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数据是新生产要素,投资的最佳时点到了吗?

2020/4/20 14:19:58  来源:互联网  作者:佚名 0

4月9日,中共中央、国务院发布的《意见》,提出了土地、劳动力、资本、技术、数据五个要素领域改革的方向。这份报告值得关注的地方在于,数据作为一种新型生产要素,是首次正式出现在官方文件中。


现在听到很多声音,最多的说法是,将“数据”作为生产要素之一,标志着我国正式进入“数字经济”红利大规模释放的时代。


这个消息加上前不久的四万亿新基建刺激政策,带来了IDC数据中心科技股的利好。像万国数据、世纪互联、奥飞数据、光环新网都在扩充自己的数据中心建设,阿里和腾讯在疫情期间扩容了IDC的数据算力,可见它们都起到了现代社会生活的重要基础保障作用。


在基础建设的IDC行业,上面提到的云计算和大中型企业是主要的拉动力量。这次疫情带动了在线教育、远程办公,2019年IDC龙头公司在业绩增长方面也有不错的表现。在未来数据爆发的潮流下,对企业的信息化和数字化提出了更高的要求,也会进一步加速中大型企业的数据中心建设。


但是,如果要投资布局一个行业,需要我们深入观察和了解,这样才能看到其中存在的问题。虽说现在的各行各业都离不开数据,但数据要真正成为有价值的可利用资源,有一个问题不容忽视。


在《意见》里提到:加快推动各地区各部门间数据共享交换,制定出台新一批数据共享责任清单。也就是说,数据跟土地这样的自然资源一样,要把数据作为生产要素开放出来。


但是,真正要做到把数据开放共享,不是一蹴而就的事情。其中面临着一些不平衡的现象。这个问题就是,是IT巨头的数据垄断与数据公有化之间的矛盾。


要理解这个矛盾,要从数据的自身特点和经济形态说起。


丨科技巨头的数据垄断


你想象一下,数据是像石油那样,可交易的大宗商品,还是阳光那样的自然资源?


用自然资源来比喻数据是非常合适的,因为数据本身也是资源。很多人认为,数据就像石油,提取数据就是炼油。这样的比喻很好理解,因为在大多数情况下,数据要真正体现出价值,需要进行分析和提炼,比如应用于AI语音机器学习的数据,需要进行“标注”,筛除不准确的数据。


美国AI研究机构Cognilytica预计,截止2018年,全球AI数据标注产业的产值增长66%达到5亿美元,2023年产值更将翻一番。而由于大部分工作都在“水下”,其规模之庞大,具体产值难以估算。


2019年4月,亚马逊被爆在世界各地雇佣了数千名员工,对Echo音箱捕捉到的录音进行转录、注释;


7月,苹果被爆用户与Siri的对话可能会被录音,并且上传至苹果,由苹果分发给Siri的外包公司进行分析,迫于舆论压力,苹果表示暂停语音分析业务;

 

同月,谷歌承包商泄露了超过1000份用户与谷歌助理交谈的录音,录音来自于Google Home智能音箱以及语音助手。


你看,这就是大型科技巨头们在做的事情,通过“炼油”,来充分挖掘数据的价值,让数据为自己的AI算法产出巨大的价值。


数据跟石油的另一个共同点是,是一种可以用金钱衡量的交易品。比如youtube、facebook的在线广告,数据的交易是根据用户点击的次数、停留时长的数据来交易的。根据咨询公司Strategy&,2018年这个市场的市值高达1780亿美元。


正因为数据是石油的这个特点,通过炼油能够获取巨大的利益,IT巨头们占领了互联网搜索、社交、网购、阅读、邮箱等重要流量入口,成为各霸一方的垄断者,他们可以低成本采集摄取海量数据,并据为已有而不愿与他人分享。


我们要注意到,现在的数据经济已经非常不平衡。根据公开数据,2020年一季度亚马逊、苹果、Google、微软和Facebook加起来的利润达550亿美元,超过后面排名五家美国科技公司过去一年的利润总和。


从下图我们可以看到,在全球70个最大的IT科技公司中,中国和美国的市值占据了90%,而非洲和拉丁美洲加起来也不到1%。在传统产业向AI转型的背景下,联合国贸发会议警告说,非洲和拉丁美洲,两个州的经济体有可能沦为单纯的原始数据提供者,在未来只能不得不为中美为首的IT巨头的AI服务付费,进一步加剧了垄断。


