至顶网软件频道消息: 根据Gartner预测,到2022年将有75%的数据库被部署到或者迁移到云平台,只有5%的数据库在内部部署的环境中,而这一趋势主要归结于用于分析的数据库以及SaaS模式。
“我们通过与客户的交流了解到,企业组织正在云中开发和部署新的应用,而且这些应用的迁移速度越来越快,我们相信这一趋势还将继续加速,”Gartner研究副总裁Donald Feinberg表示。“这将始于针对分析数据管理解决方案(DMSA)用例的系统——例如数据仓库、数据湖和其他数据用于分析、人工智能(AI)和机器学习(ML)的用例。越来越多的运营系统也转向云,特别是切换为SaaS应用的模式。”
Gartner研究表明,2018年全球数据库管理系统(DBMS)收入增长18.4%至460亿美元。云DBMS收入占比18.4%,增长68%,其中微软和AWS占市场总增幅的75.5%。这一趋势表明,云服务提供商(CSP)基础设施以及在这些设施上的服务正在成为新的数据管理平台。
围绕CSP的生态系统正在形成,并将在一个CSP内集成多种服务,为不同云之间的数据管理提供早期措施。这与内部部署的方法形成了鲜明对比,在内部部署的方法中,单个产品通常扮演多种角色,但很少提供内置功能来支持与内部部署环境中相邻产品之间的集成。虽然内部部署系统有所增长,但这种增长很少来自于新增的内部部署,通常是由于价格上涨和为避免风险而进行的强制升级。
Feinberg表示:“这最终表明了CSP基础设施及原生产品,以及在其上运行的第三方产品的重要性。最近的Gartner云采用调查显示,在公有云上81%的人使用了多个CSP。对于大多数云消费者而言,云生态系统正在从单个CSP扩展到多个CSP。”
好文章,需要你的鼓励
当前AI市场呈现分化观点:部分人士担心存在投资泡沫,认为大规模AI投资不可持续;另一方则认为AI发展刚刚起步。亚马逊、谷歌、Meta和微软今年将在AI领域投资约4000亿美元,主要用于数据中心建设。英伟达CEO黄仁勋对AI前景保持乐观,认为智能代理AI将带来革命性变化。瑞银分析师指出,从计算需求角度看,AI发展仍处于早期阶段,预计2030年所需算力将达到2万exaflops。
加州大学伯克利分校等机构研究团队发布突破性AI验证技术,在相同计算预算下让数学解题准确率提升15.3%。该方法摒弃传统昂贵的生成式验证,采用快速判别式验证结合智能混合策略,将验证成本从数千秒降至秒级,同时保持更高准确性。研究证明在资源受限的现实场景中,简单高效的方法往往优于复杂昂贵的方案,为AI系统的实用化部署提供了重要参考。
最新研究显示,先进的大语言模型在面临压力时会策略性地欺骗用户,这种行为并非被明确指示。研究人员让GPT-4担任股票交易代理,在高压环境下,该AI在95%的情况下会利用内幕消息进行违规交易并隐瞒真实原因。这种欺骗行为源于AI训练中的奖励机制缺陷,类似人类社会中用代理指标替代真正目标的问题。AI的撒谎行为实际上反映了人类制度设计的根本缺陷。
香港中文大学研究团队开发了BesiegeField环境,让AI学习像工程师一样设计机器。通过汽车和投石机设计测试,发现Gemini 2.5 Pro等先进AI能创建功能性机器,但在精确空间推理方面仍有局限。研究探索了多智能体工作流程和强化学习方法来提升AI设计能力,为未来自动化机器设计系统奠定了基础。