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英特尔告别偏执狂年代联手Sun

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“世界确实变了。”Sun CEO乔纳森·舒瓦茨在1月23日写下的一篇博客日志用了这样的标题。一天前,他刚刚和英特尔CEO保罗·欧德宁在旧金山携手宣布了一项<nobr>合作协议</nobr>,双方将 共同推进Solaris、NetBeans开发环境、Java 以及英特尔至强平台的发展,Sun首次采用至强芯片生产的<nobr>服务器</nobr>和工作站产品最晚会在今年年中出货。“双方<nobr>合作</nobr>的最高境界就是,英特尔认可并支持 Solaris,Sun认可并支持至强芯片。”欧德宁说道。

  这消息来得突然,当然意义也足够重大,但其所带来的冲击力就像是一场已 经预知了结局的电影,远不如当年麦克尼利和鲍尔默手拉手坐在一起,用近20亿美元的筹码“一笑泯恩仇”的场面震撼。因为大家都很清楚,自从Sun和AMD 走到一起、戴尔也全面接纳了AMD之后,英特尔必然会有所行动,而Sun是目前全球几大<nobr>服务</nobr>器制造商中惟一一家仍对英特尔说“不”的公司。无论从哪个角度 看,英特尔和Sun的合作似乎都是水到渠成、迟早都要发生的事。 

  新版抱团取暖

  就在差不多四年前,当Sun和 AMD缔结了战略联盟关系,宣称将在自己的服务器产品中采用AMD刚刚推出的64位Opteron芯片时,曾引发业界惊呼一片。那时的Sun和AMD都是 一副不得志的落魄模样,AMD常年被英特尔压制,正打算借Opteron扭转局面,Sun则深陷.com泡沫破灭所带来的沉重打击中。《华尔街日报》评论 说:“硅谷这两家最惹眼的没落者的命运将紧紧联系在一起,或许会给<nobr>竞争对手</nobr>们带来致命打击。”

  几年之后,“打击”果然出现了。 AMD以服务器领域为突破口,凭借着谦和友善的“关系学”,以及讲究实效的技术和营销策略,很快成为眼下全球芯片市场最炙手可热的明星公司,给多年稳坐市 场头把交椅的英特尔制造了极大压力。而在这一过程中,Sun无疑发挥了画龙点睛的作用。

  这种逐渐积聚的压力,自去年AMD成功“策 反”戴尔之后终于全面爆发。AMD在全球x86架构服务器领域的市场份额,持续以超过100%的年同比增幅迅猛增长了两年,AMD的CEO鲁尔兹更是放出 话来,决心要到2009年之前,誓夺全球服务器市场芯片发货量40%的市场份额。AMD强劲的上升势头鲜明的映衬了英特尔的节节败退,尤其是在中国市场。

  英特尔不得不开始认真反省自己,在全球范围内进行裁员重组、开打价格战、调整平台战略的重心以及新产品的发布节奏。可惜,英特尔的种种 努力起码在目前看来,收效似乎并不显著。根据英特尔今年1月中旬发布的2006年财报,在刚刚过去的2006年第四季度,受与AMD的价格战影响,其净利 润同比下滑了39%。整个2006财年,英特尔的业绩更是一团糟。其总营收、运营利润和净利润分别为354亿美元、57亿美元和50亿美元,同比下滑了 9%、53%和42%。能让英特尔的股东们稍感安慰的是,英特尔在2006年发放了大笔现金分红,并且还花巨资回购股票以稳定股价,虽然因此其财务表现仍 达到了华尔街的预期。

