对话维克托教授：再见金融资本主义，你好大数据资本主义

作者 | 高飞 编辑 | 周雅

来源丨赛博故事（ID：cybergushi）

谈到全球大数据的概念普及，一定离不开一位学者的名字，他就是国际知名大数据专家、牛津大学网络学院互联网研究所治理与监管专业教授Viktor Mayer-Schönberger（维克托·迈尔-舍恩伯格）。当年他的一本畅销书《大数据时代》，完成社会大众对大数据的价值启蒙。在过去数年间，维克托教授经常到访中国，我们也一直和维克托教授保持相当频繁的交流，追踪他对大数据产业和泛科技产业的最新看法和判断。

就在上个月的中国(长沙)网络安全·智能制造大会上，我们邀请了维克托教授在峰会上做主题演讲，并在会后和他进行了独家专访。

我们着重探讨了以下几个话题：

1.第四次工业革命的特征是什么？

2.传统企业如何利用数据价值？

3.如何解决巨头垄断问题？

4.大数据的隐私问题如何解决，GDPR还是区块链？

5.中美科技产业格局谁主沉浮？

6.他的新书：《大数据资本主义》的新主张是什么？谁会在《大数据资本主义》时代胜出？

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赛博故事：您如何看待第四次工业革命？

Viktor：讲到工业革命，我们都知道第一次工业革命以蒸汽机为标志，实现了更廉价的方式来进行批量化生产， 20多年以前，数字技术兴起，计算机、因特网的使用，帮我们继续提升了批量生产的效率并改善了流程。正在到来的新工业革命，依靠大数据和人工智能的大量使用，实现了全新的制造模式。德国政府曾提出工业4.0概念，但是我认为不是特别准确，不能完全反映这场新工业革命的本质，当下进行的不是工业1.0、2.0、3.0后的下一个延续，而是一个全新的工业化革命，与之前完全不同。

赛博故事：互联网公司很善于利用数据，这让他们在新工业革命时期占据优势。但这个世界还有很多传统企业，他们如何才能在新工业革命时代不掉队？

Viktor：这对传统企业是一个巨大的挑战，不仅仅在中国，全世界的传统公司都面临挑战，从商业模式到制造模式都会在大数据时代遭遇冲击。对于传统制造业来讲，最大的挑战是要改变思维，不仅是要学习新技术，新技能，关键是要从陈旧的、传统的工业化思维中创新地解脱出来。在旧工业时代，是按照规划执行，逐步付诸实施；现在则是全新的、敏捷灵活的制造模式，要做到有了新点子就能投入生产。传统企业要具备敏捷制造的能力，让自己的公司和客户、顾客有更多的互动，才能获得成功。欧洲有很多老牌制造业公司，他们非常成功，但我发现他们目前的思维模式还处于旧工业化时代。从这一点来看，中国制造业企业可能具备一定的优势，因为他们非常善于不断地迭代开发、生产新产品，这种新模式其实对德国工程师来说是非常不适应的。

赛博故事：数据现在越来越多掌握在科技巨头手中，人们担心这会造成垄断，你担心这个问题吗？

Viktor：我担心这个问题，在我的新书《大数据资本主义》当中，有一个观点就是要人人都可以获得数据。创新是需要数据的，如果是出现了数据被大公司巨头垄断，就会极大扼杀竞争性。我们需要竞争，为消费者带来多样化的选择，提供物美价廉的产品，为社会带来新的创意，解决社会的，经济的，环境的问题。所以我们不能任由大公司来垄断数据，我们需要确保数据可以流通分享，让中小企业也可以获得数据。

赛博故事：说到共享，区块链能解决数据的所有权和数据保护问题么？或者欧盟的GDPR，它能解决数据隐私保护问题么？

Viktor：我不认为区块链可以解决数据所有权问题，区块链事实上反而可以制造出一些问题。有一些专家认为如果把数据控制权交还到个人手上，这个问题就解决了，并不是。

关于数据保护方面的法律，欧洲有长达30年的历史，但是效果并不好，因为没有个人去行使它的权利，要保护自己的数据是需要花大量的时间和精力的，我们的生活已经是够复杂的了，不可能每个人同时还是数据方面的专家，行使保护自己数据的权利。

