原文標題：《肖風：疫情是人類社會數字化遷徙的助推劑》
撰文：肖風，萬向區塊鏈董事長兼總經理、PlatON 創始人
整理：朱珍
來源：高山大學
大家都一致認為這次疫情會改變我們很多東西。確實，我們能看到疫情之後人們生活很多方面的變化。於我而言，我把疫情與人類社會的數字化關聯在一起了。
現代火箭動力一般有三級，點燃、發射、執行，最後把火箭推向預定的軌道。疫情就可以看作是人類社會數字化遷移的三級火箭，把我們帶入一個數字世界，開始進入預定的軌道，然後開啟一場數字化之旅。
在這場疫情中，凡是數字化做得比較好的個人、生活、企業甚至國家，反應和行動都會更及時更迅速，也會更有效率。
比如中國的本地生活早就已經數字化了，所以我們才能像武漢那樣封城，即使不允許大家下樓也沒有關係，有快遞小哥和外賣小哥幫你做這些事情。在數字化程度不夠的國家，不可能做到武漢那樣。
說到數字化遷徙，有一本極具標誌性的書：1996 年出版的《數字化生存》。我把這本書看成是人類社會數字化遷移吹響的第一次號角。在 1996 年之前，可能我們為數字化遷移做了很多準備，但是真正開始吹響這個號角是從 1996 年開始，1996 年算是一個元年。
看過去 30 年全球市值最大的前 10 家公司的變化，就可以看得出來數字化已經給我們造成了非常非常大的變遷。到 2019 年，全球前十大市值的公司是網際網路和軟體公司，這就是一個巨大的變遷。
而這次疫情，可以說是三級火箭中的最後一級，它會把整個數字化程序推向預定的軌道。讓我們在數字化生活裡面開始正常的運轉。
過去三四個月裡，一個活生生的案例就發生在我們身邊。那就是 Zoom 這家公司的變化。在 2019 年年底之前，Zoom 只有 1000 萬使用者，1000 萬增加到 2 個億花了三個月時間，增長 20 倍。過去兩個星期，使用者數又從 2 個億變成 3 個億。（Zoom 創始人袁徵：如果員工是老油條，那他的老闆也是）。
這就是數字化的一個火箭，尤其是在人類社會的數字化遷移過程裡面，它是讓我們完成數字化遷移的最後一步標誌性事件。
疫情期間發生的預示性事件
很多名人和研究機構都在討論，疫情會重新定義什麼事情？
比爾蓋茨釋出了一封信，這樣一場流行病將會重新定義這個時代，他說的主要不是數字化遷移，但也講到了這個內容。
前幾天拼多多創始人黃崢寫了一封給股東的信，講到虛擬世界和物理世界的邊界正在模糊，一個新的世界正在走來。
高山大學的梁信軍班長也在一場「高山夜話」中提到，不要浪費疫情的機會，危和機並存。
任何一個變化都有一個標誌性的事件、預示性的事件或者啟示性的事件，不斷暗示我們這些人。
就我個人觀察，在疫情期間有這麼幾件事情是非常帶有預示性和啟示性的。
第一個，中國政府在疫後重建的核心，提出了一個口號：「新基建」。
這場新基建對未來歷史的意義堪比 1993 年羅斯福總統在美國大簫條之後，政府出手所做的美國交通基礎設施和電信等等建設，也可以媲美上世紀 90 年代美國克林頓總統所倡導推動的「資訊高速公路」建設政策。
中國的新基建基本上可以看作數字化基本資訊的建設，比「資訊高速公路」再上一層。5G、AI、區塊鏈都將是幫助完成數字化基本資訊建設的工具。
第二個，埃隆·馬斯克宣佈 Starlink 未來三個月會內測，6 個月之內會公測，可能這個星空網際網路會在部分地區執行。
Starlink 可以幫助整個地球重建物理空間，未來大家都用同一個網路，這 1.2 萬個衛星會把我們 70 億人都搬遷到物理世界裡面去，這是非常偉大的事情。
在疫情期間，最最重要的一個事件是石油價格的暴跌。當它跌到-40 美元，這是金融市場發生的踩踏事件，但是這樣一個極端事件是很有預示性的。它預示著什麼呢？
