区块链是新基建的铸器之法

  ——深度解读外滩大会及《寻找区块链力量》第四集众位嘉宾关于区块链在新基建里的作用

  邱明[1]，许兰兰[2]，唐颖[3]

 

  在9月24日的外滩大会主论坛中，伴随着醇香扑鼻的卢旺达咖啡，清华大学国家金融研究院院长朱民、中信集团总经理奚国华和蚂蚁集团董事长井贤栋畅谈数字技术在抗疫和恢复期中起到的重要的作用。大势风起，英雄所见略同，在9月10日的《寻找区块链力量》第四集中，全国社保基金理事会原副理事长王忠民、银保监会重点金融机构监事会监事陈伟钢、蚂蚁链方案与创新部总经理李杰力也品茶细论了区块链技术对于新基建和中国产业数字化的推动作用。
 

  在第四次工业革命中，移动互联、云计算、大数据、AI、生物识别、脑机结合、区块链、量子计算、纳米材料、基因编辑等技术在跨学科领域、多维度方向上都在取得突破，为什么我们说区块链技术是正在全面铺开的新基建浪潮里能够改变生产关系的数字技术？在新基建为产业数字化夯实基础的过程中，为什么我们说联盟链将支撑起区块链应用的主力架构模式？
 

  对于《寻找区块链力量》第四集的关键字“型”，李杰力有一个非常好的比喻：“型”这个字，下面是一个“土”字，代表着以实体经济为基础，以真实的实体经济的强大依托。左上方是一个“开”字，这代表了区块链是新的数字技术，这样的一种开放创新的精神。右上方是一个“刀”字旁，那代表的是一种全新的技术，强大的工具。我们用这样强大的工具在数字经济里去开疆拓土，去创新。另一方面也提醒着我们，特别是在金融科技领域里，对于创新我们也要注重风险，要有敬畏之心，要守正创新。本文就是深入探讨区块链技术在数字新基建里所起到的“铸器”的作用。

 

  一、 新基建的数字技术建设为算力的飞跃发展“筑路搭桥”
 

  (一) 数据中心和智能计算是科技企业在新基建里布局的关键
 

  2020年3月央视报道“新基建”的七大领域：5G、大数据中心、人工智能、工业互联网、特高压、城际高速铁路和城际轨道交通、新能源汽车充电桩之后，4月20日国家发改委首次明确新基建主要包括三方面内涵：一是以5G、数据中心、人工智能、云计算为代表的信息基础设施，二是以智能交通、智慧能源为代表的融合基础设施，三是重大科技和产业技术等创新基础设施。这也是朱民院长在外滩大会上表达的观点，政府需要做的第一件事就是推进建设科技基础设施枢纽，推动科学家的研究和企业的落地。
 

  今年4月，阿里云宣布未来3年再投入2000亿元人民币，用于云操作系统、服务器、芯片、网络等重大核心技术研发攻坚和面向未来的数据中心建设。5月份，腾讯宣布未来五年将投入5000亿，用于新基建的进一步布局。对比两家科技巨头在新基建的投入（图1），我们可以清楚地看到，在算力基础建设，扩大云数据中心的规模以及智能计算的能力是科技企业在新基建里布局落子的关键。王忠民副理事长谈到的IDC提升到智能分布式数据库，在新一代的AI+云计算平台上就可以实现。

  图1 腾讯与阿里在新基建领域的布局对比

 

  (二) 区块链技术确保认知世界视角的真实准确并改变生产关系
 

  人类世界包括物理世界空间与人类社会的关系运作，既是数据所反映的真实世界的映射，也是人类借助数据、描述、认知、研究并改造的对象。世界分离成为现实和数字两个平行的世界，将现实世界通过一定的方式映射到数字世界，就可以较为精准地描述现实世界，并按照人类熟悉的认知方式模拟现实世界的运行[4]。
 

  目前的数字经济的发展还只是改变了连接、记录、存储和计算处理的手段，并没有改变数据背后所反映的行为逻辑和权利义务关系。当区块链技术作为连接实体经济的真实数据与智能决策的基础时，就具备了影响和改变分配机制的能力。
 

