从大学开始培养具有新思维的人才，并鼓励他们在“云”上创业，Google正打算用这种办法扩充自己的“云计算”阵营。

　　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。