21CTO导读：以下为今日开发者受欢迎的技术资讯和重要的内容关切。

前白宫网络政策主管：微软就是国家最大安全威胁

前白宫网络政策高级主管 AJ Grotto 于日前接受The Register 的采访，谈论了有关微软最近在公共部门安全方面的失误以及因此而面临的问责缺失问题。

AJ Grotto 表示，微软对美国联邦政府内部 IT 的控制程度已经达到了令人震惊。该公司拥有美国 85% 的政府生产力软件服务市场，以及更高的操作系统份额，牢牢占据了最具主导地位的供应商位置。

凭借着强大影响力，美国政府也很难逼迫微软做出一些让步。AJ Grotto 以几年前的 SolarWinds 事件为例称，白宫与国土安全局在和微软进行了历时 18 个月的对话后，该公司才在去年 “勉强” 同意为美国政府提供额外的日志记录功能。

而微软作为最大的网络安全服务供应商，去年一年从安全服务中获得的收入就已达到了约 200 亿美元；虽然这一让步对于他们来说 “像什么都没有一样”，但照样推进的非常艰难。

针对有观点认为 “微软在某种程度上是美国的国家安全威胁” 这一说法，AJ Grotto 表达了完全赞同。他认为，微软在一些公用单位（如电力、金融、医疗和保健等关键的基础设施领域）都拥有系统性的影响。该公司的主导性地位不仅存在于美国联邦政府内部，还在更广泛的 IT 市场，所以确实是上升到了 “国家安全风险的水平”。

因此，AJ Grotto 建议美国政府应该集中精力鼓励和促进竞争，寻找替代方案，譬如可以选择 Linux 之类的开源软件、Google套件等。不过他也表示，切换到新产品并非易事，除了技术方面的问题外，还需考虑到目前一些政府雇员的年纪都比较大，新系统的学习成本会比较高。

此外还应该提升透明度，加强对微软的公开审查追责。

“归根结底，微软，任何一家公司，都会对市场激励做出最直接的反应。除非这种审查能改变客户的行为，让他们转而选择其他公司，否则微软改变的动力就不会那么大。”

黄仁勋预言：人形机器人将成为未来主流

近日，在“CadenceLIVE 硅谷 2024”大会上，英伟达首席执行官黄仁勋与大会主办方Cadence公司的CEO进行了一场富有深度的对话。在这场引人瞩目的交流中，黄仁勋大胆预测，未来人形机器人将成为主流，引领科技发展的新潮流。

黄仁勋坚信，在不久的将来，我们所有人都都要制造的设备将会是人形机器人。他还表示，人形机器人的制造成本可能比人们预期的要低得多，甚至有可能达到与廉价汽车相当的价格区间。

“廉价汽车的售价在1-2万美元左右，我们为什么不能在这个价格区间内去买一个人形机器人呢?”

黄仁勋进一步指出，人形机器人之所以能在未来占据主流地位，是因为它们将能够适应我们现有的环境。现在大部分环境都是为人类设计的，生产线、仓库以及许多其他设施都是基于人类的需求和特性来打造的。在这种环境下，人形机器人将能够展现出更高的灵活性和多功能性，从而大大提高生产力。

此外，黄仁勋还表达了他对将生物学融入工程领域的浓厚兴趣。他认为，人形机器人的发展将促使我们更深入地研究生物学，将其原理应用于机器人设计中，从而创造出更接近人类、更智能的机器人。

ps：在未来，人形机器人将不再是遥不可及的科幻产物，而是将成为我们生活中不可或缺的一部分。期待着这一天到来，期待人形机器人带来更多惊喜和改变。

IDC 预测，到 2027 年生成式人工智能的支出将达到 260 亿美元

IDC 发布的一项研究显示，生成式人工智能（包括以人工智能为中心的系统的软件、服务和硬件）的采用率在亚太地区处于历史最高水平。到 2027 年，生成式人工智能的支出预计将飙升至 260 亿美元，2022 年至 2027 年的复合年增长率 (CAGR) 达到 95.4%。

