数字原生十大预见 “风向Talks 2023”思享会线上举行

本文转自：中国经济网

12月30日，“风向Talks 2023”思享会在线上举行。中国信息通信研究院云计算与大数据研究所所长何宝宏作了以《数字原生》为题的主旨演讲，围绕技术转型、信息革命、数据资产、Web3、信任科技、元宇宙、技术周期律、经济学2.0、AI、数字原生共十个热门领域进行了前瞻性预测，这也是何宝宏博士连续六年在风向Talks思享会上展开的主题分享。

数字化转型的终点是数字原生

数字原生代诞生于21世纪初，指的是从小就生活在数字化环境中，每天与计算机、互联网和智能手机等打交道的人。何宝宏认为，数字原生代的娱乐、社交、学习和购物等生活学习都发生在数字世界，并且将数字世界的语言视为母语，我们所谓的高科技数字技术也并不是他们眼中的高科技。数字原生需要在数字原生代基础上有两个方向的延展，一是从空间上的延展，从一代人到原生企业、原生应用、原生资产和原生理论的延伸；另一个是从时间上的延展，数字原生的企业等不仅包括2000年之后诞生的，也包括诞生于2000年前，但成功实现了数字转型的，具有鲜明数字原生特点的企业。

算力基础设施将成为工业4.0的母体和营养

对技术环境的适者，才有未来。人类的历史就是一部技术革命驱动的社会转型和发展史。何宝宏指出，任何一场技术革命都会经历四个阶段，即技术革命期、产业繁荣期、社会普及期和母体营养期，技术革命中的两个阶段分别对应在应用层面的是转型期和原生期。他用了一个形象的比喻：算力基础设施就像电气孕育了数字时代一样，将成为工业4.0的“母体”，为其提供营养。

数字资产可分为三类，数据价值演进将经历四个阶段

当前数据资产是之前数据内容资产的一种抽象，数字资产可分为三类，即内容资产，数据资产和加密资产，加密资产是先做好技术工具后做价值化匹配，数据资产则是先资源（价值）后资产化。

何宝宏表示，数据价值的演进将经历原始数据、数据资源、数据资产到数据资本四个阶段。数据资产建议多考虑相邻可能的创新，可以从软件、音乐等传统数字内容资产开始创新，目前业界从传统资产做起是，其实绕了远路。大数据技术一方面扩大了数据资源的范围，另一方面则顺道将个人信息带入了数据资源。因此，在数据时代，除了做产权保护之外，还需要注意保护个人隐私。

“数据资产化的过程中会引发新的危机”。何宝宏强调，十年前，我们需要解决数据“大”的问题；2020年，在数据资产化的过程中，我们需要解决数据“隐私”的问题；2030年，数据成为大宗商品时代，我们需要解决“金融衍生品”问题。

Web3.0是互联网发展新岔道 密码学是创造可流动数字稀缺性的核心技术

每隔7年左右，都会有名为“下一代互联网”的技术出现，每次还都不一样。目前，互联网发展正面临以元宇宙为代表的信息互联网以及以Web3.0为代表的价值互联网的“新岔道”。

价值互联网首先要制造数字稀缺性。密码学是创造可流动的数字稀缺性的核心技术。何宝宏认为，密码学的区块链应用，从数字产权开始构建数字经济大厦，而比特币和以太坊已经证明了加密储值的可行性。他举例，就像容器是云原生中承载代码的工具，NFT是Web3中承载价值的一种容器，是用算法在新型基础设施上登记数字产权。需要注意的是，NFT只是做产权登记，不限制对相关数字文件的共享或复制。

基于VR的元宇宙在未来3-5年内依然会是小众市场，实现“生态化反”还需要更多时间

VR现阶段的体验并不像数字孪生，而更像是“数字植物人”，除了有视觉和听觉体验之外，还缺少嗅觉、味觉和触觉的感受。Meta Reality Labs相关负责人提出，理想的VR还有十大技术挑战。根据研究公司CCS Insight的统计数据，2022年全球VR和AR可穿戴设备的出货量下降了12%以上，只占全球手机出货量的1%，PC出货量的3%。现阶段，元宇宙依然是各种要素的“大杂烩”，还没有找到最佳实践，需要积极探索，将生产要素有机地组织起来。

人工智能（AI）开始从学习走向了创造

生成式AI在2022年取得了突破性的进展。内容创作方面经历了PGC(专业生产内容)到UGC(用户生产内容),再到PUGC（专业用户生产内容）的发展历程。到了人工智能时代，可实现AIGC(人工智能创作内容)，未来可能发展到P-AIGC（专业人员指导下的AIGC）。

AIGC背后是一个大的模型。过去五年，由于大模型的参数指数级增长带来了大模型“智力”的指数级增长。2020年，机器基本只能完成文本生成，目前可以进行图像生成，未来能实现视频生成。2016年，机器视觉可以从图片中识别文字；2022年，机器实现了AI绘画，可以通过文字生成图像。

何宝宏表示，2022年AI绘画和ChatGTP的重要性不亚于2016年AlphaGo战胜人类围棋冠军的价值，这是否会引发新一轮的内容科技的革命，是值得我们关注的问题。

