1.3 如何理解数据生产力

我们都知道，生产力的三要素是劳动对象、劳动资料与劳动者。对数据生产力而言，劳动对象即数据资源，劳动资料则是数字化的智能工具，而劳动者一方面是从纯粹的体力与脑力输出者转变为数据驱动与自我驱动的个体创造者与创新者，另一方面则是数字原生组织或正在数字化转型的非数字原生组织。

1.3.1 不断增长的劳动对象：爆炸的数据

国际数据公司（International Data Corporation，IDC）发布的白皮书Data Age 2025中提到，2010年全世界每年产生的数据量为2ZB，2020年为47ZB，到了2025年这个数字预计达到160ZB以上。全球产生的数据量（2010年至2025年）如图1-3所示。白皮书还预测，全世界每年产生的数据量到2030年为612ZB，2035年为2142ZB，年均增长约30%。

如果需要处理的数据量大大超过处理能力的上限，就会导致大量数据因无法处理或来不及处理而处于未被利用及价值不明的状态，这些数据被称为“暗数据”。据国际商业机器公司（IBM）估计，大多数企业仅对其所有数据的1%进行了分析应用。

作为人口大国和制造大国，我国个人数据和非个人数据的潜在产能巨大，数据资源极为丰富。据IDC预测，2018年至2025年我国的数据圈将以30%的年平均增长速度领先全球，比全球平均增速高3%。2015年我国的数据量还不到5ZB，2018年我国的数据量已占全球数据量的23.4%，预计到2025年，我国的数据量将增长至近50ZB，将占全球数据量的27.8%，成为世界上最大的数据圈、名副其实的数据资源大国和全球数据中心。按地区划分的全球数据圈规模（2014年至2025年）如图1-4所示。

1.3.2 不断革新的劳动资料：数字化机器

本杰明·富兰克林曾说：“人是制造工具的动物。”生产工具不是自然之物而是人造之物，是人类生产出来供进一步生产而使用的物质手段，是人类改造自然的能力的物质标志。马克思也曾指出：“各种经济时代的区别，不在于生产什么，而在于怎样生产，用什么劳动资料生产。”而劳动资料中的决定因素就是生产工具。

在农业经济时代，生产工具是手工工具，生产工具的使用完全取决于使用者的技能。在18世纪60年代开始的工业经济时代，机器（蒸汽机、内燃机、电器等）成为主要的生产工具，以机器取代人力，利用机器创造物质财富。

在如今的数字经济时代，机器的组成由原来的发动机和传动装置变成了程序和代码，软件开始定义世界，数字化的智能机器将成为生产工具。其“拟人”的特性意味着要取代人的脑力，而非仅是体力。这种机器不同于过去的传统机器，其本质是数字化的，在改造物理世界的同时，又创造了一个新的虚拟空间，即数字世界，从根本上拓展了人类的生活空间。如今，每个人不仅生活在物理空间，有各自的物理身份，同时也生活在数字空间，有不同的数字身份。

数字化机器是指那些有能力对数据信息进行采集、传输、处理和执行的工具，包括有形的数字化设备和无形的数字化软件，例如传感器、通信及控制系统、芯片、集成电路、计算机辅助与仿真软件、人工智能设备及软件、大数据软件、云计算平台、区块链及物联网软件等。这一范围还在随着数字技术的发展而不断壮大。

1.3.3 被解放的劳动者：数据驱动的创新个体

2016年，AlphaGo的横空出世无疑是AI技术第三次浪潮的一个里程碑。当时的社会舆论中普遍出现了一种AI焦虑，其背后是人们开始担心“数据+算力+算法”的组合在可见的未来会替代人的工作，从而引发了各大媒体的讨论。当时，牛津大学还调查研究了美国的700多种工作，并分析了它们在未来10年到20年被取代的可能性，结果是47%的工作肯定会被取代，19%的工作可能会被取代。

如今，我们发现有些工作确实被数据及算法取代，例如企业部分客服的职能、部分市场分析的岗位、部分超市中的售货员、部分配电站中的巡检员、部分物流运输的工作等。但不可否认的是，数字化时代也创造出了许多新的工作职能与岗位。随着数据生产力的普及，大量纯体力及重复性的脑力工作者被替代，但同样也被“解放”出来，有机会参与更富有创造性的工作。

市场上开始需要更多的数据分析师、算法工程师、艺术设计师、文案创作者等。例如，基于文字与视频内容的自媒体呈爆炸式增长，带给用户更加丰富的娱乐生活与媒体内容；制造企业从关注产能和效率，转型到关注设计与质量，带给消费者更好、更多元化的产品；媒体开始关心大众传播的转换效率；零售企业开始关心消费者体验；能源企业开始尝试利用碳中和技术创造绿色、可持续发展的环境。

在数据生产力时代，每个个体与组织的想象力被最大限度地释放，愈发成熟的数字化工具也激发出每个个体的企业家精神。我们会看到更多的无人零售、无人工厂、无人电站、无人驾驶等，这使得越来越多的传统生产力得以解放，更高的数字生产效率使得人们将有更多的时间与精力去追寻各自内心的目标，并为之进行创新与创造，或许是更丰富的知识，或许是更高效的工具，或许是体验更好的产品。在这个创造的过程中，又会产生更多的数据资源，进一步加速整个数据生产力时代的发展。

1.3.4 重构的数字化组织：数据密集型与平台型生态组织

按照要素使用密集程度对行业进行划分，通常可以分为资源密集型、劳动密集型、资本密集型和技术密集型。在数据要素成为关键生产要素后，由于部分行业具有的数字化机器能够大规模地生产数据要素，从而表现出与其他四种类型行业的不同特征，因此数据密集型行业或将成为一个新的类型。

在这个时代，无论是企业还是国家之间的竞争，从某种意义上说就是在不确定的环境下，为谋求自身生存与发展而开展的对数据资源的争夺，以及数据处理效率的较量。谁能生产和发掘更多有效的数据资源，谁能利用数字化机器更快、更好、更有效率地处理数据，谁能通过数据创造更多有价值的见解知识并为其战略服务，谁就能拥有更多的竞争优势、筑造更宽的数字护城河。在这个过程中，数据会成为各类组织占据制高点的核心要素，组织正从重视技术密集延伸到重视数据密集，数据也成为国家与企业作出科学决策的基石。

全球市值最大的公司所属行业类型的变迁历程同样说明了资本市场对技术和数据密集行业的态度。截至2023年2月20日，全球市值最大的10家公司中，除沙特阿拉伯国家石油公司和伯克希尔·哈撒韦公司外，其他8家公司都是高科技公司，包括苹果、微软、特斯拉、英伟达等，而谷歌、亚马逊等是典型的互联网公司，数字技术行业企业数量和市值的占比分别为80%和77%。

如果说全球化使得人类大规模协作的广度、深度及频率步入新阶段，那么基于数据生产力的解放使人人互联转变为万物互联，我们正处在构建平台型生态组织的过程中。这个过程会重构组织内外部对数据的感知、采集、处理、使用和管理的体系，从而重构组织内外部过去已然定型的分工协作模式，重塑组织与组织、组织与个人之间的关系。这会重新定义组织的边界。平台型生态组织的崛起会使人类分工协作的规模迈向历史上从未达到也从未敢想象的高度，我们也都会属于“数字生态共同体”的框架之下，通过共同的协作推动人类社会进入一个充满想象的空间。