自11月8日美國總統大選結果之后，不僅硅谷精英對川普的當選大跌眼鏡，美股科技股竟也因此一片慘淡。
不過，IBM市值卻在科技股普遍下跌的日子里逆市上漲，其中，11月10日大漲3.49%，11月11日也上漲0.66%。難道是身在紐約的IBM一直支持川普？
其實，直到今天IBM總裁羅睿蘭才發出公開信祝賀川普當選第45屆美國總統，還提出了六點建議：
一，創造“新領”工作機會；
二，構建智能和安全的架構；
三，用醫療領域的相關顧問經驗來改善公共醫療健康；
四，用數據分析改善政府浪費和低效；
五，更多投資美國本土；
六，用全球最好的技術服務退伍軍人。
那這次股票在此之前就逆勢拉高的真實原因是什么呢？答案在以下分析中可以揭曉。
來自Credit Agricole、Stockz News、The Independent Republic等機構的分析師或獨立評論人表示，IBM作為熱門科技股值得買入或關注。他們列出的看好原因里都提到了前一天的消息：
騰訊采用IBM、Mellanox，在Sort Benchmark大賽中，騰訊云數智分布式計算平臺奪得大賽的GraySort和MinuteSort競賽的冠軍，創造4項新的世界紀錄。
什么大賽的結果竟然會左右股市？
Sort Benchmark大勢可不容小覷，它被全球譽為“計算奧運會”，歷年都是每年全球頂尖公司和學術機構把自家引以為傲的軟硬件系統架構，以及最新的研究成果拿出來比試的好場子，歷屆贏家也無一例外的成為業界明星。甚至可以說，在這個大賽上崛起的系統往往孕育著后續在相應商業領域的市場爆發——Spark、AWS、阿里云都證明了這一點，這次的贏家能復制嗎？
一年提升3倍排序作為最基礎的計算問題，最直觀地體現系統的綜合計算能力，撐起了Sort Benchmark大賽。如在最受關注的GraySort競賽中，主題是以分布式系統為基礎實現100TB排序，即把1萬億條無規律的100字節紀錄嚴格按照從小到大的順序排序，這既考核了軟件架構能力（如海量數據分布式存儲、計算任務切片調度、節點通信協調同步、數據計算監控容災等性能），也全面評測了硬件架構能力（如服務器硬件選配、網絡架構調優、IDC規劃建設能力等）。
誰贏誰輸，評判標準很簡單，看用了多少秒。結果是：
騰訊云大數據聯合團隊用時98.8秒完成排序100TB的Indy GraySort類別中的數據，相比2015年的最佳結果329秒提速3.3倍。
整體看，騰訊云今年在Graysort和Minutes兩種四項的記錄將去年冠軍的記錄提升2.8倍到5倍。
這意味著，要奪得桂冠，基本上必須保證極快的提速。
探尋計算能力的邊界拋開勝負，仔細看一下系統配置不難感受到所有人對計算能力極限的渴望。因此，大賽并沒有對節點數和單個節點的指標做出限制，這也意味著參賽方擁有很高的靈活性來設計系統。
未來探索計算能力的邊界，兩大派系由此成型：要么提高單節點性能從而減小系統規模，要么降低對單節點性能的要求轉而擴大系統規模。
以具體的2015和2016大賽奪冠的案例分析就可以發現不同：
2015年冠軍，阿里云依靠3377個節點，其中每節點兩顆至強E5-2630，96GB內存，12塊SATA硬盤和10G網卡。
今年冠軍，騰訊云系統總共配備512個節點，每個節點配置兩顆OpenPOWER處理器、512GB內存、4塊華為NVMe SSD盤和100Gb Mellanox網卡。
這正好代表了兩大派系之間的此起彼伏。
當然，實際上IT創新的驅動力不單純來自于CPU內核的強大，全棧加速的瓶頸更多地落在了網絡和存儲上，只有將三方優化匹配，CPU作為計算統領才有能力“將盡其才”。由此可見，協同調度網絡和存儲是CPU之間競爭的新戰場。從這個角度看，這次Power的領先是否會因此引發對x86家族的反撲值得期待。
另一方面，還需要通過軟件調優充分釋放硬件能力更是關鍵。作為此次大賽冠軍，騰訊云為更好地利用硬件資源，對相關軟件以及算法進行了充分的優化。軟件優化上的優勢在于：強大的調度能力、內存存儲的最大化利用、并行操作和I/O優化。這些優勢轉化到系統性能上表現為，壓縮任務調度開銷從而提升調度效率、具備調度感知的能力從而提升處理能力、根據機器和網絡的性能來調整機器上的并發數從而提高運行效率。
大賽對商業市場意義何在？那么從商業角度考慮，這些大賽的原型系統對主流商業市場的參考在哪里呢？
對參賽方而言，優化系統實現對大規模數據的處理能力的理解與實踐更上一層樓。騰訊云數智分布式計算平臺目前已經進入一個新階段：
提供單集群上千臺規模實時流式計算，支持多重數據備份、萬億數據的存儲能力，支持百萬級任務的毫秒級的調用、支持故障節點自動發現和自動剔除、業務的自動遷移、關鍵節點的主從熱備和故障的秒級切換。
對大數據及云計算整體的發展而言，在企業數據和社會數據的全融合時代到來之時，從大數據中尋找新業務甚至建立新的商業模式，已經成為企業生存和發展層面的命題。管理大數據的能力將成為互聯網業務致勝的基礎。
如何實現CPU、網絡、存儲的全棧優化，利用最少的時間和資源為企業提供精確的高性能計算，通過優化架構、軟件和硬件來持續改進云服務的后端技術，幫助全球企業解決復雜的業務挑戰， 建立核心商業競爭優勢，必將成為云平臺競爭的焦點。
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