写完之后发现评价的是17年他的演讲： https://v.youku.com/v_show/id_XMjkxNjE3NzY0MA==.html
总结一下体会：
1 看这个视频时候每次暂停（思考+搜索）都显示阿里健康的一个睡眠讲座广告，阿里今天给多数人的印象应该还是电商平台，这种横向扩展我以前仅认为是资本游戏（比如微软投资地产、传统汽车公司投资电动车），但通过这个讲座意识到web领域从早先的以内容开发为主与后端-前端二分到后来的以提供服务和信息流与应用开发、
⼤数据/AI开发和分布式基础设施开发者三分转变是这种横向扩展的内在动力。
然而这种横向扩展在传统行业主要也只能通过资本驱动「表层是供应链」，所谓“隔行如隔山”。
2 现代Web开发的光谱是演讲的一个中心，很多思想都可以围绕它展开。其中“⾯向机器”的定义是“分布式基础设施开发者（向公有云企业集中）”，第18:22左右谈到：“基础设施开发需要的是面向系统底层的编程语言”。我的理解是，这一定程度上回答了我之前对学操作系统的疑问（https://0xffff.one/d/562）。而“⾯向数据：⼤数据/AI”这个领域比较模糊，跟面向人的应用开发的对接可能还需要一段磨合。
3 对学习的启发：
首先，演讲提到的发展趋势完全超越了现有大学课程体系。
然后，目前盛行的学习资源（比如刷题网站及对应的“算法”知识结构）也明显滞后于这个趋势所代表的知识框架。著名的CLRS算法在第四部分selected topics有一CHAPTER 30: ALGORITHMS FOR PARALLEL COMPUTERS，是“课题选讲”章节，而前面图论MAXIMUM FLOW之类的也是跟基础设施密切相关的，说到底这种书还是按照互联网时代之前的逻辑来编的。
我现在更关心基础设施开发方面的学习，那么就应该找一些把分布式、网络相关算法作为与什么排序、搜索一样重要性的教程，最好是把视角掉过来，排序也好搜索二叉树也好都要从帮助解决大数据存储获取和利用相关问题的角度理解和实现。然而大数据对人类而言是晚近的事情，在计算机发展史（1945—2005？—2020）上还比较短暂，绝大部分经典的算法也不是在网络结构背景下产生的；这个与硬件发展历史也有密切关系，多核处理器虽然80年代在学界就流行但大规模民用不过10余年，如果C语言发明者当时再晚几年（80年代计算机网络开始热门但国际互联网尚未产生，人工智能热门）可能发明的语言就与今天的C不太一样了。
基础设施开发方面的学习迁移难度极大，各种相关问题被杂乱地分类到不同领域而且涉及不同语言、平台。
4 对目前形势的推测：
1）应用开发人最多，水平和背景参差不齐，总体供大于求
2）AI新人增速最快，严重供大于求
3）基础设施开发？？