主题：【原创】看了《黜龙》以后的一些感想 -- 真理

为了讨论方便，我们先把模型简化一下，假设全世界只有一台终端设备A（甭管它是一部手机还是一台电脑或者其他什么设备）和一台（云）服务器S，A和S通过网络N相连。

这里的“云”加括号，其实是因为，“云”这个概念本身，我觉得并不是特别必要，从A端往S端看，S是A的“云”，但是，但是，但是，反之亦然，A也可以是S的“云”，这种理解，扩展到一个S对应多个A的情况下，依然成立，因为完全可以把多个A看作一个虚拟计算集合，模拟成一个“云”。其实如果把各种设备，包括手机、平板、电脑、服务器……等等，都抽象成一个统一的称谓“计算机”（广义），那么，根本就无所谓“端”和“云”的区别和对立。这段话说得有点绕，可以完全跳过，不用理会。

回到前面假设的模型A-N-S，并且我们还是遵照实际的用法习惯，区分“云”和“端”。现在需要进一步假设，网络N的传输速度、稳定性和可靠性等，已经达到了理想状态，可以完全媲美广义“计算机”内部硬件的“总线bus”（这里借用了传统电脑硬件结构中的一个基础概念总线结构bus，需要一定的专业背景，从你的回帖来看，我认为你应该能理解我想表达的意思），同时，假设设备的计算能力（算力）与其配置的CPU是线性比例关系。

好了，现在有两个技术方案，甲和乙。

方案甲，A配置两块CPU（分别记为u1和u2），S配置一块CPU（记为u）。

方案乙，A配置一块CPU，例如u1，S配置两块CPU，u和u2。

看出来没有，方案乙就是现在兜售的“云计算”概念！！！

那么，方案乙相对于方案甲，优势究竟在哪里呢？请给我一个选择方案乙的理由。

成本也许是最大的理由，但方案乙中，A虽然减少了配置一块CPU的成本，但这个成本只是被转移到了S上，而不是被消灭，云服务提供商S可不是慈善家，这个成本最终还是要由A来支付（这里实际假设了CPU的造价，也就是成本，也是呈线性比例关系，实际当然很复杂，这个“算力”成本，可能会通过这种转移实现一定程度的减少，例如，所谓的“闲置算力分时复用”概念，但不可能完全消失），而且，还需要进一步考虑网络N的使用成本，这个成本要么由A承担，要么由S承担。综合来看，方案乙的成本极大概率反而是要高于方案甲的（两个方案的实际成本计算很复杂，很难说哪一种成本更优，但我实在找不到方案乙成本更低的明显理由，尤其是，方案乙还硬生生地多出了一个网络N的使用成本）。

以上讨论的这个简化模型，进行逻辑顺延和扩展后，结论依然成立，不影响理解。简单来说，“云计算”始终难以回答这样一个灵魂拷问：明明通过本地计算就能完成的任务，为什么非要绕一大圈，把这部分算力转移到“云端”来完成后，再返回结果到终端？这不是多此一举吗？不论你如何转移算力到云端，你始终都需要一台具备“”独立计算能力”的终端A通过网络N来访问和使用S，既然如此，直接在A上进行计算，不就结了？A无论如何，都不可能退化成没有“独立计算能力”的一块纯屏幕啊！

注意，我并不是要否定“云计算”，云计算有其存在的合理性、必要性和重要性，“云”是需要的，没有任何问题，但是，我们不需要的是，借“云”概念来卖“服务器”，搞什么“云手机”、“云电脑”的噱头（愿意的话，你还可以发明“云平板”），这些新潮的概念说穿了，就是卖服务器资源而已，这没什么不好，挣钱嘛，不寒碜，但你要是被绕进去，那就……

每个人都需要购买或者自建一个或者若干“云”，也需要独立的终端计算设备若干（例如，你需要一部手机、一台电脑和一台智能汽车……等等），这些你自己掌控的独立计算设备和“云”（其实就是另外一台硬件控制在别人手上，但部分使用权归你的“虚拟”计算设备），所有这些或实或虚的计算设备，通过某些网络连接在一起，协同工作，这个才是鸿蒙的“超级终端”的理念，而不是什么把某个终端设备的计算能力上移到“云端”来“替代”，况且，这个“转移”和“替代”，是基于传输网络的极端优化的前提，究竟能不能实现要打很大的问号，前面已经分析了，这种说法和做法，完全就是多此一举，莫名其妙。