它預示著經濟動能、經濟能源模式的一個正式化。工業文明，石油是我們工業文明的一個能源動力，驅動我們工業文明的一個進展。但在資訊文明時期，資料取代石油成為新能源和新的動力。
這個驅動力什麼時候轉換，或者新能源什麼時候登上舞臺，逐漸成為主角呢？這次石油價格的極端性事件，雖然事件有偶發性，但是它對未來的啟示是非常重要的，這是一個標誌性的事件。
我有一個朋友王川，他從 2014 年開始分析，預測石油的價格會逐漸逐漸往下走。當然，他分析的主要依據是從電動汽車開始的。
大家知道，電動汽車，把一輛傳統汽車 3 萬多個零部件所組裝的降到 3-4 千個零部件，在這之後，所有物理上的改造、製造變得不重要了，那什麼變得重要了呢？在電動車時代，軟體變得重要了。
特斯拉主要的價值就是他開發了一套很好的管理 7000 多塊的電池軟體系統，它像矽谷一樣，用軟體重新定義一切。
將來造車最核心的因素從原子結構變成了位元結構，如果 10 年之後，變成電動車之後，油價只能是往下跌。那麼這個跌的過程，什麼東西變得重要了呢？軟體變得重要了，資料變得重要了。
所以他有一句話寫得挺好的：石器時代的結束並不是石頭沒有了，那麼，石油時代的結束也並不是由於石油沒有了。數字時代的開始和資訊時代的開始替換掉了這些東西，並不是由於它不存在。
資料化遷移的工具有哪些？
驅動經濟的能源逐漸從化石能源變成資料，這樣的變化在過去五年裡得到了非常大的加強。資料之所以成為數字經濟的一個能源，我覺得跟過去 5 年很多數字化遷移的工具逐漸地成熟有非常大的關係。主要資料化的工具有四個：
一是網際網路和物聯網。網際網路和物聯網解決了大規模、高效率、低成本收集資料的問題。
二是區塊鏈。從過去 10 年發展到現在，也逐漸能夠應用。那麼區塊鏈能解決什麼呢？分散式資料庫、分散式總賬這樣的記賬方法，使得我們解決了大規模、高效率、低成本運用這些資料，資料必須可信，不可信，AI 也沒有辦法。
三是雲端計算。能夠大規模、高效率、低成本去處理這些資料。
四是 AI。AI 可以大規模、高效率、低成本去使用這些資料。在過去 5 年中，AI 第三次進入了更高的一個階級。這些數字化的工具使得資料由量變形成質變，形成了資訊經濟的一個新能源來源。
從能源角度，我把資料分成三類：
一類是個人的資料。在網際網路上的行為資料以及作為一個生命體所具有的資料：基因、醫療等等；
二類資料是機構間的資料。政府、社羣、商業組織；
三類資料是機器資料。IBM 的網際網路白皮書裡的預測，到 2025 年全球超過 1 千億臺機器聯網，分分秒秒都在聯網，人類社會到 2025 年大概到 100 億人，100 億人到 1000 億臺的資料。
資料將成為新的經濟能源，但實際上我們現在用到什麼程度呢？非常少。
機器資料這些寶藏沒有被挖掘出來；機構間的資料礙於法律、產權和商業秘密的保護，也沒有很好地運用起來；個人資料，除了網際網路上的行為資料得到了很好的運用，其他的生命資料，基因的資料、個人醫療的隱私資料也並沒有很好地被利用。
雖然資料並沒有很好的應用，但是大幕已經拉開，已經引起了社會經濟的巨大變化。
2019 年市值最大的 10 家上市公司，網際網路和軟體佔了 7 家，造成了很大的影響，出現了幾家萬億美元的公司。
未來 10 年、20 年，基於資料驅動的數字經濟或者資訊經濟的到來，可能是一個非常波瀾壯闊的歷史程序。
資料能源的特點
資料能源與化石能源有非常大的不同。石油這種化石能源本身有物理結構，一箱汽油加在你的車裡面，你用車消耗了，它就不會存在了。
但是資料不一樣。資料有非常多特點是我們以前所沒有遇到過的，也是在工業經濟文明裡面，我們所不能理解和接受的。
