根据Gartner的统计数据,2019年全球基础设施即服务(IaaS)市场增长了37.3%,达到445亿美元,高于2018年的324亿美元。2019年Amazon在IaaS市场上排名第一,其次是微软、阿里巴巴、谷歌和腾讯。
Gartner研究副总裁Sid Nag表示:“云为推动数字业务奠定了基础,数字业务仍然是CIO的首要任务,为边缘计算、人工智能、机器学习和5G等技术提供支撑。归根结底,所有这些技术都需要像公有云IaaS这样可扩展的、弹性的、高容量的基础设施平台,这也是公有云IaaS市场呈现强劲增长态势的原因。”
2019年,排名前五的IaaS厂商占据了80%的市场份额,高于2018年的77%。2018年,所有IaaS厂商中有四分之三都实现了增长。
Amazon继续引领全球IaaS市场,2019年的收入估计为200亿美元,占整个市场的45%(请参阅表1)。Amazon利用在2018年位列第一的优势,将功能特性扩展到云堆栈中IaaS层之外,并在2019年继续保持领先地位。
表1:2018年到2019年全球IaaS公有云服务市场份额(单位:百万美元)资料来源:Gartner(2020年8月)
微软在IaaS市场上排名第二,近80亿美元的收入中有一半多来自北美。2019年微软的IaaS产品收入增长了57.8%,主要原因是微软利用了自身的销售覆盖范围以及将Azure与其他微软产品及服务结合售卖推动了IaaS的采用率。
主导中国市场的IaaS提供商阿里云,2019年的收入增长了62.4%至40亿美元,高于2018年的25亿美元。阿里将在未来几年继续扩展云基础设施业务,致力于提供基于云的智能,提供帮助客户进行数字化转型的解决方案。
2019年腾讯的IaaS服务增长超过100%,是仅次于阿里的中国第二大云服务提供商。Nag表示:“随着云市场的成熟,市场领导者们开始发现他们的市场份额正在受到侵蚀,阿里、腾讯和华为等中国厂商开始赢得更多市场份额。由于中国监管法规严格,使得北美等地区的云提供商很难进入中国市场。”
谷歌的IaaS收入从2018年的13亿美元增长到2019年的24亿美元,增幅为80.1%。谷歌的云服务专注于在强大的计算基础设施之上,为企业组织提供行业特定的解决方案。在谷歌的IaaS收入中,北美市场占到了一半的份额。
展望未来,Gartner将把IaaS和PaaS这两个细分市场整合成为一个相互补充的平台产品类别。也就是云基础设施和平台服务(CIPS)。2019年全球CIPS市场的增幅为42.3%,从2018年的446亿美元增长到634亿美元,Amazon、微软和阿里位列该市场前三位,腾讯和Oracle并列第5名,各占2.8%的市场份额。
Nag表示:“新冠病毒大流行的趋势将继续推动云计算支出的增长,企业在疫情期间不得不将应用迁移到公有云,这时候他们意识到了公有云真正的好处,而且他们改变这一路线的可能性不大。在恢复和反弹期间,CIO们意识到,他们不需要将工作负载带回本地,这将进一步增加云支出,推动开发关于云托管协作的新应用,将虚拟现实和沉浸式视频体验等新兴技术进行融合。”
好文章,需要你的鼓励
zip2zip是一项创新技术,通过引入动态自适应词汇表,让大语言模型在推理时能够自动组合常用词组,显著提高处理效率。由EPFL等机构研究团队开发的这一方法,基于LZW压缩算法,允许模型即时创建和使用"超级tokens",将输入和输出序列长度减少20-60%,大幅提升推理速度。实验表明,现有模型只需10个GPU小时的微调即可适配此框架,在保持基本性能的同时显著降低计算成本和响应时间,特别适用于专业领域和多语言场景。
这项研究创新性地利用大语言模型(LLM)代替人类标注者,创建了PARADEHATE数据集,用于仇恨言论的无毒化转换。研究团队首先验证LLM在无毒化任务中表现可与人类媲美,随后构建了包含8000多对仇恨/非仇恨文本的平行数据集。评估显示,在PARADEHATE上微调的模型如BART在风格准确性、内容保留和流畅性方面表现优异,证明LLM生成的数据可作为人工标注的高效替代方案,为创建更安全、更具包容性的在线环境提供了新途径。
这项研究由中国科学技术大学的研究团队提出了Pro3D-Editor,一种新型3D编辑框架,通过"渐进式视角"范式解决了现有3D编辑方法中的视角不一致问题。传统方法要么随机选择视角迭代编辑,要么同时编辑多个固定视角,都忽视了不同编辑任务对应不同的"编辑显著性视角"。Pro3D-Editor包含三个核心模块:主视角采样器自动选择最适合编辑的视角,关键视角渲染器通过创新的MoVE-LoRA技术将编辑信息传递到其他视角,全视角精修器修复并优化最终3D模型。实验证明该方法在编辑质量和准确性方面显著优于现有技术。
这项研究提出了ComposeAnything,一个无需重新训练的框架,可显著提升AI图像生成模型处理复杂空间关系的能力。该技术由INRIA、巴黎高师和CNRS的研究团队开发,通过三个创新步骤工作:首先利用大型语言模型创建包含深度信息的2.5D语义布局,然后生成粗略的场景合成图作为先验指导,最后通过物体先验强化和空间控制去噪引导扩散过程。在T2I-CompBench和NSR-1K基准测试中,该方法远超现有技术,特别是在处理复杂空间关系和多物体场景时表现卓越,为AI辅助创意设计开辟新可能。