博通正在抛弃小客户

　　Broadcom正在损害 VMware 渠道，并为陷入困境的渠道合作伙伴创造机会。这是超融合基础设施（hyperconverged infrastructure ）系统供应商ScaleComputing 的创始人兼首席执行官 Jeff Ready的观点。
　　Blocks & Files：您对 Broadcom 收购 VMware 对超融合基础设施市场大小用户的影响有何总体看法？
　　Jeff Ready：总的来说，我们看到博通的表现完全符合预期。您不是很早就报道过 Broadcom 的重点是其前 600 名客户吗？
　　Blocks & Files：您认为这将如何影响 HCI 产品和系统的边缘市场？
　　Jeff Ready：边缘此前并不是 VMware 的强项，我们将边缘视为客户乐于变革并积极寻求新创新的领域。现在依然如此，而且现在更加强烈了。但在收购后，我看到从边缘到数据中心再到云的整个领域都重新燃起了对创新的渴望，达到了我以前从未见过的水平。
　　Blocks & Files：博通渠道变化将如何影响合作伙伴？
　　Jeff Ready：博通实际上已经炸毁了其渠道计划，并表示他们正在直接吸引最有利可图的客户。我认为他们的措辞类似于“战略客户不再可用于机会注册”，这是一种令人费解的说法，“我们正在窃取您的客户。”
　　渠道是 VMware 的基础，因此对于该生态系统中的任何合作伙伴来说，它一定感觉就像是背后插着一把刀。中小伙伴被视为昨天的垃圾，大伙伴则被枪口抢劫。这远远超出了渠道不友好的范畴；它是彻头彻尾的渠道敌对。这是又一个私募股权风格的举措。也许是一种以利润为导向的行为。但这不是一家专注于未来增长和创新的公司会做的事情，而且对我来说这感觉非常尴尬。这是一种华尔街之狼的方法，而不是乔布斯和沃兹尼亚克的方法。
　　Blocks & Files：心怀不满的合作伙伴可以采取什么应对措施？
　　Jeff Ready：合作伙伴有机会围绕 VMware 迁移构建完整的实践 - 我当然看到了各个领域的客户需求。当然，有些客户会留在原地，但也有大量客户正在寻求创新的回报，这种创新在交易之前就已经在 VMware 中陷入困境，现在很可能完全消失了。
　　所有这一切都发生在我们看到本地计算回归的时候，无论是边缘计算，还是基本的数据中心/服务器机房类型计算。有些工作负载在云之外运行得更好和/或更便宜。借助正确的工具，客户可以将整个环境作为一个整体进行管理，无论工作负载位于何处。一旦您可以将整个事情作为一个整体进行管理，您只需在最有意义的地方运行应用程序即可。
　　因此，对于合作伙伴而言，本地计算的回归以及使用人工智能、GPU 和计算机视觉的应用程序的兴起，这些都是传统增值合作伙伴可以为客户提供帮助的领域。当你将博通与VMware的交易添加到这个背景之上时，它会为已经燃烧的机会之火增添燃料。合作伙伴可以帮助客户从这些新技术和趋势中受益，同时也重振自己的业务。
　　Blocks & Files：既然博通已经收购了 VMware 并且思科正在与Nutanix合作，您如何描述 HCI 市场及其供应商？
　　Jeff Ready：VMware 的替代品都受益于 Broadcom 交易。正如我所说，我们看到客户和合作伙伴的兴趣大幅增加。我说的是短短几周内就会发生数量级的变化。这种结构性转变怎么强调都不为过。思科与 Nutanix 的合作伙伴关系并没有给整个行业带来太大改变。Cisco Hyperflex 前段时间停滞不前，现在有机会取代 Hyperflex 和 VMware。我们看到了思科退出 Hyperflex 带来的一些好处，当然 Nutanix 也看到了这一点，但思科退出 Hyperflex 对行业的影响与 Broadcom 收购 VMware 的影响相形见绌。
  　Blocks & Files：HPE 是否涉足您所在的 HCI 市场？
　　Jeff Ready：对我们来说，慧与现在更像是合作伙伴而不是竞争对手。我们很少会看到具有竞争力的SimpliVity交易，但不会像以前那样频繁。例如，我们确实看到的是想要在 HPE 硬件上运行 ScaleComputing 软件或想要通过 HPE 网络使用其他 ScaleComputing 系统的客户。现在这些合作机会多于竞争机会。
　　Blocks & Files：Quantum 购买 Pivot3 的资产是否是 Scale 与客户和潜在客户达成交易的一个因素？
　　Jeff Ready：不，一点也不。我认为Quantum已经将该技术推向了完全不同的方向。我们肯定已经获得了一些 Pivot3 客户，但我不知道现在是否还剩下任何 Pivot3 基础设施客户。

　　Blocks & Files：您认为生成式人工智能会影响您的市场和产品策略吗？以何种方式影响？

　　Jeff Ready：当然。广义上的人工智能更是如此——计算机视觉等等。所有这些通常都使用 GPU，有时还使用 CPU，这两者在云中都非常昂贵，更不用说收集和移动大量数据的要求了。我们看到此类应用程序正在本地部署 - 在工厂车间，机器人生成有关零件的数据，或者在零售商中，摄像头可以优化员工生产力或增强客户体验。

　　这些都是边缘计算的绝佳用例，多年来我们一直在拥抱边缘计算并进行创新，而我们只是处于这一趋势的开端。我们正在帮助客户建立边缘基础设施，以便在未来需求决定时和如何进行大规模管理。