去年春节的时候，ChatGPT宣布月活用户破亿。今年春节期间，OpenAI又发布了“世界模拟器”Sora，业界普遍称之为“人工智能文生视频大模型”。最近一段时间，关于这方面的分析解读文章铺天盖地，我不想再啰唆地介绍Sora和ChatGPT，只是简单说下个人的一点观察：
互联网诞生于1969年，中国接入互联网是1994年。时至今日，全球数字化领域的主要玩家就剩下了中国和美国，因此大概率来讲，数字化未来的发展取决于中美两国能否引领产业实现突破。
美国的科技企业频频在AIGC领域突破，而中国的政府部门在积极推进数据要素的商业化进程。围绕数字化，两个国家似乎在点击不同的科技树，沿着适合自己的方向发力。
【美国做ToC数字化，中国搞ToB数字化】
盘点过去几十年数字化的发展，基本模式就是美国引领产业创新，并将新技术和新模式在全球范围推广。互联网一点接入服务全网的模式，恰逢超级全球化的爆发，美国企业作为全球数字化的供应商，几乎将世界范围的数字化红利尽数收入囊中。无论是欧洲还是日韩，这些以往的发达国家都是互联网的使用者/消费者，却没有几家拿得出手的数字化企业。
我们也在享受移动互联网带来的便利生活和美好体验，而在中国境内提供数字化服务的大都是国内互联网企业。基于文化、技术等方面的中国特色，以及在安全方面独有的管控模式，给国内互联网发展形成了一片特殊的土壤。在产业政策的扶持下，中国人口红利和美国资本相结合，国内互联网企业拽着鹰酱的尾巴，从复制、模仿再到创新，一步步走到了巅峰，甚至有些企业已经在国际化方面有所突破，战胜了自己的美国老师。
在ToC数字化领域取得成功后，众多国内企业试图在ToB数字化领域进行模式复制。但这条路至今没有走通，无论是SaaS还是咨询服务集成，榜单上看不到中国企业的名字。对于这种状况，业界有很多专家都有自己的分析和判断，有说国情的，有说管理的，有的说客户不成熟，有的说乙方不靠谱。总之还处于苦苦探索状态，成功之路仍遥不可及。
在中国的ToB数字化领域，还有另一股重要力量，就是政府部门。他们的思路是很明确的：对于能力建设，在芯片卡脖子问题解决之前，先将关注点放在“东数西算”上，推进基础设施规模化发展；同时在规则和制度方面加大创新力度，推动数据要素的跨域流通。
美国企业在人工智能领域取得突破性进展，AIGC最终服务的是个人消费者，是ToC数字化领域的创新；相对来说，近年在ToB数字化方面的进展似乎也不大。由于制造业的衰退，企业资源大都聚焦在服务业，云计算之后ToB数字化产生的价值很难得到资本青睐，所以声音也就弱了许多。
被美国人工智能领域的突破直接冲击和刺激到的，是身处同一赛道的国内互联网企业。一方面是看到了前行的路标和方向，另一方面在为自己追不上而焦虑。
从技术角度看，模仿和追赶这些突破性进展似乎并不难，但偏偏智能算力的芯片被卡了脖子。而且地缘政治格局突变，中美关系的恶化波及金融资本，美股持续飙升而中概股却一路下滑，自身却又面临客户规模和发展空间见顶的窘境，互联网企业的影响力和优越感都没了往日的风采。
众多负面因素叠加在一起，导致目前对中国数字化发展持悲观态度的声音更多，更响。
【美国打造美好的虚拟世界，中国建设更好的真实世界】
随着互联网全面升级到web2.0，UGC（用户生成内容）已经成为网上内容的主体。这是人人都是自媒体的时代，每个人都能借助互联网进行内容创作和传播，在实体世界之外，都可以拥有一个甚至多个虚拟世界。
我曾在网络游戏中与一些玩家交流，他们身在小县城，纵有丰富的知识和智慧的头脑，但却因为没有出人头地的机会，一生都受困在家乡。然而在网络上，在游戏里，他们可以是意见领袖，可能号令天下，所以他们宁肯在衣食住行上节俭，也要买皮肤刷装备，为的是能在虚拟世界里达成自己期待的成就感。
不仅是网络游戏的玩家，无数原本名不见经传的小人物借助网络成了名人，有了流量，发财致富，实现线下世界不可能发生的逆转，可以说是互联网让他们又重新活了一次。
无论是ChatGPT还是Sora，都大幅降低内容创作的门槛和成本，把普通人的想法迅速转化为大段的文字和视频，并能通过现代科技和网络进行传播，创造更美好的虚拟世界。试想一下：每个独立的个体都可以发挥自己的想象力，去创作美轮美奂或者专业程度很高的作品，这当然会让人兴奋。
这周北京下了雪，我在网上看到这张图，真是漂亮。
但是，这张图并不真实。