  正如陈伟钢局长和王忠民副理事长都谈到的，在实体经济运行的五个主要环节（投资、生产、分配、消费、储蓄）中，当区块链技术能够收集可信的数据并构建消费互联网和工业互联网的基础设施时（图2），那么向下可以改变分配机制，向上可以通过智能决策来连接投资与储蓄的功能，实现资源的优化配置。
 

  图2 区块链是实体经济循环中分配机制的基础设施

 

  (三) 云+AI的中心化趋势与区块链+IOT的分布式趋势互为补充
 

  现在中国经济实力最强的北上广深等大城市都在全力比拼一个新的指标—计算力。在IDC/EMC发布的一份报告中，最近十年来，全世界算力的增长远远滞后于数据的增长。导致这一算力瓶颈的，是两场革命：一个是互联网革命，另一个是AI革命[5]。根据来自罗兰贝格等国际权威机构的数据，在全球各国总算力的排行榜上，中美两国遥遥领先。紧随其后的，也都是英、法、德、印、日等经济强国（图3）。
 

  图3 中美总算力遥遥领先

  从运算模式来看，从中心化的大型机（IBM360）到80年代PC的普及和90年代互联网1.0的兴起，是第一轮的计算范式从中心化到分布式的转变。移动互联网和Web 2.0把分布式的应用推到一个新高度。但是伴随着AI和大数据应用的成熟，更强的计算需求必须要在云端集中更多的计算资源来完成。
 

  现在运算模式呈现向两种不同方向，但是互为补充的方向发展趋势（图4）。一方面云+AI成为通用计算平台，可以承载复杂AI和大数据的海量计算的需求，加速社会数字化升级的趋势。另一方面，区块链+IOT是新一代的分布式端口平台，成为流量和可信数据的入口，也可以进一步支持边缘计算的应用。
 

  图4 云/AI是新的通用计算平台，区块链+IOT是新的端口

 

  二、 联盟链是区块链落地应用的主要架构模式
 

  (一) 数据成为新的生产要素
 

  数据的权利和价值来源于现实世界，是第二性的，需要与数据所映射的对象相联系，与数据再加工过程中的人的劳动相联系。数据的价值是借助特定的算法和模型使用来体现，并通过内嵌数据的产品和服务来实现。
 

  数据在价值实现中，可以发挥三种功能[6]：
 

  1) 提供新认知的可能性。通过更广泛、细致、实时反馈的动态数据，可以更好地了解和感知研究对象。
 

  2) 降低现实世界中的试错、匹配的交易成本。如果数字世界的数据能够真实可信地反映现实世界，在资源配置的时候，就可以达到更好的资源优化的效果。
 

  3) 减少人类行为的主观不确定性，提升处理效率。
 

  数字技术的发展有“反身性”的特征，即对自身的认识会改造自身，所以数据的生产、改造和使用与数据所反映的对象是相关的。那么数据所反映的对象是否对于所收集的数据拥有一定的权力，如何介入数据产业链，并利用数据所创造的价值都是需要从法律法规和行业实践中考虑的问题。

  2019年在党的十九届四中全会上，第一次在党的文件中将数据与土地、资本、劳动力、技术并列成为第五大要素。2020年在《中共中央国务院关于构建更加完善的要素市场化配置体制的意见》中，针对数据市场存在的体制机制问题，提出政府数据共享、社会数据价值提升、数据的资源整合和安全保护等方面的改进建议，并从数据市场、交易、自律机制和场景运用等方面，健全数据要素市场的运行机制。

 

  (二) 区块链是促进数据安全和隐私保护的重要技术
 

  数据要成为第五大生产的要素，就必须解决数据安全和隐私保护的问题。李杰力提到了两种技术，一个是授权，一个是零知识证明，就是既能充分证明自己是某种权益的合法拥有者，又不把有关的信息泄露出去。零知识证明是构建多方安全计算（MPC）的基础能力，而多方安全计算是隐私计算的一种方式。
 

