上個世紀50年代貝爾實驗室制造了一臺1.8米高的自動數字識別機“Audrey”，它可以識別數字0到9的發音。在此之后的幾十年里，語音識別不斷被期待成為“下一個十年的殺手級技術”。我本人并不是語音產品的狂熱擁躉。唯一想要用說話代替四肢的場景發生在晚上回到家中，癱倒在沙發上的那一剎那。但是，往往幾秒鐘過后孩子們就會出現在身邊。他們永無止境的問題和大嗓門會成為家庭的背景音，讓大多數語音識別的算法失效。

不過，我可能只是少數派，因為《財富》雜志最近一篇報道披露了一個數字：

亞馬遜的語音助手每天要與80多個國家的用戶進行1.3億次問答。

這每日上億次的問答背后是海量的、動態的、真實的人類數據。而類似高質量的數據資產，將直接決定人工智能等領域的公司競爭力。

中國手機支付海量數據已成為AI發展的燃料。

12月16日晚，我們的微信中引用了IBM大中華區一把手陳黎明的一句話：

公司防火墻后面大數據是人工智能的養料。

這讓我們意識到今天的科技大公司只需要動用一點點存量技術能力就可以讓用戶得到新的體驗，繼而收割更多的用戶數據，在暗中為推出更顛覆性的產品和服務做儲備。這種良性循環背后有可能形成一種大而恒強的壟斷優勢。如果說國家硬實力是經濟、科技和軍事，那么未來公司的硬實力就是數據和人才。

而某種程度上，“占據數據”的優先度甚至略高于“占據人才”。為什么這么說呢？舉個例子，幾年前，國內曾經有一次“該不該造超大對撞機”的激烈辯論。這個造價千億的項目被很多人反對。但是，支持者有一個強大的理由：在這個尖端領域，人才跟著頂級設施走；這種世界級的項目會帶來無法想象的高科技人才聚集效應。

而未來擁有海量數據的公司，就像是擁有超級對撞機的國家，他們在人才爭奪戰中獲得天然的優勢。尤其當AI技術普及之后，數據的分布或將直接決定人才的分布。事實上，這種人才壟斷的趨勢已經非常明顯。

深度學習三巨頭之一的本吉奧指出：

目前人工智能的新特征是人才、財富和權力集中在少數幾家公司手中。

本吉奧說的這少數幾家公司，我們都能猜到。簡單列出他們的名字，想一想，不難發現他們都是海量數據的擁有者。

在不同的行業，有很多公司的大戰略也開始圍繞這個邏輯開展。去年底，我們在深圳的國家基因庫采訪華大基因董事長汪建。他在思考是否可以用互聯網游戲模式來運營基因檢測——讓檢測免費，等數據積累到一定程度，針對基因科學衍生出的生命健康服務收費，同時掌握該行業的話事權。

德國的世界級企業卡爾蔡司中國區的CEO曾經對我們提到一個觀點：如果把蔡司顯微鏡頭下的各種影像搜集起來，公司將擁有價值大到無法想象的數據財富。

在零售業，7-11一家100平米店面容納了2900到3000個SKU，收銀機會詳細記錄消費者信息。這家公司掌握的海量商圈信息也許超過任何一家本地商業機構和政府部門。

最后，回看亞馬遜，猜測下它為什么不遺余力地發展音箱和語音技術。其實對于他們來說，音箱外表只是一個完美融入場景的產品形態，它真正的價值是一個“語音數據的收割機”。

今年有一條細思恐極的新聞：一個六歲的美國女孩在Alexa的幫助下，獨立完成了網購，給自己買了一個170美元的玩具屋。這次“失控”讓我們意識到，已經有上億個設備在我們的身邊默默地搜集成年人和孩子的語音數據。到了語音成為人和機器主要交流工具的時候，這些公司將直接成為大量商業場景背后的真正“數據主宰”。

此時此刻，擁有算法和數據分析能力的天才們不得不考慮一個很現實的問題：

你是繼續在象牙塔“獨守理論的空野”，還是加入這些富有的數據王國，去成為下一個改變世界的人？（財富中文網）