希望上面啰里啰嗦的一堆废话，把这个概念和意思表达清楚了，本来真的不想解释的。

不可操作性，而是计划的执行能力。大到国家层面，小到公司内部的行动执行能力。关键还是一句套话，人心散了。个人和家庭的时间和空间才是最重要的。这本身没错，任何社会发展的理想目的不就是要让大家活得自由自在嘛。但是未到这个发展程度，社风已经如此，就很难前行了。国内也会有这时刻的到来，只是希望能晚一点。

比如

这些

比较意外为什么中国这边不直接给他否掉或者积极反对给他弄黄，ARM不是美国公司还能像上次ARMv8还是哪个指令集授权那样弄成非美技术顶住一些压力，变成美国的怎么看对国内大量使用ARM IP的情况来说都不是什么好事情

不小心变成匿名回复了，囧！

再补充一句，如果把全世界的所有算力作为一个整体来考察的话，所谓的“算力云端化”，相当于是，算力集中建设后，再通过“分时复用”和统一调配，通过高速无延时网络分发给各个本地终端，这种思路很明显有问题，算力分散建设，计算本地化，才是更简洁可靠稳定的解决方案（至于经济性，不好对比），在本地必须也必定具备算力的情况下，再去搞什么“算力集中后通过网络分发”，这不是有病吗？

注意，算力本地化和“多终端+云”协同工作，并不矛盾，注意体会其中的差别。

我曾经也被这个概念绕进去，后来才发现，这只不过是营销的噱头而已，千万别信那套鬼话。

您设想的云计算优势和我想的类似，所以我假定了云计算效率与通信发展超过本地计算这一前提。

对于移动设备本地计算有天生的问题就是会受制于功耗，电池问题迟迟无法解决，在计算这方面终究是有上限的。本地处理能力肯定不会被抛弃，因为即使大规模转云计算，本地至少要保持高速通信的处理能力。至于本地计算和云计算的边界在哪里还是要看技术的发展，这个目前无法做定论。

嗯嗯，我本身现在也是集成电路行业的（加入还没多久😁），目前RISC-V说是开源，国内看着中科院系的倒是投向这边一部分资源了，其他厂家貌似对RISCV还不怎么感冒，不知道是不是忧虑生态问题。毕竟arm架构的在生态上也是除X86这类复杂指令集架构外，最广泛的架构了。

说实话，还是挺馋ARM的，这回英伟达收购ARM失败，各大国在指令集这块也可以暂时消停一下了，不用看着上家盯下家。

有个有意思的观察点，即使英伟达的老家美国，他们官方对英伟达收购arm都没那么热心（他们国内芯片行业狗咬狗），我们是不是可以从这个地方切入，按照葡萄你说的2023年中美芯片行业血拼的一年，其他几个国家我们是不是可以都谈谈，比如以色列、英国、韩国这几个芯片设计与制造强国........

终端倒是一个很好AK国产化的突破口，毕竟终端芯片不像服务端那样需要那么高的性能，量大稳定耐操皮实是它的特点。还可以重走白菜花挤死国外其他厂商的老套路。而且不太跟美国有太大冲突，毕竟美国现在准备放量的都是3nm5nm的工厂（亚利桑那那个）

挺好的呀，本来英伟达走这一步就太过激进了，这样大家至少可以暂时维持现状，等明年再来决一雌雄。

不过软银方面就麻爪了，听说股价跌了好多😄

成本太高， 越往后，独家越难以撑住。

intc 20a 以下的工艺，没有其他家分摊成本几乎搞不下去了

这种“云端算力”通过高速无延迟网络分发到本地终端的设想，也并不是不可实现，这种思路有一定的合理性。

你提到的功耗和电池问题，以及单CPU的计算能力终极上限，确实是制约本地算力的紧箍咒，另外还有设备体积大小的限制。

我更倾向于算力本地化的解决方案，但确实如你所言，边界在哪，看技术发展，没有定论。