  和英特尔的尴尬状态相比,Sun最近一段时间则流露出了强势回归的迹象。据其在今年1月23日发布的2007 财年第二季度财报显示,截至去年12月底,Sun在这个季度内共实现了35.7亿美元的营收和1.48亿美元的净利润,这对已经连续六年亏损的Sun而 言,实在是久违的好消息。仅在上个财季,Sun的账面上还有5600万美元的净亏损。这样漂亮的成绩单,无疑也给刚从麦克尼利手中接过CEO一职的舒瓦茨 提供了一个证明自己能力的绝佳机会。舒瓦茨自上台以来,一直有个坚定的目标,那就是要让Sun在2007财年实现盈利—如果他能成功,这也将是七年来 Sun的第一次盈利。

  与Sun的喜人财报一同出现的,还有另一个“好消息”。就在Sun发布财报的当天,Sun宣布接受了来自全球 著名的私募股权投资机构KKR的7亿美元投资。舒瓦茨在他的博客中解释道:“其实我们并不需要这笔钱,因为截至2007财年第二季度末,Sun共持有 48.37亿美元的现金和可变现股票。但对于一家技术型公司而言,能得到KKR的青睐,一方面可以为我们创造更大的发展空间,另一方面也充分证明了Sun 的巨大潜力。”

  身处这样的氛围之中,对Sun而言,如果说AMD当年的投怀送抱可以算作是雪中送炭,那么英特尔的加盟,则有着浓重 的锦上添花色彩。而对英特尔而言,Sun既然可以被AMD用来当作攻击自己的棋子,那么它也同样可以利用与Sun的合作来还击AMD,而且在目前的局面 下,Sun无疑会成为英特尔手中最犀利的武器之一。已经有分析师预计,此项最新合作可能会使AMD在2007年的Sun x86服务器业务至少丢失25%。 

  向偏执狂的年代说再见

  正是在诸如此类的市场博弈中,曾经横亘在英特尔和Sun 之间,同时被双方坚守的最后一道技术屏障,很快就将轰然倒塌。这两家全球IT界中最“偏执”的公司为什么要相互妥协?原因在于如果你只做偏执狂,已经很难 在现在这个讲究开放、共赢和竞合关系的年代中很好的生存下去了。不是吗?苹果已经为Sun做了非常鲜活的示范。

  麦克尼利有句口头 禅:“与众不同的智慧才是真智慧。”这位曾带给过Sun无限光芒的传奇人物一直是Sun的绝对权威和精神领袖,一个典型的完美主义者和理想主义者,并以极 度仇视“Wintel联盟”的姿态和特立独行的处事方式名扬世界。比如,Sun在很长时间内,一直坚持独立研发、生产和销售硬件、软件、服务的业务模式。 这使得Sun创造了Sparc、Solaris、Java等等众多的经典产品,却始终难以将其充分转化为真金白银。

  不过最近几年, Sun终于越来越清晰的发现:在充分竞争的新时代,用户有了越来越多的选择,而自己并不是不可替代的。这正是麦克尼利黯然隐退,将领导权转交给舒瓦茨的原 因。同时也是舒瓦茨陆续对Sun自内向外进行锐意改革,将Solaris和Java陆续开源化,并在最近打电话约欧德宁吃晚餐,在饭桌上敲定了双方合作意 向的原因。

  而英特尔目前所面临的形势,在某些层面上和Sun非常相似,而且英特尔也是一家有着悠久“偏执”文化传统的公司,“偏执狂”几乎就是它的代名词。只不过,英特尔的偏执有着比Sun广泛得多的群众基础,并以此早早确立了整个产业的标准。

   二者还有一个共同点。英特尔数字企业集团总经理基辛格说,舒瓦茨出任Sun的CEO后,和英特尔结束了过去的不和,而欧德宁接替贝瑞特执掌英特尔的帅印 后,两家公司的关系进入了一个新阶段。英特尔和苹果去年进行的供货谈判,也正是在欧德宁的倡导下完成的。现在,Sun和英特尔都希望能在服务器领域再复制 一个苹果。

