所謂“新基建”,就是“新型基礎設施建設”,主要包括七大領域:5G、特高壓、城際高速鐵路和城市軌道交通、新能源汽車充電樁、大數據中心、人工智能、工業(yè)互聯(lián)網。
特高壓、城際高速鐵路和城市軌道交通、新能源汽車充電樁,是能源網和交通網的東西,本文暫不做評論。這里重點說一下剩下的四個領域,5G、大數據中心、人工智能、工業(yè)互聯(lián)網。這些都是信息網的范疇。
這四個領域,更符合“新基建”的屬性,更能體現數字經濟特征,和中國目前緊迫的經濟轉型任務密切相關。
Part 1:5G
一直以來,我都在呼吁大家理性客觀地看待5G的發(fā)展。
沒錯,如果只從技術指標來看,5G確實是一個非常優(yōu)秀的通信技術標準,也是近現代通信技術不斷積累沉淀的結晶。
但是,在基礎理論未獲得突破的情況下,5G的性能指標并不是全面提升的。有所得,必有所失。從某種角度上來說,它是一種性能平衡的產物,并不完美。
5G當前的缺點,就是覆蓋、功耗,還有投資。
它沒有能力徹底取代現有的通信技術。換句話說,它是現有通信技術的一個補充,將和其它通信技術長期共存。
我們暫且不說藍牙、Wi-Fi、NFC這些短距離通信技術,就長距離蜂窩通信來說,5G目前也做不到完全取代2/3/4G。
雖然5G名為第五代移動通信技術標準,但是在我個人看來,它應該是“第三代”。
1G根本就是一個試驗品,不足以稱為一代。2G才是真正的第一代移動通信技術,幫助人們實現了移動通話和短信需求。
3G開創(chuàng)了移動上網的先河,實現了通信內容的本質變化(從TDM語音到分組報文)。但是3G技術并不成熟,所以很快就上馬了4G,相當于給3G打了一個補丁。
所以說,3G+4G,算是真正的“第二代移動通信技術”,開創(chuàng)了移動互聯(lián)網時代。
5G,從技術上來說,我個人認為,還是在給3G/4G打補丁,并沒有革命性升級,并不足以稱為一代。但是,從網絡性質來說,5G的連接對象,從人變成了物,它70%以上的服務場景,是物聯(lián)網場景。站在這個角度來說,它被定性為“新一代移動通信技術”,又是當之無愧的。
我個人認為,5G的命運,不會像1G那么差,但很可能像3G一樣,是一次摸索試探,是一次敲門。
太長遠我不敢說,我可以肯定的是,未來十年,LTE將成為第二個2G,長期服務于整個人類社會。作為必不可少的基礎打底網絡,LTE肩負滿足人類移動通信基本需求的使命。
基于LTE、由LTE改造而來的Cat.1、NB-IoT、eMTC,將是低功耗、廣覆蓋、中小微帶寬需求物聯(lián)網場景的主力(eMTC在國內應該會很難,但是國外難說)。LoRa這樣的私有技術,視國家政策變化,將可能成為企業(yè)的第二選項。
大帶寬、低時延的物聯(lián)網場景,例如車聯(lián)網、工業(yè)機器人等,才是5G的用武之地。這樣的場景,需要漫長的時間孵化和成長。5G還要面臨Wi-Fi 6等技術的競爭。
物聯(lián)網場景對5G的需求沒有想象中強烈,移動互聯(lián)網場景也是如此。
在移動互聯(lián)網方面,5G畢竟相比4G有速率提升,少部分用戶會先行使用,但短期內不可能掀起大規(guī)模換機潮。普通用戶沒有更換5G手機的迫切需求,大部分都是正常手機老舊淘汰才會更換?,F在手機普遍性能過剩,使用壽命也比以前更長,淘汰換機會更慢。
目前運營商公布的5G套餐用戶數并不能說明問題。很多用戶是4G手機用5G套餐,比如我。(數據截止2020年4月底)
