data vs. land

最近有兩則新聞引起我的注意, 由於這兩則新聞的對比太強烈, 因此有了一點小小的感觸, 我想把這感觸記錄下來, 兩年之後再來檢視, 確認我自己是否危言聳聽

http://udn.com/NEWS/WORLD/WOR2/8055688.shtml
第一則新聞是亞馬遜投資過猛意外虧損, 雖然當天股價下跌不少, 不過沒兩天又漲回來, 還繼續創新高

http://money.udn.com/house/storypage.jsp?f_MAIN_ID=414&f_SUB_ID=4056&f_ART_ID=294278
第二則新聞是皇翔的豪宅投資精準, 每賣一戶可貢獻該公司每股一圓


過去這幾年中, 世界有著天翻地覆的變化。亞洲地區的富豪拼了命炒房, 房價屢創新高, 賺到不行。然而美國大型網路公司拼了命蓋資料中心, 資料越多的公司股價越高, 即便像亞馬遜從開公司到現在只賺了沒多少錢, 市值從來沒有掉過太多。谷歌可以免費給你一切好用的服務，但只要求可以擁有你的資料。


土地和資料這兩種資產到底哪一個比較有價值，似乎東西方有截然不同的見解。土地的價值可以理解，就是不可再生性。但是虛無縹緲的資料到底有甚麼價值，就讓人有點摸不著頭腦，會不會又是另一場泡沫呢?


在這個行業待久了，自然有一點敏感，有一些工作沒有足夠的資訊是很難做得好，而資訊的來源就是資料。傳統上，也許是沒幾年之前，資訊的提供的工作是經由訓練有素的專家提供"洞見"(insight)，專家不一定有足夠的資料，但是專家的經驗可以協助企業快速掌握重點。因此專家是過去企業經營的關鍵資產。


但隨著電腦硬體的持續進步，資料蒐集門檻降低，再加上機器學習演算法持續進步，漸漸的只要擁有資料，電腦可以一瞬間協助人類從海量資料中，挖出有統計意義的"洞見"，如果搭配一個好的系統，那麼企業的經營者便可以以非常有效率的方式，完成一個企業的決策，任務，並直接執行。


於是，我們看到所謂的股市程式交易，搭配適當的模型，只要一看到企業財報，便可以立即以自然語言處理分析優缺算出預估股價，立刻買賣下單，即便是套利，只要給出公式，便可在瞬間累積財富。


我們也看到所謂供應鏈管理，藉由大量資料分析與供應商的元件價格，算出各個供應商應給出的元件量，終端廠商不需負擔庫存，享受最終產品的大量利潤，元件供應商享受的利潤讓他吃不飽也長不大，只能永遠為終端廠商服務。


還有無數的網路服務公司，提供服務讓你從交友聊天找路到翻譯無所不包，通通免費，但是當你使用這些服務，你的一舉一動都被分析，網路服務可以找到你的需求，賣東西給你。同時由於網路服務直接可以直接蒐集到消費者的反應，因此決定要不要做某個設計或功能的改變不需要分析，直接拿消費者來實驗就好，精準無比。


當賣種子的公司掌握種子的銷量與產量，加入適當的氣候模型，就可以順便玩玩大宗商品期貨。當可口可樂知道產品的銷量，加入適當的健康模型，便可以順便投資糖尿病公司，反正糖加多少只有他知道。。。這兩個例子只是隨便發想，但是否已經是現在進行式?


我無法了解資料真正的價值，但我知道資料運用方法無窮，唯一的限制條件只有人的想像力。我相信有一天，消費者的食衣住行一舉一動都會被記錄下來，並且模型化，當那一天來臨的時候，你我都是大型資料公司運作的一筆資料，一個帶有某種特性的人，會買某一類的產品。只要這些人還持續工作賺得到錢，這些人就會持續對該公司帶來價值。當然，經濟戰爭的重點就是不可以讓消費者真的掛掉，否則誰來消費呢? 當然如何不讓消費者掛掉或造反也是會被模型化。
(英法聯軍絕對有殺光中國人的實力，但殺光中國人誰來消費鴉片?)


然而資料的優勢有個神奇的特性，就是資料不易帶走。幾百年來工業革命的來源是知識，知識可以傳遞，可以帶得走，三十年前的台灣靠幾個勇敢的工程師從美國帶回寶貴的知識，建立起一個產業。但是我相信即便現在谷歌將搜尋演算法的代碼公開，也不會有第二個谷歌。然而谷歌卻可以做硬體，谷歌做硬體不需要賺錢，只是要確保資料的來源不要又搞出第三方加以攔截，但是靠做硬體賺錢的公司可能就要小心了。。


有人說台灣搞房地產十年，可能會讓經濟倒退30年。好像是危言聳聽，不過我覺得可能會更慘，這十年中你的競爭對手已經到了另一個場域，累積了無數的資料，並將資料用在各種可以領域擠出中間大部份的價值，但是台灣的資金卻進了房地產，讓租金報酬率降到1~2%，這是好的投資嗎?


行文自此，覺得有點感傷。讓我感傷的是，社會的崩潰或興盛，真的取決於幾個真正具有資源有權力的人，只要這些人有足夠的高瞻遠矚，痛定思痛不要讓經濟走偏，那麼社會就會興盛，如果這幾個人目光如豆不敢大破大立的改革，姑息錯誤的道路，那麼社會的崩潰大概也不會太遠。美國也曾經搞過房地產，搞到全世界一起遭殃，但重新掌握重點，也再度掌握極為重要的資產。但我們有失敗的權利嗎?



2013/7/27