與摩爾定律梅特卡夫定律並論,IBM Watson定律將成為歷史論斷嗎

2020-12-06 數字商業評論

說起摩爾定律、梅特卡夫定律，雖然能說清楚的不多，但知道的人不少，然而，IBM近日提出的「Watson定律」，恐怕既不知道也說不清楚的居多，懵圈的不在少數。

4月11日，IBM在京舉行主題為「思無極，行有方，達天下」的2018 IBM THINK論壇（中國），在演講中，IBM大中華區董事長陳黎明說：如今，我們迎來了Watson定律時代，第三次指數級增長的機會，即數據與人工智慧的結合帶來指數級的學習，給商業帶來洞察、優勢和機遇。

根據百度百科，所謂定律，即客觀規律，「是為實踐和事實所證明，反映事物在一定條件下發展變化的客觀規律的論斷」。人類對一個客觀規律的認識是複雜的，伴隨著長期的內外部的質疑與驗證，同時，定律還是一種理論，即需要一個完整的論證。

以上所說的定律，是物理學定律，因此，我們要有所區別看待摩爾定律、梅特卡夫定律，以及，Watson定律——他們，都是產業發展定律。

IBM把Watson定律與摩爾定律、梅特卡夫定律相提並論，當然並不是心血來潮。歷史上，IBM提出的「隨需應變的電子商務」、「智慧星球」兩大理念，曾引領了IT行業與應用的發展。今天的Watson定律，是如何提出來的？它將成為一個歷史性論斷嗎？

闡述這個問題之前，先簡單看下摩爾定律、梅特卡夫定律。

1965年，英特爾的戈登·摩爾(Gordon Moore)提出對計算機時代產生了深遠影響的摩爾定律。他預測，在至少10年內，晶片集成的電晶體數量將每年翻一番，從而導致計算機處理能力大幅度提高。事實證明，摩爾還不夠大膽，摩爾定律到目前為止已經延續了53年依然有效。

當然，計算機晶片的發展給世界帶來的改變翻天覆地，包括PC、智慧型手機和網際網路。但是，摩爾定律預測的晶片發展速度放慢了，表現在晶片速度停止進一步提高，新一代晶片問世的時間延長，單個電晶體的成本不再下跌。

有評論認為，摩爾定律「它頭髮已經花白，已經年老了。摩爾定律尚未死亡，但即將退休。」

再看看梅特卡夫定律。

1980年，3COM公司創始人，年僅33歲的梅特卡夫為了促進3COM公司的網卡銷售，制定一套銷售策略。十三年後，喬治·吉爾德特——,數字時代的三大思想家之一（尼古拉斯·尼葛洛龐帝、馬歇爾·麥克盧漢和喬治·吉爾德），將梅特卡夫十幾年前所提出的這一份銷售策略，正式命名為梅特卡夫定律。那就是：網絡價值以用戶數量的平方的速度增加。這個定律為評估網際網路公司提供了方法，而網際網路產業的繁榮促進了一大批網際網路企業的出現。當然，正因為是一個產業發展定律，梅特卡夫定律的缺陷也顯而易見，比如維度過於簡單等等。

也許，正因為他們的不完整、不完美，從而產生產業發展的更多的推動力。不過有一點要認識到：以上兩個定律（還有其他的定律），都是行業領軍者長期產業觀察的結果，但不存在嚴密的邏輯論證。

回到Watson定律，其實，它提出來的時間也不長，一個月之前。

3月21日，在拉斯維加斯舉行的IBM Think2018上，IBM掌門人羅睿蘭拋出了「Watson定律」：人工智慧在商業、智能城市、消費者應用和生活裡的普遍使用和應用。她表示，科技行業正在迎來25年一遇的第三次指數性變革。

更有力量一些的表達就是：「Watson定律」以IBM創始人Watson命名，指數據和AI的融合能夠給「當前的行業變革者」創造指數級發展機遇。

如此，才有不到一個月後的4月11日，2018 IBM THINK論壇（中國）上，IBM大中華區董事長陳黎明闡述的中國版「Watson定律」。

產業界人士也許會說：哇，大數據、AI，誰不知道啊？但是，抱歉，IBM搶了先。

如前所述，產業定律不太可能有嚴密的邏輯論證。因此，在當天的演講中，陳黎明從數據、AI的角度，從側面演繹了指數級增長的未來在何處。

首先是數據，幾何級數量增長的數據。

1838年，世界上第一次有了照片，呈現的是巴黎的街景，現如今人類一共拍攝了3.5萬億張照片，但是現在每兩分鐘所拍攝的照片就相當於19世紀一個世紀所拍攝的照片，效果也更好。