截止2019年年底,國內4G用戶總數共有12.8億戶。我預測,按運營商現在的套路,估計1-2年后,5G套餐用戶數會超過4G套餐用戶數。但5G真實用戶數要超過4G,起碼還要3-5年。
對于運營商來說,面對5G也是心情復雜。我相信運營商內心深處是不愿意大力建設5G的。本來就經營困難,業(yè)績進入拐點,營收大幅下降,還要花錢去建設5G,無疑是雪上加霜。但是,運營商的企業(yè)性質又決定了他們必須承擔這個任務,為宏觀大局做出犧牲。
根據最新數據,國內5G基站已經超過24萬個。但事實上,大部分5G基站都是室外宏站,在現有2/3/4G站址上加掛5G AAU天線而已,新建難度并不是特別大。
最下面的是加掛的5G AAU有源天線
這幾個月,運營商又砸了幾千億,主要是5G SA獨立組網核心網的建設,還有承載網改造的錢。想必運營商也是比較肉疼的。
后續(xù),5G開始做室內深度覆蓋,買設備加做優(yōu)化,這個投資更加恐怖。
5G并不是沒有用,也不是不該建。而是說,5G的建設方式,應該是打造樣板標桿,引導行業(yè)用戶需求,按需建設。如果盲目建設,以現有的資源,很可能造成“有需求的地方沒網絡,有網絡的地方沒需求”這么一個尷尬的結果。
5G是物聯(lián)網的代表,而不是物聯(lián)網的全部。數字經濟離不開的不是5G,而是物聯(lián)網。
不久前,工信部25號文件對蜂窩物聯(lián)網發(fā)展方向的指引,非常及時。我們不能盲目追捧5G,不能獨寵5G。整個物聯(lián)網技術格局需要認真規(guī)劃。每一項技術都有自己的特點,物盡其用、協(xié)調發(fā)展,優(yōu)勢互補,才是王道。
Part 2: 大數據中心
大數據中心就是DC(Data Center)。注意了,大數據中心不是大數據的中心,而是大的數據中心。它和大數據有關系,但不是專門為大數據技術建設的。
不管是數字經濟還是數字社會,移動互聯(lián)網還是產業(yè)互聯(lián)網,但凡和數字(digital)打交道,核心能力就是連接和計算。你在信息技術領域做的任何事情,都繞不開它們倆。
剛才說的5G和物聯(lián)網,都是連接技術。連接什么呢?連接終端和云?不對,連接需求和算力。所有應用的產生都源于需求,所有應用的實現都基于算力。連接只是算力的一個工具。
數據中心,都是算力中心。它里面的硬件軟件,包括CPU(芯片)、內存、硬盤、操作系統(tǒng)、數據庫、軟件,都是算力資源。
建設數據中心,其實就是建設算力中心。這個東西就像發(fā)電站一樣,通過5G、光纖等通信網絡,源源不斷地將算力輸送到需求端。大數據中心,其實就是核電站,它有龐大的算力,可以給更多的用戶提供服務。
數據中心
其實我一直覺得,新基建戰(zhàn)略中的“大數據中心”應該刪掉這個“大”字。現在單點算力越來越強大,邊緣計算也在快速發(fā)展,算力可以變得更靈活,完全沒有必要追求“大”。
算力下沉,到終端側,到手機里,到路由器里,到基站里,在基站建一個邊緣計算中心,一個“小數據中心”,可以滿足低時延等特殊場景需求,也是新基建的一個好方向。
數據中心,是服務于企業(yè)上云的。企業(yè)擁抱云計算,就會需要數據中心。數據中心同樣也服務于大數據和人工智能。云計算、大數據、人工智能,本身就是一條線。
云計算將算力資源集中化,進行靈活分配,提升使用效率,降低能耗。大數據在我看來,屬于云計算。云計算的龐大計算能力和通信技術(例如5G)的龐大連接能力,為大數據技術的應用創(chuàng)造了條件。人們得以挖掘數據中的潛在價值,獲得數據紅利。大數據本身龐大的體量,加上云計算的能力,又給機器學習、深度學習提供了學習樣本和學習效率保證,刺激人工智能的發(fā)展。
