吳鷹 六鷹資本
最近“新基建”成為了最熱的話題，根據官方定義，“新基建”主要包含 5G 基建、特高壓、城際高速鐵路和城際軌道交通、新能源汽車充電樁、大資料中心、人工智慧、工業網際網路等七大領域。
投資機構對大資料中心，人工智慧和工業物聯網並不陌生，而5G基站的討論也持續了一段時間了。那麼為什麼中國要把這幾類歸入新基建，提高到國策的層面。我認為應該深層次的去思考，新基建的本質是從數字化到資料化的一次飛躍，從運營商的中心化網路到專業行業網路或家庭網路，從巨大體量的網際網路資料中心到商業和家庭內難以計數的邊緣裝置。
大資料中心
我們必須承認，只有更多維度的資料，和長時間的積累，才可以讓資料更有價值。比如在疫情中，健康碼是地理資料和醫療資料的多維度結合，如果有一個人一生的醫療資料，我們還可預測其後代的家族病的發病率。問題是，這些海量的資料，無論從儲存，傳輸和計算上都對現在的網路基礎設施構成極大的壓力。
我建議創業者可以換個角度來思考，很多的資料是可以在使用者側的裝置群中，透過分散式儲存，減少對IDC資源的佔用和依賴。同時邊緣計算和區塊鏈的結合，可以同時兼顧保護使用者隱私和開放商業應用。而分散式網路對區域化應用也是有好處的。
人工智慧
我經常思考一個問題，到底需要多少資料，才能餵飽人工智慧這頭野獸？我們用人工智慧來幫助解決當前的問題，可時間是在前進的，我們面臨的是需要最新的最全的資料，來最佳化演算法。透過反饋和統計來建立資料模型。獲取資料，計算結果，獲得反饋，最佳化學習，再獲取新的資料，整個人工智慧像人的大腦一樣不停的運轉。還有，我們不能停下來，那樣會讓錯誤率增加。
所以我對人工智慧方向的創業者的建議是，要設法拿到真實可信的資料，這些資料是可以長時間持續的，可溯源的，有反饋的。同時，任何的資料應用所產生的價值，一定是要回饋到資料的生產者，讓資料生產者收益，也會促進資料產業的正常發展。
工業網際網路
談到工業網際網路，很多人會理解成是工業數字化，或者工業內網。中國作為一個生產製造大國，無論是工業網路，還是製造裝置的數字化，都已經取得了很多進展。但問題是，單獨的一個工業流程最佳化，並不一定會產生太大的價值。甚至早期的高額改造費用投入，可能是一個極大的負擔。
我們認為的工業網際網路更像是一個數字製造網路與當前網際網路的一個互通。在這個對接下，網際網路使用者可以給製造業者提供長時間週期的海量資料，而製造業透過資料分析，得出有利於自己的生產方案，而且還可以對物流，庫存，中轉倉和供應鏈進行有效最佳化。
5G基站
思考過大資料中心，人工智慧，工業網際網路的更多場景後。我們會有一種感覺，在未來的網路會越來越多的資料傳輸，越來越多的本地邊緣側計算，本地裝置與本地裝置之間，與上層的雲之間，與不同的網路之間，都需要安全，快速有保證的基礎傳輸網路。這是5G能給我們帶來的好處。但是我們也需要付出昂貴的代價，那就是需要大量的基站。現在運營商計劃部署的5G基站已經是LTE時代的4倍之多，還不包括毫米波應用時的家庭入戶基站。隨著毫米波應用的展開。5G微基站的需求是巨大的。
我們在5G基站做了一些有趣的探索，建議創業者多思考室內5G覆蓋的微基站，畢竟我們大量的流量是產生在家裡的。而5G微基站的白盒化和回傳網路的虛擬化，可以讓運營商大量的節約新建回傳網路的成本。而5G微基站也可以成為分散式網路的節點，構建分散式資料庫，邊緣計算和平行網路。這將是5G基站最富想象空間的地方，我相信也會吸引更多的網際網路企業參與到5G微基站的基礎設施建設中
規劃與迭代
在前幾次以網際網路引發的資訊革命，都是快速迭代，邊做邊改，而這次新基建意義在於，詮釋了未來以資料為核心資產的應用展望，並以新的數字基礎設施來做保證，完成數字化和資料化的大規模應用。這種模式初期建設投資巨大，但是邊際成本穩定後，邊際效應將是巨大的。
面對新基建，我們既要高瞻遠矚的規劃，也要快速迭代的嘗試。讓我想起了菲茨傑拉德有句名言「同時保有兩種截然相反的觀念還能正常行事，這是第一流智慧的標誌」
