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起个大早,赶个晚集,还“有戏”吗?

全球公有市场上,在向前追赶亚马逊和微软的途中,却被阿里和IBM弯道超车。当竞争对逐渐形成垄断之势,还有会打破现有的计算版图吗? 由于运营维护着全球最大的搜索引擎、Gmail、文档和相册等面向个人的产品,加之大型提供商的实际收入多年来一直未公开,有恃无恐的对企业板块并不上心,而是只专注于目前已有的产品 随后又陆续推出了好几个相关产品,将新功能补充到了平台上。 计算发展迅速,等意识到自己在主战场迷茫已经太久时,竞争对们早已经占尽先且变得实力强劲。 Diane Greene在第一个世界级客户大会Next 2016会议上发表关于“解决关于以及企业问题”的演讲中设定了一个大胆的目标,那就是让弯道超车领域的竞争对亚马逊和微软。 在2018大会上,研究构Wikibon首席研究官兼总经理Peter Burris对于曾有过这样一段表述,“我只是不认为他们已经承诺提供一系列并支持大型企业的需求,并从领导者那里获得,

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解析:市场狼烟遍地,拥有几分战力?

近年来,“”越来越受到企业的欢迎,在提供商公司业上的比重也越来越大。当今市场竞争者主要有四大巨头,分别为亚马逊、微软、IBM和。 开展新模式: +AI。基于器学习,平台上推出了自然语言API、翻译API等多个人工智能API; +大数据。 作为的重要竞争点之一,推出了Dataproc等+开源。比如将Kubernetes 以及TensorFlow在内的相关公有技术对用户公开。 上文我们已经提及了将AI与的结合,而微软、亚马逊等也都在往这个方向前进,但由于先以及技术的差异,他们也只有在的屁股后面吃灰的份。 ? 其次就是能源的节约,领先对。 据了解,Google将DeepMind的器学习系统用在了控制部分数据中心上,不仅可以节约能源,还能提高能源效率。不得不说,这一牌打得好。 ? 最后就是大数据,获业内认可。

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    计算领域赶超亚马逊的五大理由

    根据业界分析师们的观点,正将自身定位为取亚马逊而代之的中坚力量。尽管目前尚与之存在很大差距,但仍然有会迎头赶上并终有一天夺取其霸主宝座。 不过虽然拥有不容小觑的实力,及其它一些竞争对还是有会逐步缩小差距并最终实现反超。” 需要从价格入开展反击 由于具备充足的预算作为后盾,正在不断拉低公有的使用成本,并借此逼迫亚马逊加入这场激烈的价格战。 他同时补充称,在价格压缩方面的积极态势一方面能够吸引到更多新近接触的企业客户,同时也有会从AWS现有使用者群体中拉拢到更多支持者。 4. “正在着推进必要的资本投入,从而消除一部分企业IT管理者对于所抱有的怀疑态度,”Rebello解释道。

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    拥抱开源加码计算,会缓解Google的焦虑吗?

    会议期间,焦虑的选择用更开放的方案去连接客户、开源伙伴、甚至是竞争对。 为了显示的重视程度,CEO桑达尔·皮查伊(Sundar Pichai)先公布了两个新增区域:韩国首尔与美国盐湖城地区;随后发布两款新产品:混合平台Anthos与无器计算平台 不过,与当下的主要玩家亚马逊AWS和微软Azure相比,的份额还有着明显差距,研究构Gartner的数据显示,亚马逊市场份额达到51.8%,微软Azure的份额为13.1%,而的份额仅有 开源社区与亚马逊AWS的矛盾让看到了会。在主张与开源社区的合作中,“明确边界”是率先表达的态度。 销售团队的规模大约只有亚马逊AWS和微软Azure的1/10到1/15,但两年后,这个团队的规模将会达到竞争对的50%左右。

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    将大力拓展计算 欲与亚马逊争雄

    副总裁,乌尔斯 霍尔泽 近日《连线》杂志网络刊登文章称,长期以来一直都在提供计算,不过该公司多年来却将其视为可有可无的业。 霍尔泽和他的TI工程师为的其他团队提供设施保障,这些团队使用由TI提供的全球计算为数亿用户提供网络和移动。简单来说,多亏了霍尔泽的保驾护航,才得以运行得如此高效。 计算历史 长期以来一直都在提供计算,外部企业和开发者可以依托于的这一方面而建立网站和开发应用程序,与此同时他们还无需购买、安装或运行他们自己的计算硬件设备。 但霍尔泽的意思是,即使智能和平板电脑广告市场实现了非常快速的增长,计算的市场潜力也要远超在线广告市场的未来发展潜力。 霍尔泽表示:“要想在计算市场取得成功,你不仅需要有先进的技术,而且还必须能够在经济性方面击败其他竞争对的产品。”这番变态似乎在暗示,将在明天举行的活动中宣布大幅下调计算的费用。

