投资行业新闻多，新年的爆竹还未响起，新的基金已经暴雷。

前几日，刚有新闻一对私募管理人被刀手手刃死于非命，今日又闻有某美元基金lp被gp拉黑，这是什么仇什么怨，什么恨什么情？

这样的*无人希望发生，但是如果稍微了解这些机构的投资水平，又会觉得出现这些情况都是必然。 

别的领域不敢乱说，就近期火热的AIOps，再次充分展示了当前各大机构的平均智商。

笔者生于八十年代，一个小山村。地方不大，也不富裕，人们日出而作，日落而息，生活艰苦也平和，一切都能自给自足，除了面对疾病和死亡。

八十年代的医疗条件并不好，无论大人小孩，每每生病，莽昧的村民们总是希望把治愈的希望留给神婆，而不信医院的大夫。照x光，吊盐水，在她眼里都不如去小庙磕几个响头，燃几柱香，再把自己苦心积攒的那一点点血汗钱，毕恭毕敬，交给浓妆艳抹的神婆。故作姿态的询问，假惺惺询问，最后，运气好一些，病人熬过去，而更多时候是人财两空，家境败落。

多年以后，笔者幸亏党的教育，读了书，有了工作，恰巧做了软件工程师，和父辈相比，不再面朝黄土背朝天，只需看着乌泱泱的机架，面临各种机器问题。偶尔看看新闻，想过发财，可惜眼界胆量均实力不允许。虽然可以顺利阅读各类英语文献，也可以和国际一流IT专家无障碍沟通，甚至还要琢磨着如何填补业内的空白，让我们IT水平能够和真正国际一流看齐。投资届的朋友也有几个，一般都过来问我：这个想你是否靠谱。关系好的，也就简单发表下一下看法，如果实在一般，一般说句不懂，搪塞过去了事。

就在过去的一年，无意间，AIOps已经变成一个频繁出现的词语，新闻炒，朋友问，各种项目喜提知名机构投资，从这些信息看，又一个热门赛道波澜壮阔的行情又开始了！

但是，这背后的真相究竟如何呢？

1、追随四小龙之后的AIOps

这些年AI是火了，AI四小龙陆续上市，再次让本已接近沉寂的AI再次出现在人们的视野，但是，剖开招股说明书，大量可疑的收入构成，让人一直想要知道，是AI改变了世界，还是ai改变了自己，什么时候高大上的AI行业变成了卖机箱和摄像头？说好的各种高准确率模型到哪里去了？各种改变世界的能量哪里去了？可以说就算是上了市的AI们仍然在苦苦追寻场景。

收入的可疑，并没有改变人们趋之若鹜的热情，依然什么东西，只要沾着AI也会火，就连最苦逼，屡屡背锅的Ops领域，沾染了这个概念，也顿时变得高大上了起来，一个AIOps，让大量人过中间的从业者们腰杆都硬了起来。

2、谜一样的AIOps

但是，AI是什么？我们一般人理解的是人工智能（你可以想象到各种电影中的机器人画面），但是其实技术圈里面的AI可能只不过是用了深度学习算法的技术型公司。

那什么是AIOps呢？

我们一般人想象中的就是机器取代了人类去完成整套系统的维护，但随着基础设施工程化程度越来越高，云技术已经用工程化的方式解决了很多问题。如果AIOps要真正发挥价值，那么就如同去年Google Next上的一个喷子所说的，如果存在AIOps的话，那首先ai得会先写代码，因为今天90%以上的问题估值都是由于错误的代码引起。

他们或许是走投无路的创业者，又或许是学者，看到这个概念，无一不各怀心思。于是，传统的运维公司香肩半露，一个ai的纹身若隐若现，象牙塔的学者按捺不住，金丝眼镜遮不住诡谲的笑容，也掩盖不住其内涵与风度，后继者们也纷纷以此概念出来招摇撞骗，在各路FA的包装下，把这个概念兜售给投资机构。即使在年华十几个点回购兜底的前提下，依然有人乐此不疲，生命不止，融资不断。

3、客户现场的AIOps

然而，从客户角度看，AIOps究竟是什么？

花枝招展的未必是姑娘，还有神婆。

这么看起来，机构撒币，客户陪练，一个个关于ai的大神就这么跳了起来。然而，跳大神也是要讲究姿势和花样的，短短几年，AIOps的内涵就换了好几次。

现实中的AIOps，据说比深度学习出现的更早，比教科书里的算法更全，比顶会论文里的效果更好，这样的炒作，确实引起了不少人的追捧，学术光环，名校背书，因此，各大传统运维公司迫不及待买了下来。然而，效果却差强人意。因此，不得已，为了交付，只好做起了一个，又一个的大屏。

