摩尔定律 & 反摩尔定律

It=导体中的电流通电时间

i=电流 t=通电时间

Q=It是电流强度定义式的变形式。电学上规定：正电荷定向流动的方向为电流方向。工程中以正电荷的定向流动方向为电流方向，电流的大小则以单位时间内流经导体截面的电荷Q来表示其强弱，称为电流强度。

首先你要弄清楚电流的定义

电流是通过单位面积的电量与时间的比值所以I=Q/t

Q是通过横截面的电量

这才是电流的本质定义欧姆定律只是电流电压电阻的关系不是电流的定义

P=UI是根据电场力做功计算得出来的

单位时间内电场力做功=UQ=UI(t=1)

摩尔定律 ，英特尔公司的创始人 戈登·摩尔 提出的， 集成电路 的集成度每18个月翻一番；

反摩尔定律 ，IT产品每18个月价钱降一半。

IT产业的几十年的发展证实了这两条定律的准确性，问题是：会不会有人等18个月花同样的钱买性能两倍的产品呢或者说等十八个月花一半的钱买当前性能的产品事实上，IT产业近30年一直高速发展，供销两旺。

原因有两个：1)购买当前的 产品 可以提高效率，享受更好的服务，创造更大的价值；2)安迪-比尔定律。

我们通常套用马洛斯锤子定律来解释这件事：如果你手握一把锤子，所有问题都好似钉子。云计算也不例外，一切事物都在进入云端，或者至少我们被这样告知。为了符合这个隐喻，厂商提供的云计算的任何部分都会成为一把锤子，公司的所有工作负载和应用都会变成钉子。问题在于哪一种分布式模型适合企业的需求，不管是IaaS、PaaS还是SaaS。IT马洛斯锤子定律软件即服务(SaaS)是一种典型的“自制或外购的对决”决策;如果你可以购买到能够符合绝大多数需求的服务，那么这就是最经济适用的云。但是不要让构建应用的恐惧促使你购买任何不符合业务需求的服务。你的业务流程是企业立足市场的关键区别基础，因此不要让这些竞争优势向开箱即用的选择妥协。如果在评估了开箱即用选择后，你确定你的需求最适合的是自定制构建应用，那么下一步就是确定你是否需要云。你的问题是规模性的问题吗如果不是，就会有更经济的方式来解决。如果是，云就是最佳选择，但是治理或者一些其他外部代理导致的法规或者法律问题就会是你要面临的问题。推断出云就是最适合自定制构建应用的方法后，云厂商的传统观点就是为你展示一种二分法的选择：你必须选择平台即服务(PaaS)或者基础架构即服务(IaaS)。云厂商推荐这种选择的意图很明显，但是如果我们仔细看，会发现这样并不能套牢客户。关于三种可扩展场景：事务处理、数据和地理，即IaaS层，你可以立即抽取数据和地理位置，就像PaaS产品的存储能力对于谷歌App Engine或者Windows Azure或者Heroku、Cloudbees等都是一样的。此外，地理分布是云服务的基础。需要给予执行资源做出选择，要符合作为软件应用实现的需求。但是PaaS产品，比如Windows Azure，都是一个有价值的交易。开发者从低价值的管理功能中得到了自由，放弃了一些细粒度的环境控制。PaaS开发者所工作的个环境都是这项服务所定义的。虽然一个产品可能涉及变更底层环境，但是这种方法在PaaS中不可行。PaaS的经济价值并非在涉及阶段创建基础架构图景，因此不必在生产中进行维护。以一种开放的心态来看，PaaS完全符合大部分云应用的需求。然而，在PaaS中运营应用的有些场景过于复杂，导致实践起来很困难。对于这样的场景，IaaS通常更为合适。这项决策的制定必须足够清晰明了，因为会产生直接的经济影响。实际上，提供了对立的价值交易：开发者通过接纳构建和管理环境的责任，在交换中获得环境的细粒度控制。这种责任包括设计时间中的上市时间，以及维护和运营领域的持续成本。所以选择PaaS的正确率是多少套用爱因斯坦的名言：你应该使用尽可能多的PaaS,但是不要超出合理性范围。

