 的. 第一, 复杂的关系计算的发展是超摩尔的. 比如 Netflix 的推荐系统, Google 的 AdSense 系统. 这些关系计算的增长速度, 是超过 2倍/18个月的. 处于提供这些服务的行业, 对计算能力的需求必然是超摩尔的. 因此, 他们必须购置新的 IT 设别, 更新软件效率. 第二, 海量数据的处理的发展是超摩尔的. 互联网数据目前的翻倍速度是 30%/年. 其他领域的数据也有如此的指数规律. 一般情况下来说, 这个速度是低于摩尔律的. 但是任何一家公司海量数据处理的, 都是从无到有发展起来的. 大如 Google, 也不敢说覆盖互联网所有信息. 因此在这十年中, 海量数据处理(特别是搜索, 爬虫, RSS) 将经历从无到有的过程, 其增长, 肯定是超摩尔 的. 第三, 海量带宽的发展是超摩尔的. 以 Flickr YouTube 和 Twitter 为例, 他们的带宽翻倍速度是以天为单位的. 在网络基础设施领域, 中国移动等网络服务商也曾超摩尔发展, 以此为契机很多网络设备服务商如思科华为都超摩尔发展的. 第四就是海量的交互是超摩尔发展的. 网游, 信用卡服务系统都是这方面的例子, 就不一一例举了. 第五可能不为大家熟悉, 就是海量的高性能计算. 这10年内, 世界超级计算机的发展速度是超过摩尔定律的. 在科研领域, 我们清楚的看到高性能计算的需求远远超过 Intel 每年提供的增长, 多达千个万个节点的超级计算机在美国的国家实验室已经很平常. 还有一个额外的是海量的多媒体处理, 全球的电影业, 多媒体业的发展, 横跨前面提到的五个上面, 对每个领域都有超过 摩尔律速度的需求.

这几年这几个子领域的超　Moore　发展, 造成了几个非常有意思的现象.

1 . Google 在超摩尔发展

Google 是一个及其有野心的企业. 首先, 它站在这个时代最快的超摩尔的领域, 海量数据的处理. 它同时还拥有复杂关系计算[Orkut, AdSense], 海量带宽处理 [YouTube] 和海量交互处理 [Talk, Gmail, Google Maps] 三个方面. 这个方阵中的每一个模块, 都是行业的翘楚. 各位读者应该在最近的三个月内都用过Google的不少服务, 而且使用Google 各项服务的总次数相比一年半前肯定是翻倍了. Google 的超摩尔发展和它的策略, 即整合人类所有信息并使之可用 是分不开的. Google 的心大, 舞台就大, 现在爬虫能爬到的信息, 远在人类可用信息之下. 因此, Google 为了完成目标, 必须远快于信息生产速度. 总有一天, Google 抓完了互联网, 增长速度和网络信息的速度一样了, 那Google 也就变为今天的微软了. 20年前或许一人一台计算机是最大的幻想, 谁能想到20年后整合人类信息是不是一定达不到呢. 不过 Google 是善于开创和培育新领域的公司, 因此至少在10年内, Google 依然会超摩尔发展下去.

2 . 超摩尔企业控制了整个产业的需求, 联盟的瓦解和重新结合是常态.

摩尔定律既规定了半导体企业的光明前途, 又是半导体企业的魔咒. 因为半导体的速度提高速度太快, 如果耗用半导体的应用没有发展起来, 或者在18个月内需求量没有更新一倍, 那么, 半导体和硬件制造企业就不会喜欢这样的公司. 想当年 Windows 如日中天的时候, 平均三年就推出一个新版本, 而且每推出一个版本, 能支持前一个版本的硬件都几乎不能完美支持后一个版本. 因此, 操作系统和应用软件在超摩尔发展, 反过来拉着 Intel 超摩尔发展. 而 XP 以降, 微软花了 5 年时间才更新到 Vista, 而且消费者还不喜欢. 个人计算机的增长速度和操作系统的需求速度已经慢于摩尔率. 这时候, Wintel 联盟的瓦解早就是预料中的事情了. 这时候 Intel 和其他硬件制造商, 不需要依靠微软, 也能存活. 为什么呢? 原因是, 他们在 IT 产业链中, 发现了除了软件企业以外的其他的超摩尔的东西, 这个东西, 就是上面说到的5+1, 而最重要的, 是网络计算.

3 . 传统软件企业被摩尔律超过

在解释网络计算之前, 我先解释一下为什么传统的软件企业被摩尔律超过. 一个产业, 如果不是新兴产业, 那么正常的发展速度应该是和国家的 GNP 发展速度相当的. 即使在发展速度最快的中国, 目前也只能做到 120% / 18 月. 这一点, 是摩尔律所不能容忍的. 软件产业, 和其他信息产业一样, 都是社会服务业. 其终极形态, 应当是和 GNP 发展等速的. 简单的说, 有多大的经济需求, 就有多大的软件服务需求. 但是, 产业从来就不是均等的. 当一项新的需求被发现的时候, 因为没有现存的应用, 巨大的需求缺口会拉着原本应该正常发展的产业超速发展. 比如中国的移动电话, 石油产业等等, 都是如此的例子. 在 70－90 年代, 所有的行业都在走信息化的道路. Office, 电算, 电子商务, ERP, CRM 等耳熟能详. 他们的需求缺口相比于产业所能提供的, 都是几个数量级的高. 这种所谓的蓝海让任何跳进去的公司都能发财, 而且发展速度都超过摩尔律. 在此情况下, 硬件企业作为市场的支撑, 也在蓬勃的发展. 到了1999年左右的时候, 互联网的第一次泡沫前, SUN, HP, IBM 等公司靠出售硬件, 大赚了一笔.