举个简单的例子，去超市买菜，不可能像化学家一样，带着整套实验室设备去测试这个菜能不能吃，那个菜能不能吃。数据也是一样的道理，要有一种信任的机制，相信有这样的机构或者机制来包保护我们的数据，数据不被滥用，这种信任需要专门的机构或人来负责任的。在欧洲，很长一段时间，保护数据的这个责任是放在个人身上，但是其实个人是不知道怎么来保护自己的数据和隐私的。大公司收集了大量的个人数据，甚至是利用这些数据获得盈利，他们应该对此负有一定的责任。

关于GDPR，它是欧洲保护数据的一个新法案，我觉得效果无法达到这个法律制定者的初衷的，当然核心价值是好的，初衷是要保护个人的数据和隐私。但是这个实施的方式我觉得是错误的，因为它把所有的数据保护的动作下放到个人层面。其实作为独立个人，其实并不知道像阿里巴巴，腾讯，谷歌或者是脸书，拿到他们的数据去做什么事情？我们再举一个例子，我去看医生，医生给我开药，我不会吃药之前还要测试一下这个药什么成分，有没有效，我们对医生是有信赖的，药的安全性在于医生和制药厂，而不是在于病人本人。数据也是一样的道理，新的法案GDPR机制的原理就是错误的，它设计的目的是要减少数据的使用，这一点是大错特错的。

数据本身是没有害处，也不危险的，危险的是对数据的滥用和错误的用法。就个人健康数据而言，如果我的数据能够带来新的治疗手段，或者是给制药厂一些新的灵感，这个数据就是一种善用，能够帮助社会，帮助病人。但是如果把个人数据用于帮助保险公司重新计算保费，让消费者支付更多的钱，这就是对数据的滥用。所以数据保护法案的关键，应该是保护数据不被滥用（不是减少数据使用，和让消费者自己去判断是否公开数据）。

赛博故事：很多科技公司都在建立自己的生态平台，从数据价值的角度出发，一个好的生态应该具备什么特征？

Viktor：好的生态系统就像好的“市场”一样，市场并不只是资本主义的产物，事实上中国几千年以前就有市场了，比欧洲出现早得多了。市场是一个伟大的发明，因为大家可以在市场上进行良好的协作。

好的市场和坏的市场它的区别是很明显的，好的市场会给你提供丰富的选择。坏的市场，正相反，让你只能在这一个地方买东西，就好比我们如果要在亚马逊网站购物，其实我们只有一种选择，我买的产品都是亚马逊的老板推荐出来的产品，它的选择是固定的。不像传统的购物方式，我们可以让朋友推荐。好的市场是鲜活的，五彩斑斓的，允许多种意见存在，但是现在的一些大型互联网公司，亚马逊也好，谷歌也好，给我们的选择越来越少了。

赛博故事：您在新书《大数据资本主义》中提出，数据正在取代金融，成为市场经济的核心驱动力，它和金融资本主义的区别是什么？在金融资本主义时期，最辉煌的职业是交易员和银行家，在经济要素转变的大数据资本注意时代，哪些人，哪些职位将脱颖而出？

Viktor：在全球化市场里，有数以十亿计的人在分工合作。这个市场它的驱动力是什么呢？是靠货币和金融，我们通过这个价格来决定是买还是不买什么？做出买和不买的决策，价格就是我们做出从信息到决策的捷径。

但价格其实是一种浓缩性的信号，把很多产品的细节给忽略了，事实上基于价格的市场，让我们比较容易做比较。其实很多细节性的信息已经不存在了，让我们造成错误的决策。

大家都有这种经历，买了某个产品，并不是因为需要它，仅仅是因为它便宜。在这样一个基于价格的市场上，金融是它的润滑剂。在大数据的时代，这个润滑剂就应该被数据，被信息所取代，因为数据可以给我们提供更丰富的信息，让我们知道产品更丰富的细节，帮助我们找到更好的、匹配需要的产品。

基于数据或者是数据富集的市场是一个更好的市场，我们不再单一依赖价格这个信息指标，会有更多丰富的数据帮助我们做出决策。在这个时代，银行也会变得不那么重要。（可以预测），如果再过20年、50年，有200年的金融资本主义就会消失。那时我们已经克服了金融资本主义的各种弊端，进入了一个富数据的市场，这会是一个更好的市场。

赛博故事：那么具备何种特征的公司，将在大数据资本主义时代胜出？

Viktor：显然传统的，层级森严的企业会不适合大数据时代，因为他们的效率非常低下。在富数据的时代，成功的企业是那些动作迅速、灵敏、适应能力强，可以迅速看到机会，捕捉机会，把“市场行为”带入组织内部的企业。

