Gartner研究副總裁孫志勇：生成式AI背后的算力需求特別龐大，很少有企業愿意負擔相應成本

每經記者｜楊卉    每經編輯｜魏官紅    

數字經濟熱度空前，政府工作報告指出，“加快傳統產業和中小企業數字化轉型”，“大力發展數字經濟”。在多方推動下，不少企業提出數字化轉型目標，但目前進度不一。

近日，《每日經濟新聞》記者專訪了Gartner研究副總裁孫志勇。通過溝通調研，孫志勇發現，我國只有不到15%的企業實現了數字化轉型目標，業務和IT難以融合是最大的障礙。

此外，對注重經濟效益的傳統企業來說，可為業務助力的人工智能/機器學習、軟件增強、數據分析等技術是關注重點；而ChatGPT、元宇宙等暫未被證明價值的前沿技術，則不是其押寶的方向。

孫志勇指出，生成式AI背后所需的算力特別龐大，很少有企業能負擔得起這樣的成本，他認為，隨著國家數據局的組建，數據交易市場將迸發巨大的機遇。

Gartner研究副總裁孫志勇 圖片來源：受訪者供圖

都在數字化轉型，但僅不到15%的企業達成目標

數字化轉型這個概念并不新鮮。

從當前的最新進展來看，根據孫志勇的調研數據，全球范圍內，19%的受訪者認為他們已經達成了數字化轉型的目標，“這個數字，在國內會更低一些，只有不到15%的企業達成了數字化轉型”。從轉型所處階段來看，國內約有60%的企業還處在數字化轉型的深水區；30%的企業在加速期；只有10%左右的企業進入了收獲期。

圖片來源：受訪對象供圖

值得注意的是，轉型和優化在本質上是兩件事。數字化轉型的本質是利用數字化技術實現商業模式的創新與轉型，諸如流程優化，財務系統構建等，則屬于數字化優化的范疇。即便優化已經完成，也不算真正完成了數字化轉型。

至于進展緩慢的原因，孫志勇認為，業務和IT融合不足是關鍵。規模越大的企業，部門與部門之間的壁壘越高，領導傳統的固有觀念也越強，轉型難度也就越大。這些企業基本將數字化轉型和發展IT畫了等號，IT成為了工具和系統，并未對業務轉型帶來實際貢獻。

也有表現突出的行業。具體來看，孫志勇指出，從投資力度上看，數字化轉型中投入最大，效果也最明顯的無疑是金融行業，尤其是銀行類企業。同時，保險、新能源汽車、高端制造業，如半導體、精密元器件等領域的轉型也較為成功。

而對絕大部分完成了數字化優化的企業來說，未來仍需尋找新的驅動增長極。孫志勇告訴《每日經濟新聞》記者，從企業反饋的數據來看，與合作伙伴創新生態系統，各自進入對方市場領域是可以嘗試的方向。

“也有好消息。經歷了三年全球疫情的影響，接近三分之二（64%）的受訪董事會表示，愿意在2023~2024財年中提升數字化轉型的風險偏好來刺激業務增長，這個信號在過去是很少出現的，至少在疫情期間從未有過。”在孫志勇看來，未來1年至3年內，數字化轉型將成為全球范圍內重要的前期推進目標，實現數字化轉型的企業數量也會有明顯提升。

即便只拿出2%的數據來做交易，刺激效應也很突出

有了目標，下一個流程是探索實現方式。孫志勇表示，從調研結果看，新的一年，擴充產品線來提供新產品/服務；對工作模式、人才策略、外部合作伙伴戰略實施轉型；進入新市場和細分領域，是受訪董事會較為側重的工作方向。

不過，從數字化轉型涉及的技術上看，近期大火的ChatGPT、生成式AI，以及去年“出圈”的元宇宙等相對前沿的技術，都未被受訪董事會看好，這一情況或將延續到2023年至2024財年。孫志勇強調，生成式AI背后所需的算力特別龐大，很少有企業愿意負擔這個成本。

而有轉型需求的企業大多為石油等傳統企業，他們的訴求很簡單：將傳統業務轉成數字化業務。在這些董事會成員看來，選擇技術前需考慮投入產出收益，以及背后的賺錢效應。只有特別成熟、明確可以盈利的技術，才是他們愿意觸碰的方向。

對熱門技術不“感冒”，這些企業還能用哪些技術走向數字化？

根據孫志勇介紹，人工智能/機器學習的呼聲最高。“需要強調的是，GhatGPT也是人工智能，而董事會提到的人工智能，是指可以助其實現智慧生產、流程自動化，維持企業生存和業務增長的技術。”此外，軟件增強、數據分析、云計算等也是董事會關注的重點。

隨著數字化轉型的進一步推進，未來哪些賽道會率先突圍？

在孫志勇看來，一方面，在國資云利好上構建的產業云或行業云有很大機會。另一方面，數據交易市場也有很大空間。基礎設施方面，我國已有上海數據交易所、深圳數據交易所、貴陽大數據交易中心等，數據交易的形式也有很多，如直接銷售脫敏的數據，或提供數據分析，報告等。

孫志勇直言，保守估算，即便只拿出2%的數據來做交易，GDP被刺激的比例也是不敢想象的。此外，隨著國家數據局的組建，未來數據交易有望成為新風口，與之相關的數據安全、數據計算等企業，或將迎來發展良機。