人工智能的进步还体现在科学方面，目前正在兴起的AI编程的软件2.0，可以实现以代码为中心到以数据为中心的编程思维，即程序员只需要设定超级参数，普通参数将通过数据训练实现。生命科学方面，2021年AI发现了蛋白质结构，2022年AI生成了蛋白质结构，由此AIGC入选了《Science》2022年度科学十大突破。

算力是三次能源，芯片是数字世界的发电机

算力革命经历了记忆革命、通信革命和计算革命。何宝宏认为，数字世界的算力、运力和存力是“三次能源”，相较于电力发展，算力在标准化、易用性、普及性、稳定性、可靠性等方面还有很大奋斗目标。

何宝宏提出“经济学2.0”概念，他认为，经济学也面临着数字化的挑战——“稀缺性”的定义，信息商品化的悖论、经济人理性等问题。目前还出现了一种新的经济学，基于密码学、计算机/网络、数学/游戏伦理和经济学的加密经济学。当下的数字经济更多的是传统经济的数字化转型的结果。未来，元宇宙、web3和加密经济是否可以称为数字原生的经济（数字经济2.0），值得我们期待。

此外，何宝宏认为互联网每7年呈现一个新的发展阶段，从1994年的Web互联网，2001年的宽带互联网，2008年的移动互联网，2015年的产业互联网到现在的3D/价值互联网。互联网也存在持续25-30年的库兹涅次周期，即从1969年-1994年的以技术为导向的孕育期，走向1995年-2020年以“资本”为导向的繁荣期，最后发展到2021年以后以“ESG/基础设施”为主导的成熟期。

互联网的监管也存在周期。全球互联网监管在2018年之前都处于“放养”状态；2018年至2022年，互联网面临着全球性的“强监管”；2023年，监管方面将支持平台企业在引领发展、创造就业和参与国际竞争中大显身手。

此外，价值中心也发生了阶段性转移，从之前的硬件、软件，发展到现在正在从互联网转向数据（数据要素和数据资产），未来将转向内容。

演讲最后，谈及数字化转型与数字原生的关系时，何宝宏表示，就像农业时代采摘狩猎转型成了种植驯养，原生出“三农”新业态，又如同工业时代推进农业机械化，原生出了工厂、工人等工业新业态，转型是追求变化，是过程，原生是进入稳态，是目标。他认为，转型是一场从原型到原生的“修行”，是“单行道”，具有“棘轮效应”，持续向目标靠近。当下，我们正处于数字移民和数字原住民或数字原生代混居的时代，是一个新老交替的时代。Web1.0是传统世界的数字化模仿；Web2.0是互联网原生的开始；Web3.0是数字原生的探索。未来，数字原生企业会走向分布式自治公司、分布式自主组织。

何宝宏指出，未来，我们需要一起努力共建未来的数字原生世界。我们需要建设新的基础设施；我们要将数据资产化和数据要素化；我们要做可视化的且用户自主可控的身份体系；我们需要3D的内容，虚拟与现实要结合起来；我们要用科技创造信任；我们要用可编程的法律法规和契约；我们要用分布式账本来记录数字世界的历史；我们需要用算法实现分布式共识机制；我们要重新定义数字原生的企业和工作；我们需要重新定义数字原生的货币和金融体系；我们需要重新定义数字原生的安全和隐私机制；我们还需要原生的思想理论来解释这个原生的世界。

12月30日，“风向Talks 2023”思享会在线上举行。中国信息通信研究院云计算与大数据研究所所长何宝宏作了以《数字原生》为题的主旨演讲，围绕技术转型、信息革命、数据资产、Web3、信任科技、元宇宙、技术周期律、经济学2.0、AI、数字原生共十个热门领域进行了前瞻性预测，这也是何宝宏博士连续六年在风向Talks思享会上展开的主题分享。

数字化转型的终点是数字原生

数字原生代诞生于21世纪初，指的是从小就生活在数字化环境中，每天与计算机、互联网和智能手机等打交道的人。何宝宏认为，数字原生代的娱乐、社交、学习和购物等生活学习都发生在数字世界，并且将数字世界的语言视为母语，我们所谓的高科技数字技术也并不是他们眼中的高科技。数字原生需要在数字原生代基础上有两个方向的延展，一是从空间上的延展，从一代人到原生企业、原生应用、原生资产和原生理论的延伸；另一个是从时间上的延展，数字原生的企业等不仅包括2000年之后诞生的，也包括诞生于2000年前，但成功实现了数字转型的，具有鲜明数字原生特点的企业。

算力基础设施将成为工业4.0的母体和营养

对技术环境的适者，才有未来。人类的历史就是一部技术革命驱动的社会转型和发展史。何宝宏指出，任何一场技术革命都会经历四个阶段，即技术革命期、产业繁荣期、社会普及期和母体营养期，技术革命中的两个阶段分别对应在应用层面的是转型期和原生期。他用了一个形象的比喻：算力基础设施就像电气孕育了数字时代一样，将成为工业4.0的“母体”，为其提供营养。

数字资产可分为三类，数据价值演进将经历四个阶段

当前数据资产是之前数据内容资产的一种抽象，数字资产可分为三类，即内容资产，数据资产和加密资产，加密资产是先做好技术工具后做价值化匹配，数据资产则是先资源（价值）后资产化。