该公司预计亚太地区的生成式人工智能采用率将以与北美相似的速度增长，这主要是由于公司大力投资开发生成式人工智能应用程序的专用数据和基础设施平台。生成式人工智能的投资预计将在未来两年内达到峰值，然后进入平台期，中国仍然是生成式人工智能的主导市场，预测印度的人工智能市场将迅速扩张。

生成式人工智能技术的支出最初将集中在加强核心基础设施、投资 IaaS 和增强安全软件。然后，在更广泛的实施阶段，重点转向采用作为服务提供的开源人工智能平台，并最终增加支出以快速集成生成式人工智能，以帮助组织获得竞争优势，这与典型的缓慢发展背道而驰。新兴技术市场出现增长。

IDC指出，金融服务业、软件和信息服务业以及政府机构是生成式人工智能增长最快的领域。在金融服务领域，它用于简化操作、自动化重复任务以及优化后台流程，例如欺诈检测和复杂文档创建。软件和信息服务行业在营销、数据分析和软件开发等广泛领域利用生成式人工智能。政府有能力带头推动生成式人工智能教育和培训，并鼓励利用生成式人工智能创造新的就业机会。

在亚太地区快速发展的零售市场中，商家越来越多地转向生成式人工智能来获得竞争优势。（https://www.idc.com/getdoc.jsp?containerId=prAP52048824）

Sam Altman 投资太阳能公司 Exowatt 为 AI 数据中心提供动力

新型太阳能电力公司 Exowat 在 OpenAI 首席执行官山姆·奥尔特曼（Sam Altman）以及其他两位投资者的财务支持下成立，其团队分别来自特斯拉、通用电气以及西门子。

目前，尚不清楚 Altman 在 Exowatt 上投入了多少资金，但《华尔街日报》报道称，他个人将与 Andreessen Horowitz 和 Atomic 一同为这家新型电力公司提供 2000 万美元的资金。

Exowat 开发的太阳能电池板将能量储存为热量，然后通过发动机转化为电能。该公司表示，最大的卖点是将面板和热电池集成到一个单元中。

Atomic 首席执行官杰克·亚伯拉罕 (Jack Abraham) 在LinkedIn上写道：“我们发明了一种新的太阳能技术，可以以比化石燃料更低的电力成本为人工智能和数据中心的未来提供动力。”

数据中心的高功率要求，更不用说为人工智能训练等提供动力的数据中心，目前正在成为亚马逊等平台的一个重要问题，亚马逊已在爱尔兰实行了服务器配给。

山姆·奥尔特曼 (Sam Altman) 此前在1月份就功耗问题发出过警告，称需要“突破”来推进人工智能的发展。Arm 首席执行官雷内·哈斯 (Rene Haas) 同样表达了他对人工智能耗用大量电力的担忧，预测到 2030 年，数据中心将使用美国四分之一的电力。

亚伯拉罕说：“我们这个时代最大的问题之一是弄清楚如何在不损害地球的情况下为丰富、廉价的人工智能的未来提供动力。 我们 Exowatt 的使命是通过模块化方法大规模实现这一目标，并随着时间的推移将电力成本降至每千瓦时仅 0.01 美元。”

亚伯拉罕表示，Exowatt 太阳能电池板显然已经出现在地平线上：“我们今年将进行重大部署。”

《华尔街日报》报道，奥特曼的投资部分是出于他与亚伯拉罕的友谊，尽管这并不是这位 OpenAI 首席执行官第一次投资能源公司。他已经分别支持过专门开发核聚变和核裂变的 Helion 和 Oklo。而 Helion 的第一个客户是微软，该公司希望在 2028 年获得该初创公司的核聚变发电。