其一，下雪那天不是满月；其二，冬天筒子河是冰面而不是水；其三，在这个角度拍角楼，是看不到头顶上那些树的。
我的朋友中对这张图有截然相反的声音。有人说事实很重要，美更好，不美也可接受。有人说美是最关键的，是不是真的，无所谓。
在这个问题上，个体的观点没有绝对的对错，而互联网创造的虚拟世界，为每个人追求自身个性化的需求创造了条件，这是以人为本。
所以美国的科技企业借助资本的巨大力量在人工智能领域实现突破，研发完成通用大模型，创造出AIGC的新能力，让个体能打造美好的虚拟世界，这一整套逻辑是非常丝滑流畅的。
中国的人工智能发展，除了百度等少数几家公司坚持走通用大模型的路子，绝大部分企业研发的AI能力都是ToB的。
AI四小龙在机器视觉等领域取得了不错的成绩，使用者主要是企业和政府部门；去年盛行的行业大模型，大部分是企业自动化的升级版。当然这些能力建设和创新并非无意义，ToB数字化能帮助企业提高运作效率，在一些环节上实现流程优化和成本下降，通过自动化的检测和应对消除了人工处理的时延等等。
所以相对于惊艳的AIGC，中国发展数字化的目的是不断优化实体世界，企业的降本增效，政府的有效运作，治理体系的高效协同，提升生产力和劳动效率。这一整套逻辑也非常丝滑流畅。
【美国做工具，中国建规则】
几十年来，美国在科技方面一直保持全球主导地位，尤其是互联网诞生之后，傲视全球的高科技创新不仅为世界创造了福祉，也是美国成为全球领导者的重要工具。
科技领先不仅可以创造巨大价值，还可以制定规则，缔造有利于自身的产业生态。相对而言，中国企业虽然在产品制造和生产环节做得很好，但大部分情况下都是被动执行规则的角色，没有什么制定规则的话语权。
三十年河东，三十年河西。近年来美国经济发展越来越“虚”，第三产业在经济中的占比越来越高，企业的创新能力和成果不再高不可攀。好在数字化领域能享受到全球范围的产业红利，而且长期被资本市场看好，因此企业有足够的资源支持大规模投资，保持对优秀人才的吸引力。
随着冷战以来的技术储备行将耗尽，创新的难度越来越大，加上全球化的热潮消退，世界各国不是相互比惨就是孤立主义，美国也不再热衷制定新规则，转攻为守；但依托局部的科技创新，美国企业依旧可以在一些领域掌控主导权，引领全球的发展方向。
在AIGC领域形成突破后，在未来一段时间里，美国科技企业会完成AIGC产品化、工具化的封装，其他国家和企业只能成为工具的使用者，数字化工具的消费者。这就意味着在ToC数字化领域美国高科技企业依旧是全球的灯塔，过去几十年来一直是这个样子，没什么不习惯的。
定义规则时要依靠强大的实力来平衡各方利益，如果能成为成功的规则制定者，就能获取更大的利益。如今的中国在众多领域试图成为新的规则制定者，这是持续成长必须完成的突破。
与美国不同的是：中国的规则制定者往往不是企业，由于政府部门的权限更大，欲望更强烈，因此如今我们看到，发改委、财政部、工信部、数据局、国资委，这些单位和组织频频出手，希望利用政策的力量拉动数字化发展。
2021年12月，发布了《“十四五”数字经济发展规划》。
2022年12月，发布了“数据二十条”。
2023年8月，发布了《企业数据资源相关会计处理暂行规定》。
2024年1月，发布了《“数据要素×”三年行动计划（2024—2026年）》。
最新的动作是，2月19日国务院国资委召开“AI赋能 产业焕新”中央企业人工智能专题推进会。
肉眼可见的，国家相关部门在积极推动数据要素的确权与流通，试图在国内完成数据交易市场的创新试验，再逐步将其拓展到海外，实现数据的跨境交易。
以往企业之间的数据交易都是一对一的，现在也有些进行数据交易的黑市，常规情况下，就要等到数据交易多了再形成交易市场，并逐步完善，中间会有很多试错和弯路。所以现在中国政府部门想让数据要素交易市场形成的过程加速，这是一条发展数字化的新路。
【结语】
在创新探索的过程中，一定会遇到很多波折，经历不少失败，所以对试错过程的包容，也体现出创新体系是否成熟。
当看到一些自己不认可的行为时，可以提一些建议，但先别急着下定论。如果从根本上来说就是道不同的，那等着就好。这也是一种修养。
而且说不定在创新的过程中，有些意料之外的收获呢？当年GPU为显卡而生，后来用于挖坑，而现在成了智能算力的必需品，推动英伟达的市值突破2万亿美金，这又是谁能事先想到的啊？