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从大数据开始就是一窝蜂的去搞#xff0c;不管有没有什么数据量。反正要来个Hadoop。其实有些企业数据一块硬盘都放得下。
微服务来了#xff0c;也不管自己的系统是不是适合微服务。我个人经验得出#xff0c;to B和to G的业务场景#xf…有个特点历史教训是很难吸取的
从大数据开始就是一窝蜂的去搞不管有没有什么数据量。反正要来个Hadoop。其实有些企业数据一块硬盘都放得下。
微服务来了也不管自己的系统是不是适合微服务。我个人经验得出to B和to G的业务场景长流程的业务场景不适合微服务。也就是to c的互联网场景才可能注意这里说的是可能也不是一定。
中台概念来了全国建设中台。这个之所以被称为玄学的中台是因为阿里自己的理解和马老师自己的设想都不一样。然后在全国火热的建设中台时候阿里就开始拆中台了。
而最后发现大多数公司也一样未必理解中台能干什么哪怕就一个产品线也有中台。反正借助中台可以重新划分职场是真的。
区块链也来了大家也是区块链梧桐链联盟链。我看到最多的就是中心化的区块链。
元宇宙来了大家也元宇宙。即使它的概念提出的发祥地meta都没搞出什么出彩成果。大家似乎现在也没怎么提这个概念了。
所以我一直觉得应该是社会遇到瓶颈了只能在这些上创新了。而且是寿命很短。
AI不是昙花一现
其实我们今天看到这些在上世纪都有提出过。只是当时的条件没有办法发挥出今天的效果。
如今2025可谓AI的无敌的一年。和哪吒同时爆火的deepseek在哪吒已经准备下线了还持续在火。
但是就像当初互联网一样。AI会不会被加点什么
我上周TVP会议时候看到已经开始讨论AI中台了。大家都从不同角度讨论了一下。我们讨论是理智的。但是就像以上的概念提出以后概念本身都是问题不大。但是架不住不管是不是适合都要用啊。说不定哪天我们真的就看到建设AI中台了。
也许本地化安装一下deepseek就是AI中台了。然后怎么用不知道。但是一定是AI赋能业务。比如5个人的团队一个人使用AI替代了4个人。然后这个人还拿着不变的薪酬一般企业用人都是加量不加价的继续干。而4个被裁掉的日子就很艰难了。
AI也很难
众所周知AI公司需要孤注一掷但往往代价也是巨大。一个数据相当夸张2024年上半年国内新注册的AI企业超过23.7万家但与此同时有超过8万家AI企业陷入倒闭或破产的困境。
看上去这数据比数据库行业更夸张。仅国产数据库从2020年开始增加到300家现在开始逐步淘汰。而AI这个赛道的数据远超数据库。让我不得不怀疑是不是数据库门槛比AI高否则怎么搞AI的企业这么多
其实还是静下心来踏实做事吧。否则今天套deepseek明天套deepseek。还不如有些国产化套MySQL和PG的难度高呢。