达沃斯举办的一次会议上，山姆·奥尔特曼承认，人工智能未来将消耗比预期更多的能源，如果没有能源方面的技术突破，“就没有办法实现通用人工智能”。

微软聘请前Meta高管加强人工智能超级计算团队

前 Meta 高管杰森-泰勒（Jason Taylor）将加入微软的人工智能超级计算团队。

微软首席技术官（CTO）凯文-斯科特（Kevin Scott）周一在LinkedIn上发文称，泰勒将担任公司副总裁兼副首席技术官，帮助"构建下一套系统，推动人工智能的前沿发展"。

泰勒曾于 2009 年至 2022 年在 Meta 工作，最近的职务是公司基础设施副总裁。根据他在LinkedIn 上的个人简介，他负责人工智能、数据和隐私基础设施，并管理公司的服务器预算。泰勒还曾在 2015 年至 2017 年期间担任开放计算项目基金会主席，该组织致力于促进数据中心的开源设计。

微软和 OpenAI 需要更强大的硬件来跟上快速发展的人工智能系统。上个月，《The Information》的一篇报道称，微软和 OpenAI 希望建造一台价值 1000 亿美元的超级计算机（被称为"星际之门"），为 OpenAI 的人工智能模型提供动力。(不过，微软的斯科特今天在 LinkedIn 上发文似乎对这些传言进行了辟谣，称最近的大多数猜测都是"令人捧腹的错误"）。

今年 3 月，微软宣布聘请了Google DeepMind 联合创始人穆斯塔法-苏莱曼（Mustafa Suleyman）担任新的消费人工智能部门首席执行官，该部门负责监管 Copilot、必应（Bing）和 Edge。

Docker发布《2024年Docker AI趋势报告》，报告2024年应用程序开发现状

Docker 于周日发布了《2024 年 Docker AI 趋势报告》，该报告强调了人工智能将对应用程序开发产生的变革性影响以及改进开发实践的新机遇。

该报告显示，人工智能在开发过程中根深蒂固，64% 的受访者使用人工智能来完成编码、文档和研究等任务。

更少的人认为人工智能对他们的工作构成威胁 (23%) 或使他们的工作变得复杂 (19%)，65% 的人对人工智能持积极态度，理由是“工作流程‘它让做事变得更容易’”(61 %) 和“我可以专注于重要的任务”(55%)。然而，45%的人也认为AI能力在行业中被过分强调。

64% 的开发人员表示，他们在工作中使用 AI，主要用途是编码 (33%)、文档 (29%)、研究 (28%) 和测试编写 (23%)。故障排除/调试（21%）。

与此同时，缺乏经验的后端和全栈开发者也被发现比经验丰富的开发者更依赖人工智能工具，导致下一代开发者和技术专业人员的数量可能越来越依赖人工智能。 

开发者使用的顶级人工智能工具是 ChatGPT (46%)、GitHub Copilot (30%) 和 Gemini (19%)。

Symfony 框架更新发布

本周，Symfony 继续增加与即将推出的 PHP 8.4 版本的兼容性，并重点调整和完善即将推出的 Symfony 7.1 版本的全新功能。

本周合并了 59 个拉取请求（代码中 41 个，文档中 18 个），并关闭了 33 个问题（代码中 24 个，文档中 9 个）。不包括合并，32 位作者进行了 33,126 次添加和 12,417 次删除。

开源容器管理与编排工具“Kubernetes 1.30”发布

谷歌于当地时间4月17日发布了开源容器管理与编排工具“Kubernetes 1.30” 。

“Kubernetes”是一个自动化 Docker 容器创建、复制、编排与管理等功能的工具。多个容器可以被视为一个系统。

Kubernetes技术已经被Google采用，当你运行Google程序时，该程序是由Google的容器技术lmctfy执行的。Kubernetes 还是一个用于创建和管理多个容器的工具。

在 Kubernetes 1.30 中，卷管理器已被重构，以允许 kubelet 在启动 kubelet 时输入有关如何安装现有卷的附加信息。此外，还进行了各种增强和增强，例如当控制平面将快照恢复到 PersistentVolume 时，防止对卷模式进行未经授权的更改。