  有了英特尔的支持,Solaris今后将会更加堂而皇之的在x86平台上驰骋,按照舒瓦茨的话说,“这无疑改变了操作系 统领域的竞争格局”,Sun也终于可以“两条腿走路”—同时拥有英特尔和AMD这两家芯片供应商,并由此取得了与其最主要的竞争对手IBM、惠普和戴尔相 似的服务器制造模式,这些无疑都将大大提高Sun的市场竞争力。而有了Sun的支持,英特尔的芯片也终于攻下了其在全球服务器领域内的最后一座堡垒,并将 战线直接延伸到了AMD的城下。

  在今后很长的一段时间内,短兵相接注定将会成为全球服务器领域内最热门的关键词,场面也注定会越来 越像眼下的PC市场一样激烈,且利润率越来越低。大家都有着类似的商业模式、相同的<nobr>合作伙伴</nobr>、成份近似的客户群和渠道,在这些方面,谁也不会比谁更独特, 谁也不想比谁更独特。“Sun所面临的一个大问题就是如何使其产品有别于英特尔其他合作伙伴的产品。”IDC的分析师这样说,其实不光是Sun,英特尔阵 营内的其他公司又何尝不是如此呢?

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评论
1 楼 ymgoodboy 2008-12-05  
呵呵,不错的文章,没有永远的朋友,只有永远的利益。

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    本平台将数据特征处理、深度学习模型构建和预测的流程进行了良好….zip深度学习是机器学习的一个子领域,它基于人工神经网络的研究,特别是利用多层次的神经网络来进行学习和模式识别。深度学习模型能够学习数据的高层次特征,这些特征对于图像和语音识别、自然语言处理、医学图像分析等应用至关重要。以下是深度学习的一些关键概念和组成部分: 1. **神经网络(Neural Networks)**:深度学习的基础是人工神经网络,它是由多个层组成的网络结构,包括输入层、隐藏层和输出层。每个层由多个神经元组成,神经元之间通过权重连接。 2. **前馈神经网络(Feedforward Neural Networks)**:这是最常见的神经网络类型,信息从输入层流向隐藏层,最终到达输出层。 3. **卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNNs)**:这种网络特别适合处理具有网格结构的数据,如图像。它们使用卷积层来提取图像的特征。 4. **循环神经网络(Recurrent Neural Networks, RNNs)**:这种网络能够处理序列数据,如时间序列或自然语言,因为它们具有记忆功能,能够捕捉数据中的时间依赖性。 5. **长短期记忆网络(Long Short-Term Memory, LSTM)**:LSTM 是一种特殊的 RNN,它能够学习长期依赖关系,非常适合复杂的序列预测任务。 6. **生成对抗网络(Generative Adversarial Networks, GANs)**:由两个网络组成,一个生成器和一个判别器,它们相互竞争,生成器生成数据,判别器评估数据的真实性。 7. **深度学习框架**:如 TensorFlow、Keras、PyTorch 等,这些框架提供了构建、训练和部署深度学习模型的工具和库。 8. **激活函数(Activation Functions)**:如 ReLU、Sigmoid、Tanh 等,它们在神经网络中用于添加非线性,使得网络能够学习复杂的函数。 9. **损失函数(Loss Functions)**:用于评估模型的预测与真实值之间的差异,常见的损失函数包括均方误差(MSE)、交叉熵(Cross-Entropy)等。 10. **优化算法(Optimization Algorithms)**:如梯度下降(Gradient Descent)、随机梯度下降(SGD)、Adam 等,用于更新网络权重,以最小化损失函数。 11. **正则化(Regularization)**:技术如 Dropout、L1/L2 正则化等,用于防止模型过拟合。 12. **迁移学习(Transfer Learning)**:利用在一个任务上训练好的模型来提高另一个相关任务的性能。 深度学习在许多领域都取得了显著的成就,但它也面临着一些挑战,如对大量数据的依赖、模型的解释性差、计算资源消耗大等。研究人员正在不断探索新的方法来解决这些问题。

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