去年8月的暑假，林爽在清华传统的“小学期”中选修了一门由Google和清华合作的课程。5个星期的学习经历让他成为第一批18个最早接触实用“云计算”技术的中国学生之一。按照课程的要求，每个人都得自己，或者在一个小组中提出一个应用问题，并且用“云计算”的方法解决。
林爽的选择是看起来很生僻的心电图分析，此前一个偶然的机会，林爽曾经注意到清华医学院做的心电图分析实验存在缺陷。在小白鼠身上折腾了15分钟，但是采集的大量波形图当中，只有很少的一段 ——几秒钟 —— 会被拿来分析。真奇怪，为什么不分析所有的数据？那样效果不是更好么？“软件处理不了。”别人告诉他。
受到电脑性能的限制，医学院用的软件不可能处理所有的数据。这种问题放在过去，是得用尖端的高性能计算来解决的，但那可就太贵了。林爽意识到，他新学到的“云计算”技术很可能派得上用场。“云计算”是把过去在自己的电脑上完成的工作，交给互联网上的计算机集群，这本身并不是什么新概念，但云计算这种说法，无疑比更早的概念，如30年前就被提出的网格计算更有亲和力，也更形象。
用20台普通的奔腾4双核服务器组成一个小型的“云”网络，其运算能力可以媲美高性能计算中心的先进设备。只要把计算任务拆解成“云” 可以处理的就行了。林爽写出的程序可以很容易分析整段数据，让心电图的分析结果更为详尽。而写这个程序，林爽一个人只用了三四个星期就完成了。
这种思路正是Google试图在全球范围内的大学生中植入的“云智慧”。最早的想法来源于一个叫作克里斯托夫 . 比希利亚的员工，他告诉CEO埃里克 . 施密特，希望把自己的“20%”自由工作时间用来在大学——首先是他的母校华盛顿大学启动一门课程，向学生们传授在互联网这一“云”系统上进行编程的技能，缩短高校和工业界之间的差距。施密特支持了他的计划。
40台计算机在2006年11月出现在华盛顿大学的机房，从那儿出发，“Google 101”课程已经进入卡耐基梅隆、麻省理工、伯克利加大、斯坦福等诸多名校，并在全球推广。2008年3月17日，施密特把这个计划正式带到了北京，清华大学是中国大陆第一个参与计划的高校。
类似Google这样的互联网巨头已经完全有能力通过网络，把数以百万计的廉价计算机组成一个强有力的“云”网络，并且能够以很低的成本将过去只属于超级计算机的能力分配给任何有需要的人。最基本的例子就是Google的搜索，当然，这种能力还可以被用到其他很多方面。
在推广“云计算”的过程中，最大的问题不是硬件，不是软件，而是思考方法 ——看不见的屏障。当你遇到一个问题，明明可以用整个网络的计算能力来解决，你却还在担心着本地服务器的能力限制时，你就是在把自己关在玻璃墙里面。
学生们更容易打破限制。华盛顿大学的一名二年级女生设计了一个基于Google地图的应用，她利用Google的搜索引擎抓取全球的新闻事件，然后分析其中包含哪些地名，接着，把这些新闻粘到地图上的相应地点。有了这个应用，你就可以在Google地图上形象地看到每个地点正在发生什么事。
想法并不复杂，但是其中涉及的计算量惊人—— 好在，它不需要华盛顿大学为之买单，而是可以用上Google的资源。只有“云计算”的模式才能让这种应用得以实现。
还有什么比大学更适合培养这种生态系统呢？“云计算”模式才刚刚兴起，对人才需求若渴。同时，Google更需要让自己的理念进入校园，影响下一代的“车库创业者”，他们开发出的应用也许是医学领域的数据分析，也许是新闻分类，也许是下一代的视频和音频搜索，甚至用在科研上对天体运动或气象研究进行复杂的模拟 —— 无论是什么，都会加快“云计算”模式的普及。
林爽和他的同学们在课程期间开发的“云”应用中，有些已经显出商业价值的雏形。例如一个手机评价应用，在网络上抓取大量对某款手机的评价，根据语义分析，综合统计不同的褒贬意见进行打分，这个分数能够反映出一款手机的口碑。
谈到毕业以后的发展，林爽们也不排除创业的可能性。而且，“可以肯定，现在学到的东西会有用”。如果真是这样，“Google 101”课程的创始人比希利亚肯定会很高兴 —— 从现在起，他都会坐在上海的新办公室里，充满兴趣地关注着Google阵营里这些生力军。
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