IT(Information Technology，即信息技术)的基本概念和所指范围。

IT实际上有三个层次：第一层是硬件，主要指数据存储、处理和传输的主机和网络通信设备；第二层是指软件，包括可用来搜集、存储、检索、分析、应用、评估信息的各种软件，它包括我们通常所指的ERP(企业资源计划)、CRM(客户关系管理)、SCM(供应链管理)等商用管理软件，也包括用来加强流程管理的WF(工作流)管理软件、辅助分析的DW/DM(数据仓库和数据挖掘)软件等；第三层是指应用，指搜集、存储、检索、分析、应用、评估使用各种信息，包括应用ERP、CRM、SCM等软件直接辅助决策，也包括利用其它决策分析模型或借助DW/DM等技术手段来进一步提高分析的质量，辅助决策者作决策(强调一点，只是辅助而不是替代人决策)。有些人理解的IT把前二层合二为一，统指信息的存储、处理和传输，后者则为信息的应用；也有人把后二层合二为一，则划分为前硬后软。通常第三层还没有得到足够的重视，但事实上却是唯有当信息得到有效应用时IT的价值才能得到充分发挥，也才真正实现了信息化的目标。信息化本身不是目标，它只是在当前时代背景下一种实现目标比较好的一种手段。

卡尔的IT是指什么呢？在那篇文章里面他并没有明确提出，不过他提到信息技术的核心功能--数据存储、处理和传输。从他推理的逻辑来看，即从蒸汽机、铁路、电报电话、电力等基础设施建设推过来的，还用摩尔定律来佐证主机和光纤的发展。如果他就此打住，只从这一点出发，他的逻辑论证是非常严谨的，后面对《IT不再重要》发表不管支持与反对评论的人，在这一点上都是基本认同的(除了那些硬件和网络厂商外)，笔者也认同这一点。整个文章里他对物化的IT基础设施建设部分关注很多，基本没有关注应用层面。但后面他讲到大众化趋势时，又提到“信息技术极易复制”，则把IT又推到了商业软件，这里已经迈出了“危险”的一步。在2004年他出版同名书时开篇就定义了他研究、类比过来的IT，“我用的‘IT’是指通常意义上的，即所有被用来以数字形式存储、处理和传输信息的硬件和软件，特别强调的是，我只是指技术本身，我指的‘IT’并不包括技术中流动的信息和那些使用技术的人才技能”，所以他所指的IT是指前二层。如果就这此打住，可能还是不会有太大争议(这次又加上那些难受的软件厂商)。客观地分析软件本身的特征，的确不具备核心竞争力的四个判断标准中的三个即：稀缺性、不易复制性、不易替代性，卡尔本人也没有否认而且是在强调IT具备核心竞争力的第四个判断标准，即有价值。但他偏偏又把题目定成了“IT不再重要”，几欲把整个IT一棍子打死!

可惜他在IT这一概念上是经常含混不清：一会儿指主机网络，一会儿又跑到软件，在他后来出版的书里甚至经常“一不小心”就迈到了第三层，完全违背了他在书开头所界定的IT范围，如论述信息技术的应用、对CIO发出的诘问等。有很多读者、包括哈佛商业评论的编辑当时就指出了这一点。后面其它很多人也因为这一点来攻击他，甚至有人说卡尔干脆就不懂IT，有可能是真的，因为他毕竟本来就不是做IT的。这也给我们搞研究的人也给予很大的启示和警醒，对自己不太熟悉的领域套用其它方法来研究时要特别小心，否则会闹出很多笑话。