举一个例子，我知道瑞典一个医药公司，在公司内部有不同的团队互相竞争，让公司成为一个市场。一些传统企业，例如奔驰，也正在把市场机制带入到公司内部，打破阶层划分。所以我们要拥抱富数据的市场，把市场机制引入到公司内部，提倡竞争，让公司保持多样化，灵敏性和适应能力。

赛博故事：我们知道，您经常游走于中美两国之间，怎么看待两个国家的科技产业区别？

Viktor：首先，美国也是一个幅员辽阔的国家，各地情况不同。美国存在着很多创新的元素和土壤，包括在大数据，人工智能领域。但是这些产业主要集中在加州和东海岸，而中部的创新就没有那么活跃。另外，我们看到美国目前特朗普总统蛮看重传统制造业，想要挽救传统制造业的光辉，但是这个想法是错误的，和未来格格不入。我们要塑造未来，就不可能沉迷过往。或许无论特朗普总统增加多少的关税，也挽救不了美国传统制造业，关键在于改变思维。我在中国看到完全不同的景象，中国的中小企业、初创公司，甚至很多老牌企业都在拥抱变化，不断适应新市场，这一点我是美国无法比拟的。中国企业更加灵活，中国也有很好的基础设施，因此我对中国充满信心。但是这不意味未来会很容易，对整个人类社会来说，我们正在面临近200年、300年以最大的变革期，经济上，社会上都是如此。我们需要付出更大的努力来迎接挑战。

附Viktor Mayer-Schönberger（维克托·迈尔-舍恩伯格）教授新书《大数据资本主义》目录及文摘：

《大数据资本主义》阐述了当市场从金融资本主义转向大数据资本主义后如何定义市场，企业，金钱，银行，工作和社会正义等。舍恩伯格以具体的例证、深刻的思索，提出他所洞察到的种种问题、以及可能的解决方案：

● 金钱的交易功能虽可维持，但金钱的信息功能将被大数据（与富数据rich data）接管，数据是新资本，代表金钱流、人流、物流的新趋向。

● 金融资本开始贬值之后，哪些人、哪些企业，将受到最严重的打击？

● 人工智能介入企业的日常事务与决策流程，拥有哪种技能的人才难以被取代？应当征收“机器人税”吗？全民基本收入（UBI）能解决社会问题？我们能否把最重要的选择权掌握在自己手里？

● 传统银行有如驶进暴风圈的黄金商船，正面临三大威胁，银行该怎样应对危局？

● 超级巨星企业雄霸市场，少数人鲸吞了经济成长的果实，面对富数据市场的“老大哥”，法规和税制须如何因应，以促进多元性、避免集中化，让市场更有效率、社会更永续？

目录：

1.重塑资本主义：从金融资本主义走向数据资本主义

2.企业与市场：集中式协调与分布式协调

3.市场与货币：以金钱为交易基础的市场，效率低下

4.富数据与市场：三项信息新科技助力变革

5.企业与管理：企业该如何驾驭日趋庞大的数据流

6.企业的未来：市场机制正在蚕食企业的运作机制

7.银行的未来：数据资本重于金融资本

8.反馈效应：防范富数据市场的“老大哥”

9.工作权益与分配正义：莫让少数人鲸吞了经济成长的果实

10.人类的选择：在知识的道路上，继续向前进步

文摘：

多数情况下，当一个群体为了一个共同的目标而努力时，每一个成员都应该把这个目标当成自己的目标。一部分人需要劝导、勉励、说服、激励其他人，让他们把个人的优先选择和喜好偏爱放在一边，哪怕只是暂时的。当人们能够做到这一点时，就可以进行有效的合作了。但是，让所有人长期保持意见一致是很难做到的，所以很多时候，人们往往做不到同心协力。还有些人根本就不会去说服别人，他们的做法是强迫别人合作，而不是让别人做出选择。这样的做法即使成功了，也是不道德的，而且这种成功也不会持久，这一点许多强权统治者是最明白的。

市场则完全不同。参与者进行交易时不需要目标一致，也没有人强迫他们做到这一点。恰恰相反，参与者可以只接受对他们个人有利的交易，以进一步增加自身利益。这样做不但是市场所允许的，甚至可以说市场所鼓励的。这一过程可以说是为人类合作这部机器抹上了润滑油，让每一个参与者都能受益。

