去年元宇宙、今年 ChatGPT，我要跟不上技术快速变化的节奏了怎么办？

“在 2014、2015 年，如果你不提移动互联网，显得你特别 low；2015 年，如果你不谈 O2O，好像都不好意思去创投的所有场合；从 2016 年底到 2017 年初，如果你说话时口里不带着大数据，显得你多少有点不合群；2017 年上半年，很多人连 AI 是什么都不知道，嘴里就挂着这个词到处讲。”猎聘网 CEO 戴科彬虽然在说创投泡沫，但也切实反映出了互联网行业变化之快。

但互联网技术有一个特点：只要种下一粒种子，总会在某个时间开花。

没人会怀疑，2017 年左右的 AI 赛道吸引了大量关注和资金。典型如格灵深瞳的故事。有报道称，当年在一个饭局上，真格基金的徐小平和红杉资本的沈南鹏、联创策源的冯波聊到格灵深瞳的估值。徐小平说起码 5000 亿美元，沈南鹏说 1000 亿美元，冯波在争执中给了一个折中价格 3000 亿美元。

但当这些 AI 企业纷纷奔赴 IPO 时，真相也透过一份份招股书暴露出来：连年亏损、难以商业化。自 2019 年以来，AI 赛道投融资能力下滑明显，旷视科技印奇还在 2020 年指出所有 AI 企业都已经步入到“死亡之谷”。整个 2022 年，AI 四小龙依然活在质疑中。

但没人想到，2022 年底，OpenAI 凭借 ChatGPT 再次盘活了 AI 市场，国内外大厂纷纷在控制成本的情况下大力投入 AIGC。据民生证券统计，短时间内，国内至少已经有 30 多家大模型亮相，其中不乏参数规模甚至超过 ChatGPT 规模的大模型，厂商涵盖了互联网巨头、AI 上市公司、服务器龙头企业、科研院所与一级市场创业公司。去年大热的元宇宙、Web3 似乎已经被人遗忘。

AI 起起伏伏，我们能做的永远是打好基础、注重积累、耐心等待。2023 年《中国卓越技术团队访谈录》第一期重磅访谈团队中关村科金 AI 平台能力中心，推荐了《知识中台：数字化转型中的认知技术》一书，希望帮助读者快速搭建一套知识中台，实现人工智能和大数据技术在知识管理层面的落地。

另外，该团队还推荐了《人工智能哲学十五讲》。这是一本以哲学的方式把人工智能讲清楚、讲通透的书，书中还探讨了 AGI 的可行性及伦理影响、军事机器人的伦理是非、儒家与人工智能等多个话题，语言风趣，论证详实。

中关村科金 AI 平台能力中心团队表示， 随着大规模语言模型的火热，“基础大模型 + 领域知识”的应用将会在企业数字化过程中起到重要作用。

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有一些行业正处于挤泡沫阶段，比如国内的数据库行业。数据显示，2021 年，新成立的数据库公司就超过 30 家，获得新一轮融资企业多达 20 家。这一年，中国数据库资本可谓处于泡沫的最顶峰。

虽然资本的青睐带来了数据库厂商的井喷式增长，但产品能力参差不齐、同质化现象严重、技术储备力量不足等问题也阻碍了该行业的发展。多位专家曾对 InfoQ 表示，未来三到五年间，数据库厂商数量将会越来越少，因为客户和应用开发商不可能用那么高的成本去适配和选用不同的数据库，这个市场不可能容得下上百种数据库。

2023 年《中国卓越技术团队访谈录》第一期重磅访谈团队的深圳计算科学研究院 YashanDB 研发总监欧伟杰表示，数据库作为基础软件，其产品的易用性往往容易被忽视，数据库开发者更多思考和讨论的是架构、技术或性能等话题。产品的体验提升不是技术的堆砌，需要面向用户的持续打磨。

