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在过去的几年里，我每个月稳定地提交15到30个拉取请求（PR）。<p>这几个月我开始更多地尝试使用人工智能，几乎在所有事情上都在使用它。那么到目前为止，1月份我提交了多少个PR？4个。即使在过去我经历过低谷，也没有表现得这么糟糕。<p>我觉得之前我很享受这个过程，而现在却没有了。现在我还得审核人工智能生成的PR，这让我觉得这不再是成年人该做的认真工作，感觉有些精神疲惫。<p>你的统计数据怎么样？

我每天都能看到一篇关于“我们正处于人工智能泡沫中”的文章，这让我思考——这是否就是过去泡沫前环境的样子？

我一直在思考一种不同的边缘云基础设施框架：不是将其视为超大规模云服务商的延伸，而是作为设备的第一个自主跳点——控制向任何云服务上游流动的数据。在这个模型中，一个细粒度的边缘云网络由小到中型站点组成，靠近用户、数据和物理系统，在任何东西到达大型集中式提供商之前进行连接调节。与其直接试图规范超大规模云服务商，不如在这个第一个跳点上从架构上实施政策、安全和运营约束。 一个常见的反对意见是，广泛的边缘网络会增加攻击面。但我并不认为这会转化为更高的现实风险。当边缘发生故障或被攻击时，影响范围是局部的：数据丢失和服务中断会被控制在一定范围内。而当超大规模云服务商发生故障或被攻击时，影响是全球性的。 我们已经在这个方向上看到了信号（例如，NVIDIA与诺基亚，AWS与爱立信）。一个悬而未决的问题是，边缘是否会成为另一个由超大规模云服务商控制的层，还是由多个运营商和供应商构建的更具联邦性质的生态系统能够在现实中提供更好的韧性、安全性和创新。 从系统或运营的角度来看：一个联邦边缘云网络是否真正重新平衡了风险和控制，还是协调和复杂性成本在实践中占主导地位？