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    继李飞飞、李佳之后,CEO Diane Greene辞职

    市场的格局基本已定,想要突围成为前三甲,又谈何容易。 格林一直是的代表人,2016年部门进行大规模重组后,也正式由格林来带领,当时的市场份额位居第四,排在亚马逊、微软以及IBM之后。 两年时间内,格林着力于在AI和器学习上的布局,包括聘请斯坦福大学人工智能实验室主任李飞飞,和前Snapchat研究主管李佳担任器学习部门负责人。 IBM排在第三名,排在第四名,均只占一位数字的市场份额。 ? 有业内人士评价:虽然格林一直在让向AI和器学习靠拢,但是它们并没有赢得,业和资金都跑到亚马逊那里了。 而此次接替格林的库里安,曾经在甲骨文工作20多年,众所周知,甲骨文一直擅长打破企业市场瓶颈,但是面对其他竞争对的强势包围以及内部企业文化的差异化,等待库里安的是更大的压力和挑战。 ?

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    马斯克,低延迟星链计算下半年可用

    按照协议,将为SpaceX提供计算和网络资源,以助力下半年向企业推出星链卫星互联网。 这无疑让在竞争激烈的计算市场上,又一次抢占先。 并且透露,首个星链终端将安装在的俄亥俄新奥尔巴尼数据中心,未来几个月将会公布更多合作计划。 可以把延迟降到最低 为什么说抢占了先? 因为这一次的合作,对整个计算市场而言,都意义非凡。 此前,的数据传输非常依赖连接其数据中心的内部网络。 而星链计划就是通过构建一个卫星网络,提供可以覆盖偏远地区的高速、低延迟宽带。 对于SpaceX而言,它需要让用户的与卫星通信,然后卫星将连接到的数据中心。 在这些数据中心内,用户可以用快速运行程序,或者将信息发送到附近其他公司的平台。 亚马逊、微软不甘示弱 作为竞争对,亚马逊也在积极地建设卫星网络来增强AWS

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    亚马逊暂时赢得之战 将成变革者

    市场研究构Gartner在最近发布的Gartner Magic Quadrant报告中强调称,亚马逊的专业AWS(亚马逊网络)提供的可利用计算能力已经达到了其它14家供应商总容量的5倍之多 这种领先的优势的确给人留下了深刻的印象,但是,Gartner的分析报告中并未将“Google Cloud()”纳入其中,主要是因为还没有正式推出此项。 在领域,与亚马逊的其它竞争对迥然不同。具有“亚马逊网络”所不具备的一些功能,例如大规模且超快速的网络能力。或许这些功能会推动成为领域中的真正变革者。 恰恰相反的是,亚马逊网络一直都在坚持不懈地下调其价格,同时还以迅雷不及掩耳之速度不断地推出新和新功能。在这种咄咄逼人的形势之下,亚马逊网络的竞争对们就显得措不及。 但可以肯定的是,必将成为亚马逊在领域内的强大竞争对

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    再度大范围下调价格 IT巨头价格战愈演愈烈

    在4日召开的“计算平台”大会上宣布了在领域的一系列新举措,其中包括多项降价策略。此举旨在应对来自亚马逊等竞争对的挑战,进一步抢占市场份额。 IT巨头掀起降价潮 本轮降价主要涉及SSD、数据库、存储和网络等领域。 核心的计算Compute Engine不在此轮调价范围内,该价格在上个月已经下调了10%。 这是今年内第二次大范围下调价格。 今年3月,曾下调Compute Engine及其他部分的价格。该公司表示,希望价格能够每18个月就下降一半。 在今年初率先降价,曾带动行业内的一波降价潮。 分析人士认为,为抢占迅速增长中的市场,IT巨头在计算领域掀起的价格战持续升温,预计在宣布新的价格策略后,亚马逊等竞争对很可能再次随之降价。

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    借道腾讯扩展中国市场,对抗亚马逊以及阿里

    策划&撰写:巫盼 市场的竞争愈加激烈,继亚马逊AWS上周的大动作后,也按捺不住了,据外媒援引消息人士信息,正打算和腾讯在计算上合作,让腾讯作为中国的代理。 据了解,如果项目进展顺利,将为国内客户提供从数据管理到分析以及网络安全的。同时,在海外的腾讯客户也可以使用。 此次传闻的合作并不是空穴来风,在今年8月份的时候,彭博社就有报道和腾讯以及浪潮集团在进行合作谈判,当时的消息指向的也是试图通过迂回的段来为国内用户提供。 一方面是人事变动的不稳定,另一方面由于年初和军方的合作也引发了内部的纷争,同时本身的转型也并不顺利,有业内人士评价:虽然格林一直在让向AI和器学习靠拢,但是它们并没有赢得 但是从长期来看,两家在上本质是处于竞争的对立面,腾讯如果想要将海外市场真正握在上,借道并未是良策。