然而, 好景不长, 2000年问题解决以后, 发达国家原来轰轰烈烈信息化的公司基本上已经完成基础设施建设了, 软件的需求一下子放缓了. 电子消费品的出现使得个人电脑发展开始放缓, 各大公司因为网络泡沫的破碎也开始紧缩 IT 投资. 软件企业的需求在源头上被紧缩. 另一个致命的打击来自开源软件. 1999 年的互联网泡沫客观上促使了一样东西的普及, 就是开放源代码软件. 传统的软件企业的定价策略是一台计算机安装算一个价钱. 在互联网泡沫时候, 网站需要以超过摩尔律的速度购买计算机, 但是这样就会同样把指数级别的投资送给微软和 Oracle. 因此, 很多公司在购置硬件的同时, 缩减软件投资, 采用免费的开放源代码的软件. 这样, 软件的需求就是一个常数, 这一点一下子拉开了硬件商和软件商地位上的差距. 虽然互联网产业发展了, 软件公司却没有跟着超摩尔发展. 等到微软和 Oracle 等传统软件公司回过神来的时候, 超摩尔的互联网已经把他们扔在了车轮之后. 那么, 应对开源大潮和超摩尔的网络计算, 硬件公司在做什么呢?

4 . SUN, IBM 等硬件提供商放下身段生产平民硬件

如果我们观察从 99年到 2007 年, 这些硬件行业的大哥大做了什么, 我们就能清晰的看到一个个放下身段的巨头. 我们知道, 超摩尔的互联网必然以超过摩尔律的速度需要硬件. 哪个硬件商能赶上此大潮, 就能做弄潮儿. Intel 芯片商要做的, 是提供更加强力的处理器; 存储商做的, 是开发大容量的存储器. 而 SUN 和 IBM 这些系统商来说, 选择就是从阳春白雪走向平民硬件. 当年的 IBM 和 SUN, 固守自己的 RISC CPU 生产线, 投入大量资金开发专有 UNIX 操作系统. 昂贵的售价使得超摩尔的企业不愿采购他们的系统. 此时, 要不固守阵地, 要不另找出路. 我们看到, 他们都开始另找了出路: 出产便宜的基于 x86 架构的硬件, 支持开源的基于服务收费的软件. 他们知道, 只有把硬件做便宜了, 超摩尔速度才能眷顾他们, 否则出路就是 SGI 和 DEC. 只有把软件开源免费送出去, 超摩尔的软件需求才能最后通过软件服务的形式让他们受益. 而一个机器一份拷贝的那种传统软件商业模式, 已经不再实用. 短短几年内, IBM SUN Novel 包括苹果, 都拥抱开源, 拥抱 x86. 我想这不是没有原因的.

5. 如何抓住超摩尔律, 投入新兴 IT 市场?

A. 硬件

硬件厂商在这场互联网浪潮当中扮演了极其重要的角色. 首先, 他们联合了新兴的开放源代码社区, 透过降低了硬件系统的总体成本. 因为此, 硬件商既不需要自己投入大量经费研发软件并把成本转嫁给新兴产业, 又能避免自己口袋中的利益流向传统软件企业. 而网络服务商, 消费类电子制造商和设备提供商, 这些年都是活在超摩尔里的. 如 CISCO, 中国移动, Apple 都是时势造就, 不发财都不行. 当然, 硬件的制造需要较大的投入，除拥有一流的技术外, 尚需要一流的设计和制造. 目前这两点在中国都不具备.

B 软件作为服务/ 软件作为基础设施

前面已经提到传统软件企业, 比如微软, 正在被硬件厂商, 软件服务商, 开源社区合力绞杀. 那么, 做软件就不赚钱了么? 非也. 既然软件已经变成基础设施和服务, 那就应该发挥基础设施和服务的作用. 软件作为服务, 如 Gmail, Facebook, 如 Amazon 的 SimpleDB, 如 Google 的 Documents, 都作为某种服务提供. 前面提到, 因为软件不能按照一台机器一台钱卖掉了, 所以落后于 摩尔律. 虽然这么说, 实际上网络应用对软件的使用需求依然是超摩尔律的. 因为超摩尔的速度造成计算机数量的增长, 系统越来越大, 很多硬件瓶颈就随之出现. 这时候, 传统的单机软件无法解决所有的问题, 必须有一个支持大系统的软件系统出现. 作为提供给网络计算系统的软件, Google 是自产自销, 自己解决基础设施问题. Amazon 和 SUN 则是提供如 EC3, SimpleDB 等工具, 以便把超摩尔的需求转化为自身产品的超摩尔发展. 开源社区也分立出很多创业公司, 提供一揽子的软件解决超摩尔的方法.

我个人看好的是作为软件咨询和软件服务的服务提供商. 机会可以在提供海量信息处理系统, 提供海量带宽处理系统, 提供海量关系处理系统等方面入手. Amazon 的经验让我们看到, 这些软件服务都是可以从系统应用中剥离分立并且产品化的. 在面向互联网的软件服务方面, 我挺看好银杏的.

结尾语: 写完这些, 突然悟到, 所谓的蓝海, 不就是一个超过行业平均水平的新兴子产业么. 想要不陷入和 GNP 一样发展速度的的红海, 就要找到超过行业发展速率的新兴子产业.