來源：計算機世界
下一代技術最終有望帶來的商業價值已經激起了一些IT領導者的興趣，但也有很多人對伴隨高風險的回報持懷疑態度。
著名模仿音樂家David St. Hubbins曾說過："愚蠢和聰明之間只有一線之隔。"這條線的一頭是對天才的無盡讚美，另一頭則是失敗和恥辱。
科技行業別無選擇，只能擁抱創新、敢冒風險。正因為如此，有些創新一開始看起來很瘋狂，但最終大放異彩。另一些創新一開始看起來同樣瘋狂，但最終因不靠譜而一敗塗地。
有鑑於此，下面這6個"下一代技術"就處在出色和愚蠢之間的那條細線上。這些創新的開發者可能被證明是瘋子，也可能被證明是天才。某些技術可能最終成為風險資金的黑洞，也可能是從邊緣地帶出現的有商業價值的精明做法。這完全取決於你的視角。
量子計算機
在所有現有的技術中，沒有什麼技術比量子計算機更受媒體關注，也沒有什麼比它更神秘了。這是物理學家和計算機科學家在超低溫下研究奇特裝置的成果，如果它還需要液氮和實驗室工作服，那麼它肯定是新發明。
它的潛力巨大，至少在理論上是這樣。量子計算機可以在瞬間排列出無數個組合，為俄羅斯方塊的數學版提供完全準確的答案。而用雲計算找到相同的組合需要耗費數百萬年的時間。
不過會有憤世嫉俗者指出，實際上，我們需要做的工作中有99%都可以透過索引準確的標準資料庫來完成，很少有人需要尋找奇怪的組合；就算有，我們也常常可以在合理的時間內找到完全可以接受的近似值。
這些憤世嫉俗者仍在用原來的眼光看待一切。但我們還沒有開始提出量子計算可以回答的問題。一旦量子計算機普及開來，我們可能會開始考慮提出新的問題。這也是IBM提供量子計算工具包，併為想探究機器功能極限的那些人提供認證的一個原因。
潛在的首批採用者：在尋找數百種不同選項呈指數增長的組合的領域。
未來五年發生的可能性：很低。谷歌和IBM正在競相釋出量子計算技術方面的新聞。僅進入新聞釋出階段，團隊就需要花費數百萬美元。
用計算機供暖
CPU做出的每個決定都會沿著接地線傳送幾個電子，而電子傳輸的能量可以轉化成熱量。在過去，這些熱量一直被視為廢物，找到一種方法去除這種廢熱一直是讓電路設計師、電腦機箱製造商和主機託管架構師頭痛的問題。
為什麼不在冬天用來給建築物供暖呢？為什麼不把全世界的鍋爐和熱泵換成微型伺服器機架來供暖呢？住在樓上的人會感激、歡迎的。隨著季節變化，計算工作可以從北向南遷移，再從南向北遷移，就像北極燕鷗有半年棲息在北半球，另半年棲息在南半球那樣。
這也會有幾個挑戰。如果1月份暖流經過佛蒙特州，居民們會關掉"加熱器"，因而減少人工智慧研究人員、資料科學家及購買競價例項的其他人可用的計算週期。這也意味著安裝多一倍的伺服器或運輸伺服器的費用將足夠便宜。
現在，雲計算公司把伺服器放在電費便宜的資料中心的龐大機架中。如果他們把伺服器搬進住宅，就可以將散發的熱量變廢為寶。
潛在的首批採用者：像加拿大這些氣候寒冷的國家或地區。
未來五年發生的可能性：很高。試點專案已經在全球範圍內進行測試。
綠色人工智慧
既然"綠色"和"人工智慧"這兩個流行詞本身很好，為什麼不把兩者結合起來，讓興奮加倍呢？加倍的興奮聽上去要加倍的努力，但實際上會來得更容易一點。人工智慧演算法需要計算能力，而在某種程度上，計算能力與電力成正比。雖然這個比率一直在變高，但人工智慧執行起來可能開銷很大，而電力會產生大量的二氧化碳。
解決這個問題有兩個策略：一個策略是從可再生能源購買電力，這種方法在世界上一些水電站壩、太陽能發電廠或風力渦輪機隨處可見的地方很有效。
另一個策略就是減少用電，如果綠色能源方面出現問題（風車在殺死鳥類？大壩在殺死魚群？），這種策略很奏效。不是讓演算法設計者尋找最出色的演算法，而是讓他們尋找足夠接近的最簡單函式，然後讓他們最佳化這個近似值，將最小的負載放在最基本的計算機上。換言之，別再夢想著結合一個由擁有數十億個例項的資料集訓練的百萬層次演算法，而是開始構建耗電更少的解決方案。
這股熱潮背後真正的秘密力量是財務核算人員和環保主義者結盟。更簡單的計算意味著花更少的錢，更少的用電量意味著對環境的壓力更小。
潛在的首批採用者：可能不支援昂貴演算法的非專業人工智慧應用。
未來五年成功的可能性：很高。省錢是很容易理解的動機。
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