IT科技公司.jpg
来源:经济学人;彭博;CB Insights


IT巨头的数据垄断已经是常态了,未来还会继续出现“垄断效应”。在数据寡头的努力下,一座座数据孤岛正在逐渐形成。在当前社会的大多数行业,比如金融、社交、电商,物流、医疗、酒店、出行等等各个领域,都有各个行业自己的一个或者数个数据寡头。


而IT巨头在传统产业的进军,也是一场“数据争夺战”。为什么这么说?苹果布局大健康,Google布局长寿医疗、游戏产业,亚马逊布局物流、影视、甚至是药店,其实都是为了成为在这些传统领域中的数据主导者。


在被IT巨头垄断的形势下,很多小企业的生存环境就没那么幸运了。一些公司试图搭建自己的云平台服务,但是竞争不过亚马逊这样的巨头。也有的小公司利用通用的AI算法来创业,吸引了大量资本投入,一度成长得很大,但是由于并没有太高的壁垒,收入来源依靠to G业务,并不能从自由市场的经济循环中赚钱。


所以,要让这些巨头们把数据开放出来,让数据成为真正的共享资源,还有很多问题需要探讨。


丨数据应该私有,还是开放?


其实早在2011年,世纪经济论坛就预测数据会成为一种“新资产类别”,但是后来推进的阻力很大,效果也不太成功。原因之一是在自由市场里,买家和卖家之间难以就价格达成一致:


- 首先,数据的价值会随着时间变化,离我们现在时间越久远的数据,它的价值就越低;而更具有商业价值和战略价值意义的数据,是越新鲜和越新近的数据;

- 数据的价值对不同的公司价值也不一样,对一家公司是垃圾的数据,对另一家来说可能是黄金;

- 数据制度的不完善。比如数据的归属权,会导致很多问题。


在这样的矛盾下,很多人开始认为,既然数据并不适合成为大宗商品,那么确保它尽可能地被利用不是更好吗?就像阳光一样,人人皆可享用。在欧美国家,政府和公益机构持这一派的占大多数,催生了“开放数据”运动。


开放数据运用还是有一定成效的,以Google旗下的Waymo为代表的无人驾驶公司带头,共享了自己的无人驾驶汽车收集到的部分数据。微软也开始准备实施“开放数据计划”,微软的首席法务官Brad Smith认为,要让人工智能依赖的数据民主化,让人人都可以获得。


但是让数据共享出来也出现了问题。对公司来说,生成优质数据也需要很高的成本,为什么要开放出去呢?而且数据还可能泄露公司的产品信息,拱手把数据让给竞争对手。麦肯锡全球研究所的Michael Chui就认为:对企业来说,哪些数据可以公开,哪些数据要严格保密,公司是要做出非常战略性的决策的。


那么问题来了,数据到底是石油这样的私有物品,还是阳光这样的共有物品呢?我们认为未来的一个发展方向很可能是位于两者之间,它既有石油这样的交易属性,在某些程度上也能开放出来,让大众受益。只有这样,它才能成为未来的数字基础设施。


英国开放数据研究所(Open Data Institute)负责人Jeni Tennison做了一个有趣的比方,他认为数据就像公路这样的基础设施,有的人会走私人收费公路,有的人会走多车道的共同高速公路,但前提是它们需要一个公立的第三方机构来运营和监管,而不是大型科技公司享有数据的控制权。


所以说要让数据成为未来真正的基础设施,有很多问题尚需要解决。我们需要要讨论数据共享的合法性的基础是什么、目的是什么?哪些数据能够被共享,哪些不能?能够参与数据共享的组织或企业是怎么样的?数据共享的法律协议应该是怎么样的?解决了这些问题,数据作为一种新型生产要素才能释放出巨大的价值。


面对数据巨大的价值诱惑,一些公司拿到数据后失去了初心,谋取了巨大的利润。而未来真正的成功者,一定是一个开放、普惠、面向未来的公司,而不是过于倚赖特权和垄断的公司。如何推动数据更好地被利用,需要政府、产业界、学术界和消费者用户一起来探讨。


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