5G、物聯(lián)網、云計算、大數據、人工智能,全部都是術。它們是工具,它們的目的,是在工業(yè)互聯(lián)網、智慧城市、智慧農業(yè)、智慧物流、智慧醫(yī)療等場景中給傳統(tǒng)產業(yè)賦能,幫助傳統(tǒng)產業(yè)進行數字化轉型。
扯遠了,我們回到數據中心。
數據中心,我覺得有幾個方面的問題需要考慮清楚。
首先,是壽命問題。
數據中心就是一臺大電腦。電腦的能力主要取決于硬件。
內存和硬盤主要是看容量,技術規(guī)格升級并不是特別快。但CPU處理器不同,這個東西就是個芯片,之前一直都按半導體摩爾定律的速度發(fā)展,更新?lián)Q代非常快。就算現在速率慢下來了,但也還是在不斷升級,頻率越來越高,核心數越來越多,能耗越來越低。我們買電腦買手機,會發(fā)現,今年還是最主流的配置,到了明年就落伍了,幾年之后,就只能當廢鐵。
那么,數據中心會不會出現同樣的情況呢?傳統(tǒng)基建里面的鐵路公路機場,都是十幾年甚至幾十年的使用壽命,這個投入回報是源源不斷的。那數據中心,一次性投入下去,可以用多少年呢?
如果明年花同樣的錢,建設的數據中心算力是今年的1.3~1.5倍,那么,我們今年建?還是明年建?這些都是需要進行詳細規(guī)劃和計算的。盲目上馬建設,燒了幾年電,最后變成廢鐵,這是誰都不希望看到的。
第二個問題,誰來建?
是運營商來建?還是華為、阿里、騰訊來建?
數據中心既像核電站,也像銀行。企業(yè)關鍵的數據,都在數據中心。按理來說,數據放在自己手里最安全,但是,如果企業(yè)自己沒有能力,那還是需要找一個信任的對象。一方面道德上值得信任,另一方面能力上值得信任(技術要足夠強)。
云計算方面,全球最強的是亞馬遜AWS,然后是微軟和谷歌。因為一些特殊的原因,國內份額最大的是阿里云,占了差不多半壁江山,電信云、騰訊云是第二梯隊,華為云這幾年發(fā)力,增速也很快。
云計算這個東西,想要做其實很簡單,大部分平臺軟件都有開源的,改改就能用。但是,凡是想要做好的,最終都選擇了自研的道路,包括AWS,還有阿里的飛天。這些巨頭砸了大量的資金和資源進行自研,才有了現在的市場份額。所以,一般的企業(yè),根本不可能現在再入局云計算,尤其是公有云。
我個人還是比較看好阿里、騰訊、華為這樣的私企民企做云。云和5G完全不一樣,5G是移動通信網絡,講究規(guī)模效應,投資過于巨大,民企私企現階段很難切入。但云還是可以的,量力而行,自然生長。目前的市場也驗證了這一點。
數據中心的投資完全可以社會化,因為它有清晰的商業(yè)模式,也有回報率。
第三個問題,能耗。
和剛才5G一樣,數據中心也是一個電老虎。雖然現在云計算都是基于虛擬化和容器技術,能夠根據需求進行彈性伸縮,動態(tài)調整性能,但不管怎么調,它總歸是有能耗的。
降低能耗,一方面寄希望于芯片工藝、AI控能等技術手段,另一方面就是將數據中心建在能源價格較低的中西部地區(qū),或者緯度較高的北方寒冷地區(qū)。環(huán)境溫度每低1℃,一個數據中心的空調電費一年下來,都能節(jié)省幾百甚至上千萬。
為了節(jié)能,甚至有廠商將數據中心建設在海底。
所以說,數據中心也不是可以隨便想建就建的。選址、技術方案,都需要提前考慮清楚。
Part 3:人工智能
第三個要說的新基建領域,是人工智能。