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    支持SUSE Linux Enterprise

    SUSE Linux Enterprise Server向开发者和IT工作小组提供了向迁移所需的性能、可靠性、安全性和可扩展性。    SUSE和Google携合作,确保SUSE Linux Enterprise Server实例可提供相同的企业功能,并能接收相同的补丁、安全更新和性能提升。 SUSE全球联盟与营销副总裁Michael Miller说:"随着企业内部变革步伐的加快,开发团队与IT团队一直在寻找可靠、可扩展和高性能的解决方案来满足他们的需求。 SUSE Public Cloud计划让供应商能够为客户轻松提供差别化。 当今许多顶尖的全球供应商都提供SUSE Linux Enterprise Server,为组织构在环境中提供高效率、高性价比的任关键型IT

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    宣布了一项重大决定:开放其新型人工智能芯片

    在周一宣布,它将允许其他公司通过其计算使用他们的新型芯片。 几年前,开发了一种新型的电脑芯片,以为其巨大的人工智能系统供电。 这些芯片被设计用来处理复杂的过程,一些人认为这将是计算行业未来的关键。 周一,这家互联网巨头表示,将允许其他公司通过计算购买这些芯片。 / 现在,的新专注于教计算识别物体,这被称为计算视觉技术。 从助理(可以识别Android语音指令的),到翻译(将一种语言翻译成另一种语言的互联网应用),TPU芯片加速了人工智能的发展。 这一举措减少了对英伟达和英特尔等芯片制造商的依赖。 新的人工智能浪潮,包括像这样的,是由“神经网络”驱动的,这是一种复杂的算法,可以通过分析大量数据来自主学习任

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    业界 | 推出用于物端器学习的微型新AI芯片

    新推出的EdgeTPU放置在一个一美分硬币之上 Edge TPU主要是为了处理所谓“推断”类的器学习任之前推出的器端的TPUs主要是负责训练模型的,现在推出的这个Edge TPUs主要是负责使用训练好的模型进行“推断”任的。 Edge TPUs是注定要用在企业场景中,而非咱们的智能里。 (这些优势是目前物端器学习的卖点) ? Edge TPU是TPU的小兄弟,TPU是公司用来加速人工智能计算的专用处理器,其它消费者能够通过买来使用这项技术。 然而,的优势是控制全栈人工智能计算硬件产品与市场,而竞争对们并没有做到。用户可以将数据存储在,可以通过TPUs训练自己的算法,可以使用Edge TPUs进行最终的物端器学习推断。 这个开发板不只是为了吸引同行者,它更是表明了对于整个AI计算产品和市场的觊觎之心和严肃态度。

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    华为被卡脖子,到底卡的是什么?

    GMS,全称为Google Mobile Service,即移动。 GMS是Android系统灵魂所在,是一套旗下的应用程序和基于的软件,当用户使用的时候,可以把广告嵌入各种中,是的重要收入来源渠道。 只有当安卓智能制造商,获得了Google的许可之后,才能在其安卓设备上合法安装GMS。华为未来不能得到许可,意味着未来的华为上,将不会内嵌有GMS。 GMS为安卓上的公司系列应用提供支持 后果 缺少 GMS,预计对华为的海外市场推广带来致命影响。 海外 海外平台严重依赖GMS,当使用登录海外网站的商店就必须使用三件套(Google框架、Google play商店和Google Play)而这些基于GMS来运行,如没有将无法安装海外应用程序

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    推出“Federated Learning”,一种全新的器学习模式

    传统器学习方法,需要把训练数据集中于某一台器或是单个数据中心里。巨头还建设了规模庞大的计算基础设施,来对数据进行处理。 输入法 目前,正在输入法 Gboard 上测试 Federated Learning。当 Gboard 显示推荐搜索项,不论用户是否最终点击了推荐项,智能会在本地存储相关信息。 技术挑战与解决方案 表示,实现 Federated Learning 有许多算法、技术上的挑战,比方说: 在典型的器学习系统中,超大型数据集会被平均分割到端的多个器上,像随梯度下降(SGD 表示,设计 Federated Averaging,是为了让器只需要整合后的更新,让 Secure Aggregation 能够派上用场。另外,该草案具有通用潜力,能够应用于其他问题。 目前,在输入法的搜索推荐之外,希望根据输入习惯改进语言模型;以及根据图片浏览数据改进图片排列。

