1.3.2 云计算是数字经济的基础设施

数字经济的典型特征就是经济活动以数据为基础。前面介绍了云计算起源的市场和技术背景，但要说清云计算是数字经济的基础设施，我们先得介绍一下DIKW模型。DIKW是4个词汇的缩写——Data、Information、Knowledge、Wisdom，即数据、信息、知识、智慧。DIKW模型将泛数据按照这4个维度进行划分，并分别进行了如下定义。

数据：用来抽象现实物体，描述物体属性、状态的数据。比如商店里某一商品有名称、产地、价格等属性数据。

信息：在数据之间建立联系的数据，它与原始数据的区别是，它对数据进行了有意义的加工，比如统计商店里某一商品的月销量。

知识：对有意义的信息进行过滤、推理、验证，总结经验，并进一步指导实践。比如从商店里某一商品的历年月销量得出销售曲线，发现每年9月份该商品的销量很高，于是店主就可以提前向厂家预定更多的货物。

智慧：从知识中挖掘出一种模式，其可以回答Why之类的问题，也有指导做出正确决定和判断的能力。还拿上一个例子来说，店主发现某一商品在每年9月份销量很高，但并不知道原因，后来通过分析发现购买该商品的人同时也买了很多学习方面的文具，再根据购买时间是开学季，可以判断出购买人员是学生。根据这个分析，商店又补充了与开学相关的商品，结果发现这些商品在9月份销量也很好。

由此我们可以得出如下结论。

● 数据维度随着这样的顺序逐渐增高：数据→信息→知识→智慧，维度越高的数据越有价值。

● 从低维数据迈向高维数据，需要对数据不断进行加工、分析、挖掘等处理。

● 每个维度的数据处理都需要计算，数据层次越高需要的算力越大。

根据以上分类，也可以粗略地将信息化革命分为4个阶段。

1998年以前：以数据库为基础的信息化阶段，主要目标是数字化，即将各种物体以库表形式保存到数据库中进行管理。

1999—2008年：以Web信息化为主的互联网阶段，主要目标是信息化，以Google为代表的搜索引擎技术加速了全球信息Web化过程。

2009—2016年：以大数据、云计算为主的消费互联网阶段，在这一阶段，随着智能手机的普及，推动了大数据和云计算的快速发展，这也是一个巨量信息转化为知识的过程。

2016年至今：迈向以人工智能为基础的信息化时代，其主要标志是各行各业开始以深度学习技术为基础，开启了面向人工智能的技术转向，可以预见的是，这个过程未来会持续很长一段时间。

当然，以上各阶段分类比较粗略，不是说某个阶段只有相应的技术在发展，而是说该阶段相应的技术发展占主流。比如2009—2016年这个阶段，大数据和云计算快速发展，而2016年AI爆发，这并不表示云计算到2016年就停止发展了；相反，大数据和云计算等技术至今仍在快速发展中。同理，由于近几年物联网的发展，越来越多的设备接入物联网，这也意味着有更多领域应用开启了数字化过程，随后物联网领域相关应用就会爆发，进一步促使物联网进入信息化、知识阶段。上述分类只是大致表述信息化革命的几个时间段，便于理解我们处在信息化的哪个阶段。

再回到官方对“新基建”的定义上，信息基础设施建设的主要目的是通过促进5G、物联网、工业互联网、卫星互联网等新一代网络基础设施的发展，增加更多实体之间的数据连接，同时加快这些数据的流动，最终在此基础上通过云计算加工成知识，挖掘出智慧。

此外，随着数据量越来越大，加工成知识、挖掘出智慧所需要的算力就会越来越大，对计算性能的要求会越来越高，相应的计算成本也会越来越高。根据1.2.2节介绍的性能定律可以得出如下逻辑：计算会越来越集中，云就是这种计算集中的具体体现，同时当前只有公有云提供了针对大数据、物联网、AI等各种场景的完整的数据处理方案，所以，最终要么将数据放到公有云中进行集中加工处理，要么自建私有云进行处理，或者采取混合云架构。

综上所述，新基建的三大基础设施是以云计算为基础，以5G、物联网、卫星互联网等为代表的新型联网形式的信息处理平台，未来其将承担社会绝大部分计算任务。