“像数据库管理系统这样的产品，大部分开发人员自己都不太熟悉，又怎么能做出较好的用户体验。”欧伟杰说道。

因此，欧伟杰推荐了卡耐基·梅隆大学教授 Takeo Kanade 的《像外行一样思考，像专家一样实践》，并分享道，“研究与开发的有效方式就是要像一个没有专业背景的外行人一样去发挥自己的思考方式，想出点子、创意，然后像专家一样缜密地将其实现。”

“从个体角度能亲身体验现代信息科技，身处从未有过的突飞猛进、日新月异的伟大历史阶段是被赋予的幸运。”YashanDB 解决方案架构师王义寅说道。

他认为，自从上世纪 70 年代 E.F. Codd 奠定了关系模型的理论基础，经过了数十年的发展，数据库管理系统领域仍然充满了发展的活力。他从理论、架构、技术的角度推荐了非常优秀的数据库管理系统理论巨著《Foundations of Databases 》、数据库内核研发人员必读书籍《Database System Implementation》和图灵奖获得者 Jim Gray 的《Transaction Processing》，希望读者可以获得全面的了解。

2023 年《中国卓越技术团队访谈录》第一期重磅访谈的飞轮数据 SelectDB 团队则为数据库领域开发者推荐了《Fundamentals of Data Engineering》一书，开发者可以了解如何从数据工程的整个生命周期出发、评估并完成可用的最佳技术选型，并通过各种云技术的结合构建稳健的系统架构以满足组织和客户需求。

同时，随着云对数据库影响的深入，飞轮数据 SelectDB 团队还推荐了从云工程师视角，分享从架构设计到安全合规等多方面实践经验的《97 Things Every Cloud Engineer Should Know》，“（这本书）对于立志打造出伟大云产品的设计者而言提供了许多有价值的参考和启发。

成熟如云计算，也依然面临着危机。

“我们用过亚马逊云科技、也用过谷歌云，试过裸虚拟机、也体验了 Kubernetes 容器编排。我们知道云能提供哪些功能，其中大部分都有实际应用。现在我们终于得出结论：对于像我们这样一家增长稳定的中型企业来说，租赁基础设施资源总体上看是笔糟糕的买卖。云服务商做出的降低复杂性、控制运营成本等承诺从来就没能实现，所以我们正在筹划脱离云端、重归本地。”Ruby On Rails 之父、Basecamp & HEY 联合创始人 David Heinemeier Hansson 去年的决定，引发了大家共鸣：大家被云成本背刺很久了。

“云计算时代让算力、存储、网络原子化，极大加速了企业软件开发流程。但时代的进步，并不是点状的，算力进步的同时，管理方案也要跟上。”2023 年《中国卓越技术团队访谈录》第一期封面故事团队腾讯云原生团队的王涛说道。

为此，他推荐读者可以借鉴《Cloud FinOps》，从诸多现实世界中大型云用户成功或失败的真实案例中吸取经验，给出了如何在组织中建立运营成本优化的现实路径，团结企业多种角色，给出循序渐进的指导方案，助力云上企业降本增效，发挥上云的每一份价值。

于广游则推荐了《公正：该如何做是好？》，这是一本科普书籍，对于生活中很多常见的观念进行探讨。“（这本书）启发了我对任何一个常见的概念的重新思考，进而打开了批判性思维和深度思考的答辩。让我能够更加深入、立体、辩证的看待任何技术。”

而面对云带来很大冲击的运维岗，2023 年《中国卓越技术团队访谈录》第一期重磅访谈的阿里云原生可观测团队推荐了《掌握分布式跟踪：微服务和复杂系统性能分析》，运维同学可以通过本书了解分布式跟踪及其相关应用的基本原则和设计思路，从而找到将其应用到自己的项目和系统中的有效方法。

另外，阿里云原生可观测团队还推荐了《性能之巅》一书。“Brendan Gregg 将业界普遍承认的性能方法、工具和指标收集于本书之中，运维、SRE 同学可以学习到分析和提高系统与应用程序性能的方法，将之应用于大型企业与云计算这类复杂环境的性能分析与调优。”

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