数据资本时代

传统货币市场与海量数据市场的主要区别，在于流动于市场间的信息所起到的作用。这两种市场的关键区别，还在于它们将信息转化为决策的方式。在海量数据市场中，个人偏好不再只被价格主宰——之所以采取这种过于简单的决策方式，是因为我们信息匮乏，认知有限。而海量数据市场中的“分散决策”（decentralized decisionmaking）方式，不但具有自身的稳定性与灵活性，而且有可能带来更高的交易效率。为了实现数据的丰富性，我们需要市场参与者对信息的流动与处理进行重新配置。早在1987年就有学者提出了这一想法：麻省理工学院教授托马斯·马龙与他的同事们，在那时就曾预料到“电子市场”的出现。但是，我们实现技术进步，从而进一步拓宽视野，使早期的想法开花结果，都还只是近些年的事情。

人们可能会认为，海量数据市场的出现，主要依赖于数据处理能力和网络技术的进步。毕竟，与传统市场相比，海量数据市场的信息量要大得多。互联网带宽不断地稳步增加，这一趋势在可预见的未来还会持续下去。思科等领先的网络技术供应商表示，至少在2021年以前，网络流量的年增长率将继续超过20%。按10年的复合增长率计算，这一比值将超过500%，这简直令人咋舌。与此同时，数据处理能力的提高也达到了戏剧化程度：现在我们通常用每秒多少兆（万亿次），来衡量个人电脑的计算能力。我们仍然还有提升的空间，尽管这种提升可能不会再像过去那样，达到每两年翻一番的程度。

技术发展对于海量数据市场来说是必要的，但它远远不够。我们要做的不只是快，还有不同。未来，海量数据市场上的信息处理速度，将远不如信息处理质量及信息处理深度重要。即使我们将传统市场的价格交流速度提高到几毫秒（就像现在的高频交易），最终我们做出的仍会是过于简单化的决策。我们真正需要做的，是将最新的突破应用于三个不同领域：第一，我们要实现关于商品与偏好的海量信息共享，而且是低成本共享；第二，我们要提高辨识能力，实现商品与偏好在不同方面的匹配，即多维度匹配；第三，我们要探索一种精密而便捷的方法，全面获取个人偏好信息。

第一，仅仅获取原始数据是不够的，我们需要知道这些数据意味着什么。只有做到这样，我们才不会拿苹果与橙子做比较。有了最新的技术突破，这一切做起来都比过去容易得多。想想看，我们在通过概念，比如人、海滩、宠物，来搜索数码照片这方面已经实现了多大程度的进步？海量照片中的图像搜索模式，同样可以应用于市场，从而将数据转化为见解，为我们的决策提供信息。

第二，当我们仅以价格进行比较时，找出最佳匹配是一件很容易的事情。但是，当我们需要进行多维度匹配时，这个过程就会变得复杂、混乱、难以把控。我们需要智能算法来提供帮助。幸运的是，近些年来在这方面，我们已经取得了长足的进步。

第三，弄明白我们自己到底想要什么并不容易。我们可能会忘记一个需要考虑的重要因素，或者错误地忽略了它。对于人类来说，用一种简单的、结构化的方式来表达我们多方面的需求，实际上是一件非常困难的事情。这就是我们所说的第三个领域，最新的技术进步在这一领域至关重要。今天，我们的自适应系统可以通过观察我们所做的事情，追踪我们所做的决策，日积月累，最终了解我们的个人偏好。

在这三个领域里，高度发展的数据分析以及先进的机器学习 [1]（或称之为“人工智能”），均已推动了海量数据市场的重大进步。如果将这三个领域结合起来，我们就将拥有海量数据市场所需的所有关键构件。数字思想的引领者和跃跃欲试的互联网企业家已经开始注意到这一点。一场淘金热即将到来，不久它就会全面展开。淘金的场所正是海量数据市场，它可以给参与者提供充足的效率红利，并为供应商提供巨大的交易总量。