然而，一番努力后，所谓AIOps项目，50%以上（可能还保守了）就是一堆无用的数据，加上制造漂亮的大屏，还美其名曰业务运维，就是把一堆业务指标和IT指标用一个漂亮的大屏展示出来以满足客户领导的需要，然后把一堆数据治理的开源产品往里面堆砌，而且还得多带上一些服务器（不然怎么把价格做高），交付的重心是领导对于大屏满意不满意，至于客户最终在系统维护中有没有用起来不重要，小IT运维还在那边SSH，FTP。

在这里AIOps是一个大大屏幕。

然后是告警

总算出现了更高级的AIOps了，他们的目标是告警，号称可以实现告警降噪，而且可以通过告警追踪根因。看说明各种NLP之类的AI学习算法加持，看上去很了不起了。但给我感觉怎么像是为了解决一个问题创造出另外一个问题，我很难想象如果本身数据源的告警信息很差，如何通过NLP之类的技术能够降噪又提升效率...但最终不是把告警设置的科学一点就解决的事情么...每次看到为了IDC的简单几十种告警进行所谓AI降噪，感觉就很蛋疼....治理好源头不就结束了么？当然这类AIOps们也不蠢，都需要帮助甲方做一定的实施，什么是实施，还不是让甲方告警设置的更好一点，否则AI识别效果太差...

在这里AIOps是一个告警抑制器。

对，还是最原始的那种...

神奇的魔法出现了

虽然，来自高等学府的aiops大神衣冠楚楚，却并没有给出传说中的神奇算法，但并未影响资本的迷恋与追捧。

一边，在客户现场，这些算法的表现实在欠佳，最优秀的高等学府学子们毕业后，却发现自己在帮别人圆一个压根不可能实现的诺言。另一方面，资本变本加厉的支持，却让更多人看到了机会。

于是，来自普通运维厂商的工程师们发现，这些算法原本没有那么神奇，不过是类似股票走势的时序指标，因此，即使没有学术大神加持，简单的TensorFlow一样可以达到同样的预期，甚至，如果你的数据质量略高一点，你的效果还要更好一些。

即使好的效果依然有限，其中的差别，大概等于许诺你一个小甜甜，半夜来的虽然不是孙二娘，但也是足金足两，气吞山河的牛夫人。

恭喜投资人，喜提仙女魔法棒。

在这里AIOps等于用了深度网络的算法。

ServiceNow值钱

时光荏苒，ai巨兽们突然不再值钱，aiops们也嗅到了一丝凉意。伴随着全网对四小龙的质疑，aiops们开始了自保。于是，放眼海外，servicenow进入了他们的视野，这个itsm和itom的巨头。于是，aiops们，又捡起了流程武器，ITIL管理是刚需，AIOps要和流程相结合，然而，仅仅是流程，似乎少了一点热门感，于是，最当红的辣子鸡，低代码赶过来，一起凑上去，于是，又一场盛宴。对的，你没看错，aiops变成了ITIL的最佳实践，而真正的ITIL，独坐原地，一脸懵逼。

于是AIOps在这里变成了ITIL的最佳实践。

几次三番，AIOps经过了中国创业公司们不懈的努力，终于和中国神话中的孙悟空一样，学会了变化多端。然而，从这个概念，跳到那个概念，最终，一个跑不开的现实，就是你究竟要如何做出收入？

投资人虽然对概念接受，但是对收入却从来不含糊。焦虑的AIOps们认真的思考了起来，CEO和销售一商量，对了，有办法了，搞大集成收入，各种IT系统的合同都可以签，反正最终的系统都需要监控运维，都可以增加 一个AIOps的光环，都可以是AIOps的一部分，反正，当年做Cloud的是这么做的，当年做ai的也是这么做的，如今到了AIOps，继续有一样学一样，于是，皆大欢喜。”

只是，当年活色生香，娇艳诱人的AIOps，最终变成了系统集成公司。

于是大家都很幸福。或许有一天，他们也会把ServiceNow+DataDog+Pagerduty的产品也集成进来，毕竟，ServiceNow+DataDog+Pagerduty市值接近阿里巴巴。脚趾头想想一下，只要投资一个能把ServiceNow+DataDog+Pagerduty集成进来的公司，就能收获一个aiops公司的市值，这真是多么美妙，多么美好事情啊……想到这里，笔者自己都想去做这么一个公司了。

最后默默的说：

   AIOps，加油！

  创业骗子们，加油！

PS：原文本身带有对于押注AIOps的投资人的期许，因为想想大家可能现在的重心在元宇宙了，就不给投资人添堵了，相对于AI，AIOps，我觉得元宇宙更容易让LP相信什么是未来，投资人，加油！！！