数据的网络效应：与瓦里安商榷(6)

一是网络效应是基于互动和相互吸引， 而数据本身并没有互动和相互吸引的倾向，因此单纯的数据不构成网络效应。这也是为何我把相关现象命名为技术网络效应； 二是成本考虑可能让网络效应名存实亡 。只不过我 举的例子 是配送成本对外卖平台的影响，不是数据综合成本对数据网络效应的影响 三是数据难以垄断，因为新的数据源源不断地产生 。这是指不同服务提供商之间的关系，服务提供商和用户之间的关系暂不讨论； 四是AI和机器学习是解决领域知识扩散难的重要途径 ，因而是产业互联的重要推手。Varian通过把机器学习和干中学类比支持了这一点。这暗示，机器换人最多只能在体力劳动层面实现，而真正创造价值的知识，需要人机合一。

更大的 收获来自抗辩过程的压力，让思维更加凝练从而获得的认知升级。我把这些收获归结为三点认识：1）技术网络效应深化数字世界与实体世界的融合； 2）技术网络效应是商业网络效应的算法化； 3）技术网络效应是需求侧规模经济与供给侧规模经济的融合。下面简要展开，围绕着观点本身及其战略启示

1）技术网络效应深化数字与实体世界融合

产业互联网的核心任务之一，就是把实体世界全息映射到数字世界；产业互联网提升产业效率的基本原理之一，就是把实体世界的高成本事务映射到数字世界进行低成本处理，再反馈到实体世界。经由这一过程，“互动”这一在产业互联网时代“忽然”变得奢侈的事务，可能更具效率。这是因为，技术可以更有效地获得全局信息，并从中低成本地提取互动机遇。技术网络效应在这个模式里扮演的角色，我在其他地方做过细化，不展开了。

这里要补充的是，正因为技术网络效应根植于一个两界交集不断扩大的过程，它必须也必然建立在数据的动态扩张之上。这种扩张包括内生型或外生型。前者指的是自身业务发展和扩张（横向或纵向）所沉淀的数据，后者指的是通过接入、购买、共享外部数据源（公开数据或私有数据）服务于业务目标。无论内生外生，业务与数据需要形成共生关系。更多的数据驱动业务优化和边界扩张，反之亦然。正是这种相互促进，驱动数字世界和实体世界的加速融合。这是产业互联网渗透的关键。

然而，并不是所有企业都能自然而然地进入这种状态。和经典网络效应一样，需要进入临界点之后才能正循环，而这可能需要实现业务模式与数据资产之间某种特定的契合。这是技术网络效应语境下的新型“先有鸡先有蛋 ” 问题。我对化学品行业一家叫做摩贝的产业互联网公司产生过兴趣，因为它号称具有全行业最全面的分子化学知识图谱（数据），并在IPO文件中称其为生态核心。但是我阅读了他的业务模式和财务数据，似乎看不到技术网络效应的痕迹，也许就是这个问题没有妥善解决。