硬件
计算机CPU在09年左右就在性能上没有太大进步，几近物理极限；
在CPU停止进步的时候，机械硬盘存储空间从百G变成了百T，存储变得足够大足够便宜；
固态硬盘的使用在速度上快了十倍以上；
网络从3G到4G再到5G；
手机端CPU在性能和省电之间做了很多处理，电池容量缓慢增加；目前还是锂电为主；
CPU的闲置率还是很大，CPU和IO的速度还有很大鸿沟；
手机从拼CPU，拼厚度，拼省电，拼摄像头到拼营销，移动时代即将结束。
编程语言
在计算机性能足够快的时候，语言本身大部分情况下不再是性能瓶颈，服务端普遍的性能瓶颈在IO；
语言本身更以人为本。
更注重开发效率，学习成本和团队协作，Python的学习门槛低，代码整洁，开发高效，利于团队协作；
JS是全栈开发首选，适合Web项目开发，并且JS事件驱动异步语言的特点在性能上完爆其他语言，可以让CPU跑满，但是JS的不可爱之处也很伤人，目前语言本身还在不断完善发展，学起来很费脑。
多数语言都已支持协程，当只有GO语言在语言层面支持协程，高性能，高开发效率，低学习门槛，被云产品团队广泛使用；
Java是很多公司一直使用的语言，拥有最多的开发者，可以做后端服务和Android。但是一旦你使用过Python这样的语言，你将很有可能与Java将行渐远，Java的市场会不断的被其他语言侵蚀；建议技术开发新人慎入Java开发；
PHP这门世界上最好的语言，注定走向衰亡（纯属个人偏见）；
云和大数据
单个计算机运算性能不在进步，就通过多个计算机合作运算来提高性能，就是分布式；
足够强大的运算性能，足够大并且便宜的存储，促使公司去更多的挖掘数据间的关系，就有了大数据；
技术会不断的从已有技术方案里提炼共通的解决方案，技术倾向一劳永逸的解决方法，所以大量的云平台和云服务出现；
能用云解决的问题，尽量不要自己创造轮子去解决；
人工智能
在移动互联网时代，我们一直在生产几个非常重要的数据，LBS位置，图片和语音，人类尝试让机器去理解这些数据，云的庞大运算性能基础加上机器学习等算法模型让这一切变得可能；
人工智能时代人和机器的沟通会更加自然。
人工智能时代整服务将从IO密集型转向CPU密集行运算，GPU更适合人工智能时代的矩阵运算。并且更适合人工智能时代的CPU及芯片在研发；
人工智能时代的技术开发是图像识别和音频识别以及数据处理。
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文章来源: 博客园
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