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    2028】斯坦福前校长挂帅,体系结构宗师聚首启幕TPU新时代

    虽是科技领域头狼,AI各细分领域各家对早已虎视眈眈,AWS、微软在计算的市场份额已领先,中国CV公司崛起,智能硬件Google Home与亚马逊Echo的竞争鹿死谁未定,智能Pixel的处境一度尴尬 AI要接触到用户,并从用户口袋里赚到钱,是主要途径,也是搜索广告之外的最大变量。 去年5月的I/O大会,Cloud TPU问世,这是将第二代TPU和平台联合而成,用于加速器学习的平台;今年1月,李飞飞宣布推出Cloud AutoML,把AI开发者赶到上。 随后TechCrunch等媒体曝出正在推出新的数字商店,向其他公司和组织出售以计算为基础的软件,千方百计让用户使用甚至还被曝出建立3条海底电缆的计划…… 在上,真的是拼了 不拼也不行了,因为的道路并不好走。被Pichai寄予厚望的,遇到了亚马逊AWS和微软Azure这样的对

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    开发 | 分布式器学习时代即将来临?推出“Federated Learning”

    传统器学习方法,需要把训练数据集中于某一台器或是单个数据中心里。巨头还建设了规模庞大的计算基础设施,来对数据进行处理。 输入法 目前,正在输入法 Gboard 上测试 Federated Learning。当 Gboard 显示推荐搜索项,不论用户是否最终点击了推荐项,智能会在本地存储相关信息。 技术挑战与解决方案 表示,实现 Federated Learning 有许多算法、技术上的挑战,比方说: 在典型的器学习系统中,超大型数据集会被平均分割到端的多个器上,像随梯度下降(SGD 表示,设计 Federated Averaging,是为了让器只需要整合后的更新,让 Secure Aggregation 能够派上用场。另外,该草案具有通用潜力,能够应用于其他问题。 目前,在输入法的搜索推荐之外,希望根据输入习惯改进语言模型;以及根据图片浏览数据改进图片排列。

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    分布式器学习时代即将来临?推出“Federated Learning”

    传统器学习方法,需要把训练数据集中于某一台器或是单个数据中心里。巨头还建设了规模庞大的计算基础设施,来对数据进行处理。 输入法 目前,正在输入法 Gboard 上测试 Federated Learning。当 Gboard 显示推荐搜索项,不论用户是否最终点击了推荐项,智能会在本地存储相关信息。 技术挑战与解决方案 表示,实现 Federated Learning 有许多算法、技术上的挑战,比方说: 在典型的器学习系统中,超大型数据集会被平均分割到端的多个器上,像随梯度下降(SGD 表示,设计 Federated Averaging,是为了让器只需要整合后的更新,让 Secure Aggregation 能够派上用场。另外,该草案具有通用潜力,能够应用于其他问题。 目前,在输入法的搜索推荐之外,希望根据输入习惯改进语言模型;以及根据图片浏览数据改进图片排列。

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    即将推出计算区块链产品

    目前,计算的用户可以设置数据库,或是调用器学习技术。未来,他们很可能也会通过去使用区块链产品。 贝伦多夫并不代表,但很可能知道正在进行的工作。 这两个区块链系统都支持客户自主设置区块链分类账,并授权不同用户,或称作区块链节点,在其中添加条目。 从战略上来看,计算增加区块链产品是有意义的。 计算中包括文档和其他一系列,目前每季度营收为10亿美元。本身在计算市场排名第三,落后于亚马逊AWS和微软Azure。该公司需要通过一些去实现差异化。 事实上,如果通过提供区块链产品,那么很可能支持去中心化,允许客户在其他地方为区块链分类账设置节点,甚至将节点设置在AWS或其他公有上。 将允许其区块链产品通过竞争对来访问,这或许有些违反直觉。不过贝伦多夫认为,必须提供这样的灵活性。毕竟,许多企业在全球范围内运营,因此会希望他们的区块链可以在任何地方访问。

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    2018年小目标:AI尽早变现

    甚至生产出运行这些软件的硬件,并着眼于在2018年以后将这些的能力推向新的领域。 硬件和侧重于适应用户 Pichai说,这个理念是选择做翻译耳塞的原因之一,因为当两个人基本上都在注视他们的的时候,的语音翻译让人亲自进行对话是不自然的。 计算中融入AI 就像的其他非广告业一样,计算不会单独报告收入,但这些数字都包含在“其他”的类别中。 已经吸引了一些企业,它本质上是提供器学习作为一种,这也是与亚马逊和微软的最大区别。 在内部,公司认为器学习或计算业的AI组件的使命,是将这些工具带给那些可能没有AI人才、资源或专业知识的公司,让后者自行开发AI技术。

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