姜奇平：谷歌未來或不敵阿里、騰訊

陳紀英

如果把大數據比做新大陸，第一個發現者是美國人。大約一年前，2012年3月，奧巴馬當局發布了《大數據研究和發展計劃》，對大數據戰略的重視堪比當年克林頓政府提出的信息高速公路戰略。而眼下，在中國大數據最積極的參與者，仍然還是阿里巴巴、騰訊這些互聯網企業。

大數據究竟是一座金礦還是水坑？中美兩國在大數據上的差距究竟多大？阿里巴巴、騰訊、百度，在大數據時代，能否超越谷歌？帶著這些疑問，《中國新聞周刊》專訪了中國社會科學院信息化研究中心秘書長姜奇平。姜是最早把“大數據”概念引入中國的專家之一，也是推動大數據進入國家戰略的積極呼吁者，在過去十年，他一直致力于互聯網經濟學理論前沿研究。

2013：中國大數據產業元年

中國新聞周刊：大數據的概念怎么界定？

姜奇平：大數據其實是托夫勒在1980年《第三次浪潮》中早就預言的，“如果說IBM的主機拉開了信息化革命的大幕，那么大數據則是第三次浪潮的華彩樂章”。從信息高速公路到大數據，都是以“第三次浪潮”為標志的第二次現代化。

大數據時代是第三次浪潮信息革命的高級階段。主要有幾大特點，從規模上來說是海量數據；從數據形態上來說既包括了結構化數據，也包括非結構化數據，具體形態有文字、數字、圖片、音頻、視頻等。再進一步引申，大數據的處理工具是開源軟件，這些軟件主要用于分布式計算，與之相反的是集中計算模式。

中國新聞周刊：具體而言，大數據時代經濟領域將會面臨哪些變革？

姜奇平：大數據有光明的商業前景。現在大的互聯網公司都有大數據戰略。2013年將是大數據產業元年，保守估計，將來大數據市場規模至少將會有上萬億元。具體而言，大數據這個產業鏈包括數據存儲，數據挖掘、數據開發應用等環節。

首先，大數據產業本身會有大發展。從信息產業來講，未來大數據會和云計算、物聯網結合起來，并出現很多數據中心，推動技術創新，推動技術服務產業的興起。

大數據行業的發展，連帶的也會引起其他產業的分化變革。比如傳統的統計、分析軟件行業，以前賣的是產品，未來可以賣數據分析服務，這些領域都會展開，并在未來會形成數據產業鏈。這些都是我們能預見到的場景。

大數據還會成為很多行業的主營業務之一。比如銀行和電子商業行業，以前數據部門是輔助部門，現在數據業務逐漸成為金融行業的主營業務。還有電子商務行業，以前以交易為主，但是現在數據已經成了阿里巴巴的三大主營業務之一。

在電子商務領域，大數據將會帶來產銷逆轉，從B2C、C2C升級為C2B，過去廠家從自己的判斷出發，生產出來商品向消費者推銷。未來則是先去分析用戶的需求，根據用戶的需求向用戶提供定制化的服務。

現在美國出現了情境定價，比如一件衣服就生產一件，這樣的話商品附加值很高，利潤率很高。

另外一方面，可能本來成本很高的產品，也會降低下來。比如3D打印，以前制造一個模具很貴，所以只能給所有人提供標準化的產品，因為只有規模效應才能降低成本。

中國應該盡快出臺大數據國家戰略

中國新聞周刊：2012年3月29日，奧巴馬政府發布了《大數據研究和發展計劃》，對大數據的重視堪比之前的信息高速公路。中國應該出臺這樣的戰略么？

姜奇平：中國應該盡快出臺國家層面的大數據戰略。目前在大數據的國家戰略層面，中國與美國還有不小的鴻溝。中國在涉及先進生產力、科技創新的重大潮流方面，很多時候都是被動地跟在美國后面。中國時下的觀念水平還停留在第一次現代化上，只對第二次浪潮的東西（如包括高鐵在內的“鐵公基”之類）產生靈光。這是我們步步趕不上趟的深層原因之一。這個問題不是在科技創新層面能解決的。變被動為主動的關鍵，是跳出就事論事的追趕，形成以信息生產力為基礎發展新文明的觀念。