市场并不是唯一的可以让人类合作的社会机制。与市场共同成为人类关注焦点的，还有公司。尽管我们通常认为公司是市场体系的一部分，可实际上，在高效地协调人类活动方面，市场和公司采取的方法却是互补的、对立的。从人类的合作能力角度讲，市场和公司在本质上是一对竞争对手。

公司在帮助人类合作方面，也获得了同样的成功。世界各地大约有1-2亿家公司，而多数国家都有超过三分之二的劳动力受雇于这些公司。过去的几十年里，很多国家在私营企业工作的人口比例都在不断增长，尤其是在中国这样的高增长国家，私营企业的就业人数达到激增的程度。在经济合作与发展组织(OECD)里的发达国家中，几乎每五个人中就有四个在公司工作。这些公司有的可能很小，只雇佣几个员工；有的可能很大，像美国折扣零售商沃尔玛(Walmart)那样拥有200多万名员工；有的则介于两者之间。

然而，与市场不同的是，公司是一个集权合作的例子，其交流模式也是以集中为特点的。大家一起加入公司，将个人的努力和资源也汇聚到一起。但是，公司成员的活动是由一个公认的集中权威来组织和指导的。公司会有一个相对稳定的成员群体，参与者在一段时期内都是公司内部职员。外人来了必须经过严格审查；新人来了则需给予全面指导。有相关经验的员工负责为公司的特定目标做出重要决策——通常情况下，尽管并不总是如此，他们的决定要做到对公司的所有者和股东负责，使公司的利润最大化。获得公司领导岗位的人，要么具备与公司的竞争优势相关的专长，要么擅长激励员工和说服客户。公司的每一个成员都有明确的职责，员工能够进入公司，是因为他们的技能符合公司的既定战略。由于分工不同，大多数公司都是按照不同层级进行集中决策的。

在分层管理和命令与控制方面，亨利·福特的贡献使其享誉全球。1908年10月1日，当T型车的第一台原型车驶离工厂时，汽车市场才刚刚出现。福特的成功与其说是源于汽车设计，不如说是源于他对制造过程的控制。在生产过程中，福特不是让工人在一辆辆汽车之间来回走动，而是让工人原位不动，让移动的流水线将生产中的汽车送到他们面前。这一创举，再加上许多其他的创新，将生产一辆汽车的时间缩减了一半以上。为了解决车漆晾干的用时问题，福特使用了自己的黑色亮漆特殊配方。这种亮漆48小时就可以晾干，比他所测试的其他配方或颜色要快得多。1909年福特汽车上市时，其生产方式已大幅削减了公司的汽车价格，一辆汽车已低至人们可以负担的825美元。到20世纪20年代中期，福特的T型车售价已不到300美元。

福特公司的各项规定都很严格，除了对工厂的规定，公司还有对工人家庭的规定。在员工的高周转率威胁到公司效率时，福特提高了工人工资，实施了“每日五元”制。但是，享受这个薪酬的员工，必须是那些符合福特“社会部”用人标准的人。用人标准不但要收集有关员工的性格等细节，同时还会监管他们的饮酒、消费等习惯，甚至还会关注员工家庭的整洁度。福特不想与任何人分享决策权。当公司的股东要求加大分红比例时，他就借钱来支付股息，同时还借钱回购了公司，将公司的控制权归于他一人名下。在1920年销售额暴跌时，福特将公司的制造部门关闭了近六周，同时取消了任何他认为属于浪费的东西，其中包括60%的公司用电话。在他看来，“任何公司都只有很少一部分人需要电话。”毕竟，重要的信息都应该是向上流动的，流向身处公司总部的他本人，而不是旁流四溢。到了第二年，公司的销售额翻了一番，而车价却下降了。公司重回正轨。

许多公司，不仅仅是汽车行业的公司，都遵循福特的模式，将劳动分工与集中决策相结合，对生产过程进行严格控制和垂直管理。一些资本主义的批评人士认为，公司将会扩大规模，进行合并，形成垄断或寡头垄断，并最终控制经济，挤垮现在的市场。尽管我们在许多产业上，从十九世纪九十年代的火车业和钢铁业，到二十世纪后半叶的巨型集团公司(有时称为国家冠军企业，即national champions)，再到二十一世纪的亚马逊、谷歌、脸书（Facebook）和百度等数码巨头，看到了高度集中的现象，但是到目前为止，公司还没有取代市场。在效率问题上，公司和市场仍然在为谁占主导地位而相互竞争。在制造业等曾经由公司主导的行业中，目前正在发生一场由市场组织的变革。