这里笔者要强调一点，经常有软件厂商(国内外的都有)宣称上了信息化就能如何如何，就能加强企业核心竞争力（反正多是现在流行什么就跟什么，“与时俱进”）。不知道他们是有意还是无意，且不按核心竞争力判断的四个标准来推断，试反问几个简单的问题：如果上了信息化就能如何，有多少上了信息化的企业已经亏损甚至倒闭？尤其是那些宣称有几十万家客户使用他们软件的软件企业该问问自己。如果上了信息化就能如何，那么我们假设入库、出库、销售、库存等信息全是准确的，就能自动提高销售、降低库存吗？如果说没有上信息化之前，老板可能还可因为看不见而糊涂但幸福地过过日子，那么现在呢？只是痛苦地知道有如此多的库存在仓库里呆了如此长的时间，如此多的商品长时间占据着柜台却没有带来任何销售额更不要说利润!分析一下软件厂商们宣传“信息技术是企业的核心竞争力”的现象，结论只有两个：要么这些企业不懂什么是核心竞争力（我想应该大多数还是懂的，既希望他们懂又希望他们不懂，希望结果是懂是因为至少软件企业还能懂一些管理理念而不是埋头纯粹一技术性公司，希望结果是不懂是因为这样可以少被别人攻击没有职业道德，不知者不为过嘛），要么是另有所图。一般企业客户与IT企业之间存在严重的信息不对称问题。IT企业与企业客户之间的博弈，最后的结果往往会是次优选择，即所谓的“柠檬效应”。在这点上，除了IT企业和从业人员要提高自身的职业 *** 守外，政府或行业必须加强对信息化建设的培训教育，提高企业对信息化建设的认识，引进管理咨询公司、监理公司等来改变这一博弈结局，以达到新的平衡，促进IT业更健康的发展。

信息技术本身只是一个工具，就象一柄利剑或一枝好笔，买了它并不能一定保证你武功增进多少、字写漂亮多少，还需要你不断地去练习如何舞剑、如何写字，信息化建设也需要你不断地提升运用信息的能力，这才是真正核心也是最难的地方。功夫全在题外！信息化(数字化)目的并不是上系统拿几个数字，它只是基础，其核心在一个“化”字，把各种资源相关的信息整合起来后进行“合理化”、“优化”的配置。譬如用历史信息来辅助做销售预测、采购计划、生产计划、配送计划、库存计划，并按照这些计划下达指令并根据实际运行情况滚动修正计划。美国哈林顿（Joseph Harrington）博士提出的计算机集成制造（Computer Integrated Manufacturing，CIM）包含两个基本观点：一是企业生产的各个环节包括市场分析、产品设计、加工制造、经营管理和售后服务等是一个不可分割的整体，必须紧密相连、统一考虑；二是整个运作过程实质上是一个数据的采集、传递和加工处理过程，最终产品可以看作是数据的物质表现。如果上了信息系统却不用它来辅助决策，还是按照原来的运作方式运作，则信息系统的作用可能只是限于解放某些岗位的某些工作，如统计报表等，且同时还会增加另外一些岗位的工作。大量经验表明，如果不用信息系统收集上来的数据，要实现用来辅助决策的准确、及时、完整的信息根本不可能，信息系统只有用它才可能逐步提高其准确性、及时性和完整性。按照核心竞争力的评价标准，要构造核心竞争力，本质上只有整合能力才是，而且越外显的能力越容易被模仿。冰山一角，露在外面的越少越不容易被模仿，越能构成核心竞争力。

就象哈佛商业评论编辑Hal Varian（加利福尼亚大学伯克利分校信息管理与系统系主任）指出的那样：“卡尔说IT正在商品化、不再提供竞争优势，这一点他是对的。但知道如何有效使用IT还是一种非常稀缺的技能。”“提供竞争优势的不是IT本身，而是那些知道如何有效利用它的人。”“公司在花成千上万的钱在数据存储和获取客户交易数据上，但一大堆数据就躺在那儿、没有经过分析、没有使用，但是，在那些训练有素的分析人员手上同样的数据却能产生巨大的回报！”这是一个数据丰富的时代，但同时是一个知识贫乏的时代!

波士顿大学管理学院信息系统管理学教授托马斯·H达文波特要把“过去的40年，更确切地描述为‘数据时代’，而不是‘信息时代’”，“将数据转化为某种更有用的东西，需要相当多的人力投入和智慧，但大多数组织仅仅从技术的角度来看待这一问题。拥有一个数据库或数据挖掘系统，与拥有其它技术一样，是必要的，但对于高质量的信息和知识而言，则是不够的”。

所以这里我们有必要明确一下一些经常混淆的基本概念。

数据(Data)＝事实的记录，如上季度甲系列产品在华东地区销售额为120万。

信息=(Information)＝数据+ 意义，如上季度甲系列产品华东地区销售额比去年同期减少了25 %。

智能(Intelligence)＝信息+理解(understanding)与推理(reasoning)，如分析原因是华东地区销售单位不行，或甲系列产品进入了衰退期，还是公司整体营销活动落后，竞争者强力促销导致？或是其它原因。

