“未来颠覆性技术在哪里”？
放在10年前，甚至是5年前，这个问题的答案可能都并不唯一。但现在，随着大模型与AI等数字技术的崛起与落地应用，答案似乎越来越清晰。
“从CPU驱动到云驱动，整个数字化的技术确实发生了巨大的变化，这是技术范式的巨大变化。”从2000年到现在，20多年的创业经历，让神州数码董事长郭为亲身经历了这场中国技术的蝶变史。
见证、参与、引领，数字化转型实践者郭为选择将多年的经历和洞察凝聚到《数字化的力量》一书中，以期推动行业发展。不久前，神州数码董事长郭为的数字化洞见之作《数字化的力量》英文版《The Power of Datafication》，先是在英国开启预售，后是在全球最大规模的国际书展——德国法兰克福书展上正式发布。自此，中国企业家的数字化转型洞见正式走出国门，世界听见了中国企业家的呐喊。
技术、认识、商业，AI颠覆世界三步曲
云与AI，将在数字化时代深深捆绑。
一方面，企业对于云的需求将会因AI发生底层逻辑的转变。IDC《聚焦平台能力，支撑智能化业务发展》报告指出，大致有三方面转变：在云上获得应用AI的能力、在云上获得AI加持的工具、在云上实现以智能驱动的应用创新。
IDC认为，下一代云将是按需适配企业智能化发展的“智能云”，云是AI落地和发展的土壤，AI也会助推云平台发展。技术层面，企业需要借助智能架构和系统，加速智能设施应用落地；在业务层面，企业需要利用云平台的资源管理能力，提高工作流程的自动化水平，实现智能运营；在生态层面，企业需要依赖下一代云上的智能工具，提升产品开发效率和产业协同能力，实现智能创新。
另一方面，AI何以颠覆世界？云技术将发挥至关重要的作用。“未来AI的发展离不开云技术，如果不能把数据与最小的单元进行重组，就不可能有人工智能技术的发现。而技术范式的革命将带来认知和商业的两大变化，从而颠覆世界。”郭为解释道。
首先，从哲学上来讲，人类文明的进步来自于对认知的不断颠覆。例如从地心说到宇宙观是一次颠覆性变化；从传统经典力学到相对论也是一次颠覆性变化；再到今天，人们都在谈量子力学。无论如何，本质上人们都是从认识论的角度来重新认知世界。
郭为认为，在AI、大数据、云等数字技术出现之前，人们更加依赖于实验性的科学来认识世界。现在，由于大数据的广泛应用，人们每时每刻都处在实验状态中。当用户在消费数据的同时，也在生产数据。这就意味着，用户的消费过程实际上就是生产过程，用户的实践过程就是其对世界认知的过程。
“这种认知的颠覆，进一步引发了商业模式的颠覆，我们将此称之为‘场景革命’，即所有的产品和服务都是基于特定场景的聚合。”郭为说。在他看来，整个社会与一家企业的颠覆路径是从技术颠覆到认识颠覆，再到商业模式颠覆。
云模式的未来是共享经济
“人类历史上，福特发明的流水线使社会进入了新文明阶段，它改变了专业化分工和生产管理模式。这不仅是一种技术的颠覆，更是一种管理方式和商业模式的颠覆。”对此，郭为在书中指出企业运营的三个核心动力——商业模式（Business Architecture）、管理架构（Management Architecture），以及技术架构（Technology Architecture)的持续变革。
“云不仅仅是一种技术范式，也是一种商业范式和管理范式。”郭为表示。
过去，行业热衷于讲“不在乎所有，只在乎能用”，即只要能够使用，为什么一定要拥有？按照这个逻辑，共享经济将是云未来发展的重要方向，而这也是《The Power of Datafication》一书的核心思想。
在信息技术和数字化技术的发展浪潮中，中国经历了从仰视到平视的转变。过去，新技术往往都是“舶来品”，中国缺乏自主创新。但在《数字化的力量》一书完成时，中国开始拥有原创成果，例如AI原生赋能平台神州问学。
几年前，神州数码紧追全球的最新技术发展进度，开始开发并应用这项技术。这个过程也标志着中国企业逐步从边缘走向主流，从主流走到前沿。“《The Power of Datafication》就是我们在这个广阔世界中发出的呐喊，只是为了让世界听到中国科技企业的声音。这个声音是对技术的渴望和原创的追求，而不仅仅是商业模式的创新或规模的扩张。”郭为说。
“由于各种原因，我们很难始终保持领先地位，所以中国企业的关键不在于模仿，而在于寻求自身在全球范围内的独特价值，找到独特的技术。”郭为举例到，国家现在提倡的“专精特新”精神正是如此。
“专精特新”，是指企业具有专业化、精细化、特色化、新颖化的发展特征。以专精特新中小企业为基础，在核心基础零部件（元器件）、关键基础材料、先进基础工艺和产业技术基础等领域，培育一批主营业务突出、竞争力强、成长性好的专精特新“小巨人”，引导成长为制造业单项冠军。
同样，着眼于全球，中国企业的决胜关键不在于规模大小，而在于能否提供中国方案，提出中国的技术创新主张。
“这也是我们出版《The Power of Datafication》这本书的原因之一。”郭为总结说。