第一，資料的確權非常難。資料流動非常大，像水一樣。你很難在網上或者系統裡面說明是你的，或者你對它做產權上的確認和保護；
第二，資料往往不可能把所有權轉移出來。你把你的基因資料交給某個科學家去使用，難道這個基因資料就不屬於你了？就你傳送一封電子郵件，對方收到了這封郵件，但是這封郵件還是存在。你很難把資料的所有權賣掉，即使電商資料的所有權也很難賣掉，完全不屬於你是不可能的。
第三，資料作為一種生產要素，它的特點是越分享，價值越大。更多的人在使用這個資料，這個資料的價值才能夠最大化。物理結構的東西比如說一瓶水，你喝完了，我就不能再喝了，無法分享出去，它一定是獨佔的。
第四，資料的邊際成本趨近於零。資料的流動、傳輸、使用成本是趨近於零的。與股票市場、債權市場、外匯市場相比，從要素市場的角度來看，它們是完全不一樣的。
資料市場交易的特殊性
從要素市場來看，要構建這樣一個市場，它能交易的是資料使用權，不是所有權，你無法買斷它。
而股票市場交易的是所有權，你擁有這個公司的股份，我把股份賣給你，我就不會成為這個公司的權益持有者；
債權市場，我們大部分交易的是收益權，我持有這些債權，我有權利獲得這個公司給我的某些利息。
數字資訊是什麼呢？我們交易的是使用權，一個科學家需要徵集 1 萬個某種病的病例，我需要做一些研究，我只需要買使用資料的許可再來做研究。
所以資料的交易組織形式不可能是像股票交易所這樣的，有一箇中性化的市場組織者，它可能更多像外匯市場這樣的。
外匯市場是沒有集中的外匯市場交易所，全球 24 小時交易外匯，但是它是集中化的交易形式，數字交易市場也應該像外匯一樣，但是是去中心化的全球 24 小時組織交易形式。
這個資料市場，它有以下幾個特點。
（1）它是長尾市場，分散化的市場，你要從茫茫人海當中去找到所研究的案例。你要從所有權分散的機器當中，比如說一萬臺汽車，所有權不可能是一家人的，這些 1 萬臺汽車的行使當中找到資料，並且開發一個場景。
（2）由於你不可能把所有權轉移，因此，它是一個多方許可的交易市場。我的基因資料可以給 100 個科學家應用。這些多科學家研究出來的東西對於人類整體的福利一定是增加的，對於我來說，我的福利也是增加的，因為有 100 個人願意付錢給我，給我兌換一個價值。多方許可、多次許可是資料交易市場的特點。
（3）一定是自由市場的模式，點對點的交易，去中心化的交易。無法像股票交易集中在一個交易所裡面去組織它。
（4）它是一個非標準化的交易。每個人需要資料的目的不一樣，你買股票，大家買股票的目的都是同一個、同兩個或者同三個，但是你買資料，需要資料的目的是不一樣。即使同一個資料由不同的人使用，它目的也不一樣。所以標準不一樣，只能透過智慧和約的方式才讓資料去交易，它本身是一個跨境、跨界、跨主體地來從事的交易。
這個市場是一個嶄新的市場，要借過往各種要素市場的經驗完全不能夠去關照到資料交易市場的建設。
區塊鏈技術加速資料市場的到來
我從 2014 年開始對於區塊鏈、分散式賬本等等研究，區塊鏈加上密碼學和影視計算的東西，在這個基礎上，可能會構成一個資料要素市場。
首先，區塊鏈可以帶來資料的可信，作為一個分散式賬本，它不可刪除、不可篡改、不可撤銷的特點，可以一定程度上確保資料的可信度。
第二，區塊鏈的鏈式結構作為可存證、可溯源、可審計以及每個區塊鏈的時間戳（給資料定性）可以幫助我們給資料產權進行確權，保證這個東西是你的。
只有保證是你的，你才有資格拿去交易。現在的狀況是，不管多大的網際網路公司都不斷地出現隱私洩露的問題，所以我們應該交給一個非中心化的隱私保護的機制來做隱私的保護。