  隐私计算，根据中国信息通信研究院的定义，是指在保证数据提供方不泄露敏感数据的前提下，对数据进行分析计算并能验证计算结果的信息技术。广义上是指面向隐私保护的计算系统与技术，涵盖数据的产生、存储、计算、应用、销毁等信息流程全过程，想要达成的效果是使数据在各个环节中“可用不可见”（图5）。在保证数据安全的前提下，让数据可以自由流通或共享，消除数据孤岛问题，从而释放数据更大的价值，提升生产效率，进而推进产业创新。
 

  1) 基于密码学的多方安全计算（MPC）技术。通过秘密分享、遗忘传输、混淆电路或同态加密等特殊的加密算法和协议，从而支持在加密数据上直接进行计算。理论上，在不考虑代价的“理想”情况下，多方安全计算技术能实现任意的计算“功能”，并且达到比较高的安全性。但是由于数据通信量骤增，计算效率损失大和需要极高的算力要求等因素，MPC的技术产品化还有一定的限制，相关的技术解决方正在积极探索。
 

  2) 基于可信硬件的安全沙箱计算（TEE）技术。其核心思想是构建一个硬件安全区域，数据仅在该安全区域内进行计算，利用可信任执行环境TEE防止操作系统恶意地查看应用执行环境的内容；利用安全沙箱防止恶意应用通过特殊调用控制操作系统。
 

  3) 基于人工智能的联邦学习技术。在横向维度，每个参与者在本地训练计算自己的样本，只分享模型训练的梯度；纵向维度，各参与者训练各自的（“向量映射”），共同训练上层模型。两个维度的融合，从而让多个相互不信任的数据拥有方不必共享数据的基础上联合进行模型训练。
 

  4) 差分隐私(Differential Privacy)，保护的是数据源中一点微小的改动导致的隐私泄露问题。
 

  蚂蚁集团开发了一个大规模多方安全计算商用平台—摩斯Morse，直接向其他企业机构提供个性化的多方安全计算服务，解决业务实际的问题。在功能模块上，开发了用来做数据安全与隐私保护的TED ENGINE引擎，就融合了敏感数据智能打标技术（Tag）、AI安全增强技术（Enhance）和智能威胁识别技术（Detection）三项技术。在Enhance技术中，蚂蚁集团又以差分隐私和可信硬件为重点开发方向。
 

  图5 区块链为隐私计算技术提供可信数据层

 

  (三) 信息的货币价值不同，在现有机构之间的信任机制基础上使用区块链技术实现最优化的效能和安全平衡
 

  在商业场景中，使用区块链技术的安全性需要考虑违约成本（攻击区块链系统，然后对链上数据造假需要付出的成本）和预期的造假收益。区块链上数据的流转范围越大，对于信任的要求越高。违约成本与潜在获益之间的关系，决定了机制设计里信任成本的高低（图6）。

 

  图6数据的货币价值及流转范围决定了违约成本与潜在收益的关系

  在极端的情况下，链上的数据代表“数字货币”而且有最广泛的流转范围，比如比特币链上的数据直接就代表着货币价值并具备了全球流通范围，那么造假成本会远小于潜在的收益。攻击者有极大的经济动机去攻击比特币网络，所以比特币网络需要通过耗费巨大的资源来挫败可能的攻击者（掌握51%的算力）。
 

  在大范围协同的场景，比如几十万企业用户使用区块链发票，区块链上记录的发票信息虽然也与货币相关，但是由于单个发票的金额还是有限的，而且上链的企业单位已经与税务部门存在一定信任机制，所以有攻击者要耗费巨大资源来在联盟链上造假的可能性就很小了。
 

  在有限范围内的协同场景，比如奚国华总经理在外滩大会上提到的：中信银行在雄安新区建立的贸易融资交易平台，集聚43家同业参与，累计办理业务超过3000亿元，该平台安全高效，初步形成了区块链应用的“雄安模式”，就是在效率和安全性方面的好案例。李杰力提到的蚂蚁双链通，也是在供应链的协同场景中，在已有的信任机制上，打破数据孤岛，把银行与中小供应商连接起来，提供普惠金融的服务。  
 