1950年，醫學數據翻倍的時間需要50年，到1980年醫學數據翻倍的時間需要7年，現在醫學數據翻倍的時間僅僅需要2年。到2030年，醫學數據翻倍的時間僅僅需要73天。

同樣的規律在其他領域上演，政府、教育、能源、媒體等等，這些領域的數據都以幾何級的數量在增長。

但是，數據的價值不在於數據的數量和種類，而在於由於數據所產生的洞察。「一旦AI和企業的數據所結合，形成的洞察給企業所帶來的商機將是無限的。」

因此，我理解的Watson定律也就是第三次指數級增長的商業機會，就是大數據、AI產業鏈及其產業應用。如同摩爾定律、梅特卡夫定律，不是幾個公司，也不是一個產業，而是很多產業、海量企業。

半個月前，IBM發布了一份名為「傳統企業逆襲」的全球12000名企業高管調研報告，其主要觀點，佐證了大數據+AI應用帶來的商業價值。

1.首先，行業的經驗變得更加具有價值。報告顯示，72%的受訪者認為，在人工智慧的時代，他所在的行業當中，銳意創新的龍頭企業將成為行業的顛覆者，而不是被顛覆。

2.其次，如何挖掘企業防火牆背後數據的價值，正是大數據+AI所要討論的話題。

3.最後，傳統企業正在轉變思維，變革文化，積極投資新創公司，爭取未來的主導權。比如通用汽車、寶馬、DHL、耐克、海爾等等，這些龍頭公司重新煥發活力，紛紛從面對各種各樣的挑戰，轉身成為行業的引領者。

所謂產業定律，就是已經成為產業共識、社會共識，已經成為趨勢的那些個客觀規律。不知道，今天的Watson定律，25年後會以何種結果出現在新的定律面前呢？

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    (如90納米)，梅特卡夫定律(Metcalfe’s Law)在這幾年又逐漸浮上檯面被世人所討論。Electronic Design報導，梅特卡夫定律於1993年由George Gilder提出，並以3Com創辦人Bob Metcalfe的姓氏命名，是一個闡述網絡價值潛力與網絡節點數量的定律，根據該定律，網絡中的節點(如設備、用戶或應用等)數量平方，與該網絡價值成正比，意即隨著網絡節點的增加，網絡的價值就會愈大。
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  • INT的理論價值——梅特卡夫定律
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    其內容為：當價格不變時，集成電路上可容納的元器件的數目，約每隔18-24個月便會增加一倍，性能也將提升一倍。換言之，每一美元所能買到的電腦性能，將每隔18-24個月翻一倍以上。這一定律揭示了信息技術進步的速度。發展歷程被稱為計算機第一定律的摩爾( Moore)定律是指IC上可容納的電晶體數目，約每隔18個月便會增加一倍，性能也將提升一倍。
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    ——相信大家對英特爾聯合創始人戈登•摩爾提出的「摩爾定律」並不陌生。在過去的四十年裡，IT 行業一直受這一定律的驅動。不過近年來隨著傳統電子晶片發展速度的放緩，「摩爾定律」正逐漸走向歷史。未來，基於光子技術的新型晶片，或將打破電路元件的限制，建造出運算速度更快的計算機。
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    01 摩爾定律 英特爾（Intel）創始人之一戈登·摩爾（Gordon Moore）提出摩爾定律：當價格不變時，集成電路上可容納的元器件的數目，約每隔18-24個月便會增加一倍，性能也將提升一倍。
  • 摩爾定律面臨的兩個問題
    戈登·摩爾在 1965 年提出摩爾定律時，其內容為半導體晶片上集成的電晶體數量將每年增加一倍，1975 年，他又根據當時的實際情況對摩爾定律進行了修正，把「每年增加一倍」改為了「每 18 到 24 個月增加一倍」。 摩爾定律發展至今已有 50 多年，在這 50 多年間，不斷有人唱衰，甚至有人提出「摩爾定律已死」的觀點。
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    在現代計算的第一個時代，一個趨勢佔據了上風：摩爾定律。摩爾定律：晶片上的電晶體數量大約每兩年翻一番摩爾定律是由英特爾（Intel）的聯合創始人戈登·摩爾（Gordon Moore）於上世紀60年代提出的。他認為晶片上的電晶體數量大約每兩年翻一番。
  • 摩爾定律的突圍
    50多年前，Intel創始人之一摩爾（Gordon Moore）提出了著名的摩爾定律，其內容為：集成電路上可容納的電晶體數目，約每隔兩年便會增加一倍；經常被引用的「18個月」，是由Intel執行長大衛·豪斯（David House）提出：預計18個月會將晶片的性能提高一倍，這是一種指數級的性能提升。
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