Gartner研究副总裁孙志勇：生成式AI背后的算力需求特别庞大，很少有企业愿意负担相应成本

每经记者 杨卉    每经编辑 魏官红    

数字经济热度空前，政府工作报告指出，“加快传统产业和中小企业数字化转型”，“大力发展数字经济”。在多方推动下，不少企业提出数字化转型目标，但目前进度不一。

近日，《每日经济新闻》记者专访了Gartner研究副总裁孙志勇。通过沟通调研，孙志勇发现，我国只有不到15%的企业实现了数字化转型目标，业务和IT难以融合是最大的障碍。

此外，对注重经济效益的传统企业来说，可为业务助力的人工智能/机器学习、软件增强、数据分析等技术是关注重点；而ChatGPT、元宇宙等暂未被证明价值的前沿技术，则不是其押宝的方向。

孙志勇指出，生成式AI背后所需的算力特别庞大，很少有企业能负担得起这样的成本，他认为，随着国家数据局的组建，数据交易市场将迸发巨大的机遇。

Gartner研究副总裁孙志勇 图片来源：受访者供图

都在数字化转型，但仅不到15%的企业达成目标

数字化转型这个概念并不新鲜。

从当前的最新进展来看，根据孙志勇的调研数据，全球范围内，19%的受访者认为他们已经达成了数字化转型的目标，“这个数字，在国内会更低一些，只有不到15%的企业达成了数字化转型”。从转型所处阶段来看，国内约有60%的企业还处在数字化转型的深水区；30%的企业在加速期；只有10%左右的企业进入了收获期。

图片来源：受访对象供图

值得注意的是，转型和优化在本质上是两件事。数字化转型的本质是利用数字化技术实现商业模式的创新与转型，诸如流程优化，财务系统构建等，则属于数字化优化的范畴。即便优化已经完成，也不算真正完成了数字化转型。

至于进展缓慢的原因，孙志勇认为，业务和IT融合不足是关键。规模越大的企业，部门与部门之间的壁垒越高，领导传统的固有观念也越强，转型难度也就越大。这些企业基本将数字化转型和发展IT画了等号，IT成为了工具和系统，并未对业务转型带来实际贡献。

也有表现突出的行业。具体来看，孙志勇指出，从投资力度上看，数字化转型中投入最大，效果也最明显的无疑是金融行业，尤其是银行类企业。同时，保险、新能源汽车、高端制造业，如半导体、精密元器件等领域的转型也较为成功。

而对绝大部分完成了数字化优化的企业来说，未来仍需寻找新的驱动增长极。孙志勇告诉《每日经济新闻》记者，从企业反馈的数据来看，与合作伙伴创新生态系统，各自进入对方市场领域是可以尝试的方向。

“也有好消息。经历了三年全球疫情的影响，接近三分之二（64%）的受访董事会表示，愿意在2023~2024财年中提升数字化转型的风险偏好来刺激业务增长，这个信号在过去是很少出现的，至少在疫情期间从未有过。”在孙志勇看来，未来1年至3年内，数字化转型将成为全球范围内重要的前期推进目标，实现数字化转型的企业数量也会有明显提升。

即便只拿出2%的数据来做交易，刺激效应也很突出

有了目标，下一个流程是探索实现方式。孙志勇表示，从调研结果看，新的一年，扩充产品线来提供新产品/服务；对工作模式、人才策略、外部合作伙伴战略实施转型；进入新市场和细分领域，是受访董事会较为侧重的工作方向。

不过，从数字化转型涉及的技术上看，近期大火的ChatGPT、生成式AI，以及去年“出圈”的元宇宙等相对前沿的技术，都未被受访董事会看好，这一情况或将延续到2023年至2024财年。孙志勇强调，生成式AI背后所需的算力特别庞大，很少有企业愿意负担这个成本。

而有转型需求的企业大多为石油等传统企业，他们的诉求很简单：将传统业务转成数字化业务。在这些董事会成员看来，选择技术前需考虑投入产出收益，以及背后的赚钱效应。只有特别成熟、明确可以盈利的技术，才是他们愿意触碰的方向。

对热门技术不“感冒”，这些企业还能用哪些技术走向数字化？

根据孙志勇介绍，人工智能/机器学习的呼声最高。“需要强调的是，GhatGPT也是人工智能，而董事会提到的人工智能，是指可以助其实现智慧生产、流程自动化，维持企业生存和业务增长的技术。”此外，软件增强、数据分析、云计算等也是董事会关注的重点。

随着数字化转型的进一步推进，未来哪些赛道会率先突围？

在孙志勇看来，一方面，在国资云利好上构建的产业云或行业云有很大机会。另一方面，数据交易市场也有很大空间。基础设施方面，我国已有上海数据交易所、深圳数据交易所、贵阳大数据交易中心等，数据交易的形式也有很多，如直接销售脱敏的数据，或提供数据分析，报告等。

孙志勇直言，保守估算，即便只拿出2%的数据来做交易，GDP被刺激的比例也是不敢想象的。此外，随着国家数据局的组建，未来数据交易有望成为新风口，与之相关的数据安全、数据计算等企业，或将迎来发展良机。