知识(Knowledge) ＝解决问题的技能(skill)，针对这一问题公司应对的策略是什么？

智慧(Wisdom) ＝知识的选择(Selection) 应对的行动方案可能有多种，但(战略)选择哪个智慧。行动则又会产生新的交易数据。

数据、信息、智能、知识、智慧、行动与管理活动的关系见下图，事实上它们之间存在多重循环关系。

图1 数据、信息、智能、知识、智慧、行动与管理活动之间的关系

同样的高速公路、同样的高档车，开车的人不同将会开出完全不同的水平，这时更关键的因素--开车的本事就显得至关重要了。在初级阶段，竞争比较粗放，可能主要是看谁能修好道，买好车。到后面，大家硬件基础设施差不多，竞争日趋白热化，这个时候人的作用就突显出来了，光有好道好车还不行，还得有舒马赫这样的顶级选手才能赢得比赛。企业经营与赛车还不太一样，赛车有人制定规则，规定只能跑一样的道，企业之间的竞争是八仙过海各显神通，有钱的就可以买高档的服务器、小型机，没有钱的就只能买PC服务器；有钱的就可以用光纤宽带，没有钱的则只能用ADSL甚至拨号；有钱的可以花几千万去买SAP、Oracle，没有钱的则只能用用金蝶、用友，甚至只有一些基本功能的小的进销存或财务软件；有钱的可以请五大帮他们制定符合未来趋势的战略并进行培训，没有钱的则只能企业家自己摸着石头过河……的确，这是一场不太公平的竞争。但网络经济来了，用卡尔的话说，就是IT技术已经变得“大众化”，已变成商品。更何况ASP模式的出现，将极大的降低了企业信息化的门槛，昂贵的服务器、网络、软件费用的门槛被一下子降低了。好比虽然你有私家的宝马、奔驰，可以很快地到达你想要到的地方。但我也可以坐出租车差不多也能实现同样的效果，再差点儿我有公共汽车、地铁，只要很低的成本也能基本实现我的目标。但同样的宽带、同样一套系统软件，但使用的人一样，效果却完全不一样，君不见同样是使用SAP、Oracle或者金蝶、用友，有很成功的，也有很失败的？还是那句话，功夫在诗外!

Google（谷歌）的CEO埃里克·施密特在一次采访中指出，如果你反过来看摩尔定理，一个IT公司如果今天和十八个月前卖掉同样多的、同样的产品，它的营业额就要降一半。IT界把它称为反摩尔定理（Reverse Moore’s Law）。

▌反摩尔定理的消极影响

反摩尔定理对于所有的IT公司来讲，都是非常可悲的，因为一个IT公司花了同样的劳动，却只得到以前一半的收入。反摩尔定理逼着所有的硬件设备公司必须赶上摩尔定理规定的更新速度。事实上，所有的硬件和设备生产厂活得都是非常辛苦的。

如果有兴趣读一读这些公司财报的话，就会发现，这些公司的发展波动性很大，一旦不能做到摩尔定理规定的发展速度，它们的盈利情况就会一落千丈。即使今天它们发展的不错，却不能保证十年以后仍然能拥有翻番进步，因此，投资大师巴菲特从来不投这些IT公司。

▌反摩尔定理的积极影响

事实上，反摩尔定理积极的一面更为重要，它促成科技领域质的进步，并为新兴公司提供生存和发展的可能。和所有事物的发展一样，IT领域的技术进步也有量变和质变两种。

“

比如说，同一种处理器在系统结构（Architecture）没有太大变化，而只是主频提高了，这种进步就是量变的进步。当处理器由十六位上升到三十二位，再到六十四位时，就有了小的质变。如果哪一天能用到纳米技术或者生物技术，那么就做到了质的飞跃，半导体的集成度会有上百倍的提高。为了赶上摩尔定理预测的发展速度，光靠量变是不够的。每一种技术，过不了多少年，量变的潜力就会被挖掘光，这时就必须要有革命性的创造发明诞生。

”

在科技进步量变的过程中，新的小公司是无法和老的大公司竞争的，因为后者在老的技术方面有无以伦比的优势。但是，在抓住质变机遇上，有些小公司会做得比大公司更好而后来居上，因为它们没有包袱，也比大公司灵活。这也是硅谷出现了众多的新技术公司的原因。

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