而美國政府高度重視大數據，奧巴馬政府2012年3月29日發布了《大數據研究和發展計劃》，提出要收集龐大而復雜的數字資料，并從中獲得知識和洞見，以提升能力。但中國在大數據上還沒有形成自己的頂層戰略。

大數據的關鍵并不在數據原料的多少，而在于數據加工能力，這才是大數據真正的價值。海量的大數據堆積起來，如果不能加以利用，也是沒有價值的。在即將到來的大數據時代，最有價值的不是數據采礦業，而是數據加工處理能力。

如果中國陷入群龍無首、無頭蒼蠅式的大數據狂潮，大干快上大數據中心大樓、大產業園，這樣很有可能只是肥了投機房地產或鉆稅收優惠空子的人，仍然避免不了落人數據鴻溝。要解決這個問題，就要把產業文章做在數據加工增值上，不光要“收集龐大而復雜的數字資料”，更要著力“從中獲得知識和洞見以提升能力”。

除了國家的頂層設計，大數據行業也要盡快建立大數據的技術標準。中國是全球最大的大數據市場之一，所以在大數據的技術標準方面應該掌握話語權，我們提倡的是以市場為導向的技術標準。能制定標準，相當于制定游戲規則，才能在以后的發展中掌握主動權。

現在進入大數據行業的年輕人有可能成為未來首富

中國新聞周刊：從技術上層面來說，中國公司和美國公司的差距大嗎？

姜奇平：存在技術差距。在數據存儲方面，美國比較先進的有EMC公司。而IBM則是通過整合大數據的信息和應用，給企業提供“硬件+軟件+數據”的整體解決方案的，技術實力很強大。還有像亞馬遜擁有大量的用戶信息和交易數據，對用戶信息的大數據分析，解決自己公司的精準營銷和個性化廣告推介等問題。而臉書則擁有大量的用戶信息以及用戶之間的網絡狀關系信息。比如臉書把大量的用戶和氣好友按照各個緯度進行細分，然后進行精準化的營銷，前景遠大。

中國新聞周刊：5年后，全世界最有名的大數據公司里，會不會有來自中國的公司呢？

姜奇平：我想，這些技術鴻溝并非沒有趕超的可能性，中國公司在某些方面也有自己的優勢。比如阿里巴巴，現在掌握了大量交易信息，交易信息比搜索信息復雜同時含金量也更高，整體上的數據量可能比谷歌更豐富。阿里巴巴大數據戰略方向清晰但是現在阿里巴巴要提高加工能力，比如如何用數據戰略真正落實小而美戰略，小前端、大平臺、富生態如何實現。數據是很有價值的富礦，但是如果放在那里沒有充分開采，就很浪費。

百度跟谷歌相比，是負擔小，未來大數據的重要方向是移動互聯網。現在谷歌有安卓系統，但是這塊未來可能是個雞肋，因為這塊未來和大數據的分布式計算要求難兼容。百度沒這個包袱，而且百度現在也在和移動開發者合作。

騰訊呢，現在有殺手級產品微信、QQ，在移動互聯網時代，通過這些產品能完整掌握互聯網用戶的生活軌跡。不用愁騰訊怎么賺錢。

為什么說騰訊百度等可能超越谷歌？谷歌等互聯網的模式是水庫模式，等到了建立在分布式計算基礎上的智能網絡時代，水庫塌陷了，是一個個水坑了。而騰訊的微信，底層架構技術很好，能夠適應大數據時代的分布式計算的要求。

中國新聞周刊：在大數據領域，未來是大公司有機會還是小公司有機會？

姜奇平：大公司小公司都有機會。很多創業公司也有機會，大數據行業應該有這樣的傳奇，一個年輕人現在進入行業，未來成為首富，這并非不可能。為什么呢？因為大數據是基于開源軟件的，代碼是公開的，你可以去看，而且數據的獲取沒有很高的門檻。年輕人缺的是資金，但是現在數據就在那里，就相當于工廠給你建好了，就看你能不能生產出好的有創意的有價值的數據產品了。