第三，資料的交換。我們在隱私保護之後還需要資料的多方計算，否則這個資料不會由於保護就會發生價值，還要透過交換才能發生價值，這時候可驗證計算、同態加密、安全計算等等東西，可以幫助我們很好地解決隱私計算的問題。
第四，最後涉及價值的交換。對於資料要素市場，我們很難用一箇中心化的方式和中性化的組織形式來建，這需要一個成本合適、效率合適的工具。
價值交易之後，如何有效正確的進行價值分配？簡單來說就是，我怎麼知道一個科學家，能在收集到的一萬個人的基因資料裡，準確的將我的基因資料產生的價值分配給我？這時可變成貨幣，就可以來很好地幫助我們解決這個問題。
這些資料貨幣，由於它的可程式設計性，使得我們能夠很好地高效、低成本地對於自由市場形勢的資料要素市場中間的價格分配提供一個好的方法。
這是我對疫情之後人類社會資料化遷移的一些考慮，歡迎大家來到資料化的「平行宇宙」！謝謝大家！
問答環節
夏志巨集：你講的這些我很認可，將來肯定有用，但現在看似乎很超前，現在它的市場會怎麼樣？
肖風：區塊鏈還在發展當中，包括密碼學。剛才介紹的，有一些可以用，有一些還在研發當中。像安全多方計算，我們現在能夠做一點點事情。
過去幾年，以我們在區塊鏈密碼學的研究方面，我覺得可能不會有一個通用的解決方法，而是說你要有一個具體的應用場景，這個運用場景越具體，邊界越清晰，包括安全多方計算這些事情，可能時間會更短。但是通用的東西出來還需要一些時間。
區塊鏈技術也是一樣，到今年年底，我們區塊鏈技術 TPS 效能方面大概做到每秒三到四千米，其實大部分場景可以用了。區塊鏈這樣的技術更多是解決分散式的場景和去中心化的場景，類似於自由市場，能夠更好更有效地組織一個點對點去中心化這樣的機制，現在網際網路能夠很好解決的問題都不是區塊鏈的用武之地。
如果在公平與效率之間，你越強調效率就應該用中心化，如果是公平更重要，效率不一樣，那麼區塊鏈可以幫助到你。根據不同的場景來，有些已經可以用了，但是技術有些還處於一個發展當中。
夏志巨集：你對於中國銀行現在開始發人民幣的數字貨幣怎麼看呢？
肖風：因為中國央行發數字貨幣，現在在內測階段，技術上的難度不大。央行發數字化貨幣與比特幣不一樣，一個是中心化的，一個是去中心化的。
央行發數字化的貨幣，它是國家授權。比特幣這樣的系統，沒有國家的權威性，所以必須運用一套數學的辦法來構建一個快速人人達成信任的機制，這是完全不一樣的東西。
第二，現在發的合規的、得到法律認可的數字化貨幣有兩個方法：一是央行（像人民銀行）發的，另外一個像 Facebook 這樣做的，Facebook 掛鉤美元，或者允許其他人掛鉤歐元或者英鎊，比如說有 100% 儲備有抵押的貨幣出來。
Facebook 與央行有所不同，Libra 是一個分散式組織組織，它不一樣的地方就是非中性化的發行機制。將來會產生市場競爭，誰贏誰負還不知道。將會有非常激烈的一場競爭。
文廚：你怎麼定義科學？
肖風：我確實對於這方面沒有太多的研究，我也沒有仔細地想過什麼叫科學。我不是像科學家那樣來定義「科學」的，我會比較泛。
對於我來說，最重要的一點就是理性，不帶偏見去看待一件事情，那麼這就是科學。
我做了幾十年的傳統金融，但是像 2013 年、2014 比特幣這樣一個現象之後，我要是不用科學的觀點、科學的態度和科學的立場來做事情，我肯定會說，這是什麼烏七八糟的事情。
因為它是另外一個軌道的東西。原來的體系是建立銀行帳戶裡面，結果它說我們不需要賬戶，我們也不需要金融中介，那麼科學就沒有立足之地了。
它存在了就有它的合理性，我們不持立場地先去研究它，先去學習，這就是科學。這就是我作為一個金融從業者，對於科學的一點自己的看法。