  三、 区块链助力建设有温度的数字社会
 

  我们在对人类历史最近一百年的回溯中发现，每一次技术变革，都会引发全新的人与信息交互方式的变革，也会带来不同程度的工作生活方式的改变。人类社会的秩序建立在共识的基础上，没有共识的规则，就不可能有正常的社会关系。而数字社会是一个高度万物互联的社会，它与传统社会最大的区别，就在于它能够运用数字资源，达成传统社会所不能达成的目标，而区块链作为一种新的数字技术，代表了一种开放和创新的精神，也代表了一种对现实的超越与温度。
 

  (一) 时间银行
 

  正如罗素所说“能够聪明的利用闲暇时间是文明最后的产物。”伴随着人类寿命的延长，和工业革命带来的技术发展，人们的闲暇时间不断增多，如何合理安排并创造价值，让时间和空间具有可交换性，美国一位教授埃德加・卡恩（Edgar S. Cahn）在上个世纪90年代提出了完整的“时间银行”概念，并付诸实践。王忠民副理事长在瑞士就看到了“时间银行”落地的实践。
 

  2018年年末，中国人口年龄结构出现重大拐点：老少结构开始倒置，60岁以上老龄人口的数量和占总人口比重首次超过少儿人口的数量和占总人口比重，随着中国从年轻社会到老龄社会的转型，“年轻存时间、年老享服务”的时间银行互助养老、爱心循环的模式，也在多地落地。
 

  但是如何解决异地时间提取和通兑问题，以及单位时间创造的价值如何衡量，如何设计时间的一般等价物等机制设计问题，如何构建能够支撑时间银行运作的技术基础和技术体系的问题，在区块链技术出现之前，是没有很好的答案的。
 

  我们知道，人类社会的数字化跃迁基于个体数字化，个体的数字化基于信息的数字化，信息的数字化则需要嵌入每个人的时空行为，区块链作为一种时间编码和空间编码的结合体，拥有时间戳、智能合约、分布式记账三种工具，它能够记录每一个每一天的时空行为，因此区块链作为一种技术基础，成为了人与人之间的时空交换的唯一合适载体，世界各地的时间银行所面临的问题，將有望得到解决。
 

  (二) 公益事业的数字化
 

  在传统的公益形式中，货币和财富或者各类资源占据了重要的比重，但财富本身是有限资源，财富在公益形式的流转过程中也会存在一些追溯、信任的问题，在2019年95公益周期间，阿里巴巴正式对外发布“链上公益计划”，基于区块链打造透明公益基础设施，并向全行业开放。同期，基于该计划的第一个区块链公益项目也同步落地，在全球范围内首次实现了公益项目善款可上链、过程可存证、信息可追溯、反馈可触达的多端参与模式。
 

  另一个大胆的想象是，不仅财富可以作为公益的主题，如果将时间资源也纳入人们的“财富”体系中，空余时间的流转也能创造巨大的价值，这在某种程度上呼应了前文提到的时间银行，另一个角度上讲，也是对科技介入的一种呼吁——将有形变无形。
 

  综合以上两点，不难得出结论，区块链是实现人们时空新模式的技术基础。在中国人口老龄化的背景下，无论是从公益科技化的角度还是建设有温度的数字社会的角度，区块链作为一种底层技术逻辑，都发挥了非常重要的作用。如本文开篇提到的，利用好区块链这个工具，我们可以构建新一代价值互联体系，推动新基建迅速铺开，让数字经济走向更普惠、透明、可信的美好未来。
 

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[1] 邱明是罗汉堂资深专家，前蚂蚁金服研究院副院长

[2] 许兰兰是罗汉堂高级专家

[3] 唐颖是罗汉堂高级专家

[4] 陈道富，《从数据要素到数据资源》，摘自《数据要素-领导干部公开课》

[5] 张静波，《新基建的背后，是一场算力之争》

[6]陈道富，《从数据要素到数据资源》，摘自《数据要素-领导干部公开课》