作為最受關注的科技,AI人工智能實在是太火了。然而,越火的概念,泡沫越多。前幾年人工智能更火,現在熱度已經有所消退。上周還看到新聞,第一波人工智能獨角獸,已經開始倒閉了。這其實是好事,回歸理性,才能讓一個技術得到更好的發(fā)展。
在新基建這么多領域里面,人工智能其實是最“虛”的一個。5G有基站,數據中心有機房,人工智能的很多東西,你根本看不見。所以說這種東西特別好忽悠,怎么吹都行。而真正做實際投入的團隊和企業(yè),反而容易被淹沒和忽視,無法獲得所需要的資源,創(chuàng)業(yè)難度更大。
人工智能的幾個關鍵要素,算力、算法、數據。
算力就是芯片,這幾天華為事件再次升級,全國上下又討論了一圈芯片自研的困境,大家都成專家了,我就不多說什么了。
算法這塊,也是需要長期積累和投入的,還需要根據場景進行不斷優(yōu)化,沒有耐心和資源支持是搞不定的。
數據呢,我覺得隱私和倫理是最關鍵的問題。中國算是這方面環(huán)境最寬松的了,到底是優(yōu)勢,還是隱患,我也說不清,大家自己掂量吧。
總而言之,人工智能的投入是一個長期的過程。如何擠掉泡沫,如何鼓勵和保護創(chuàng)新,如何建立健全的法制環(huán)境,是我認為最值得關注的點。
仔細想來,我覺得人工智能就不像一個基礎設施,這是一個生態(tài),更多是人才培養(yǎng),還有平臺支撐和環(huán)境維護。
Part 4:工業(yè)互聯(lián)網
我再次呼吁,工業(yè)互聯(lián)網還是改名產業(yè)互聯(lián)網吧。工業(yè)互聯(lián)網的叫法,實在不利于它的長遠發(fā)展和普及。大部分老百姓都以為工業(yè)互聯(lián)網是工業(yè)領域的事情。實際上,它包括工業(yè)、農業(yè)、交通運輸、教育醫(yī)療、城市管理等各行各業(yè)。產業(yè)互聯(lián)網的叫法,明顯更為準確。
從本質來說,前面我們所說的5G、云計算、大數據,甚至人工智能,都是為產業(yè)互聯(lián)網服務的。
產業(yè)互聯(lián)網作為新基建來說,重點在軟件而非硬件。我說的軟件,是人和管理。
以工業(yè)為例,工業(yè)(產業(yè))互聯(lián)網,是要基于現有的管理流程、組織架構和生產模式,通過引入連接技術和計算技術,進行整個生產系統(tǒng)的重構。
買硬件設備,買軟件功能,買平臺服務,都是一次性資金投入,如果真的能帶來效率提升,買了就買了,反正回報大于產出。
最大的問題是,IT/CT/OT系統(tǒng)替代了人,關鍵崗位是否有能力驅動這些技術?自己的流程制度設計,能不能發(fā)揮數字化的效力?
另外,上游供應鏈,還有下游經銷商,系統(tǒng)是否也進行了升級?能否和自己進行平滑對接?如果不能做到一步到位,那么又該怎樣進行階段性升級?步子邁得太大,不行,邁得太小,也不行。這是很多企業(yè)擁抱信息化數字化將要面臨的問題。
產業(yè)互聯(lián)網涉及百行千業(yè),它在每個行業(yè)落地都有一大堆的問題。萬里長征,我們只是邁出了第一步,后來還有的是艱難險阻。
結語
很多人覺得,花錢容易,賺錢難。其實,對于新基建這樣的投資來說,花錢一點都不容易。錢從哪里來,該怎么花,花在哪里才有用,花在哪里回報最大、最快,都是需要上層反復思考和掂量的。
這一波投資下去,短期的受益者肯定是設備商和服務商,但我們希望它們能夠產生長期收益,真正驅動技術創(chuàng)新,吸引人才流入,推動產業(yè)鏈升級,并最終幫助我們國家實現數字經濟轉型。
這次機會如果錯過,下一次真的不知道要等到哪一年了。