例如，在20世纪90年代，中国的一些国有企业与“四大”日本制造商(本田、川崎、铃木和雅马哈)合作，为不断增长的中国国内市场生产摩托车。31家中国公司从日本开发商那里获得了摩托车设计的授权，然后就像福特汽车公司那样，在生产的每一个环节都制定出严格的规范和要求。不过，尽管这些摩托车比日本制造的同类车型便宜很多，但价格却还是高达700美元左右，远远超出了大多数中国人的预算。按照研究人员约翰•西利•布朗(John Seely Brown)和约翰•哈格尔(John Hagel)的说法，在政府向小企业开放该行业后，云集在重庆的几家企业开始打破授权制度，他们试图创建出更便宜的生产流程，让摩托车最终成为大众消费得起的产品。这些企业并没有去寻找减少自己工厂费用的方法，而是决定购买和组装其他公司制造的零件。他们直接奔向了市场。

这些组装企业首先将最流行的摩托车模型的设计，分解为四个基本模块，每个模块由数百个构件组成。然后，他们将这些模块的草图分发给每个可能的部件供应商，标明了几乎所有的细节。潜在的供应商必须确保他们生产的部件在重量和尺寸上符合基本标准，并且可以与模块中的其他部件无缝衔接。此外，供应商可以在设计上做出任何他们想要的改进，特别是在降低成本方面，不论是降低供应商自己的成本，还是降低组装企业或者消费者的成本。组装企业并不是发号施令者，在摩托车生产过程中，有许多的决策者——他们彼此的关系完全平等。这大概就是他们与其他公司最不一样的地方。

许多组装企业也明确表示，他们不会与任何一家供应商签订独家合同，那样就太过约束自己了。他们希望能够自由地从多个来源购买相同或类似的组件和模块，能够根据供给条件和需求变化进行调整和转换，并对消费者觉得最有吸引力的新信息做出反应。重庆每天生产着数以百万计的可互换摩托车配件，甚至小小的“夫妻店”也可以进入摩托车装配流程，这就大大增加了市场参与者的数量。

这种基于市场的模块化生产流程，使摩托车的价格暴跌至200美元以下。到2005年，中国制造商所占份额已达到全球摩托车产量的一半。在几个新兴市场，他们的份额已超过了日本的几大品牌。本田在越南市场的销售份额在短短5年内从90%下降到30%。中国人不仅解构了日本最先进的摩托车的基本构造，同时还解构了摩托车生产的基本组织结构。他们没有选择公司的集中控制和垂直管理。他们的成功，靠的是积极利用各类市场参与者，高效地生产出人们可以买得起的摩托车。

是选择分散管理、分权模式，还是选择集中管理、分层模式？这是我们想要实现高效协作时必须面对的选择。是选择市场还是选择公司？两者都有其独特的品质，彼此截然不同。市场和公司虽然有时互补，同时又是两种迥异的社会创新，两种帮助人类实现合作的强大机制，两种彼此激烈竞争的伟大战略。

市场与公司之间的最大不同，主要体现在如下几方面：信息流动的方式、信息转化为决策的方式，以及决策的制定者是谁。这些不同充分反映在市场与公司的组织结构上：市场的信息流动是从每一个人到任何人的，通过分权模式，由所有市场参与者做出决策；而公司的信息流动模式，则是将信息全部汇总到某个中心，通过分层模式，由领导者做出关键决策。当然，并不是所有的汽车制造公司都像福特汽车公司那样运转，也不是所有的市场都与重庆的摩托车零部件市场相同。在不同的背景下，公司和市场各自都形成了多种运转良好的组织结构。

更重要的是，在不同的时期，市场与公司的竞争优势各不相同。自19世纪初以来，在新方法和新工具的推动下，公司在信息流动和决策过程等方面的特殊模式，为其赢得了得天独厚的优势，公司的重要性急剧上升。

我们认为，公司的这种优势并非永久性的，并且已经开始走向尾声。数据时代引入了一种前所未有的反作用力，它将推动市场向前发展，为市场与企业之间由来已久的竞争谱写出新篇章，并最终为社会提供了一种更加行之有效的合作方式。想要理解这一切将如何实现，我们需要首先了解一下传统市场的信息流动与决策过程。