关于全球数字化指数（GDI）的几点看法

关于全球数字化指数（GDI）的几点看法

2024年12月10日，受老朋友邀请，参加太和智库与华为在京联合举办的2024全球数字化指数研讨会。平时做研究，只有把一个问题搞明白了，才能写论文。搞不明白的问题，是没法发表论文的。但是越是搞不明白的问题，才是重要的问题。借着这个场合，抛出一个我一直没有搞明白的问题——AI的智能如何量化。

以下是我的发言。

10多年前，华为还主要是通信企业，那时候计算的指标叫做全球连接指数（GCI），主要在意的指标是通信方面的。只是计算通信方面的指标，并不困难。统计各个电信运营商的数据，就可以了。而现在的华为，远不止是一家通信企业，还生产终端设备、汽车、芯片、操作系统、云计算等，GDI要测量的也不止是通信了。全世界的企业，可能也只有华为会对于这么广泛的指标都感兴趣。

GDI考虑了四类指标，连接、数字底座、绿色能源、政策和生态。绿色能源方面，我很外行，就不发表意见了。我想谈谈对于其他三类的看法。因为我大学本科学的是通信，对于连接了解一些。我读博士以及参加工作，研究的是人工智能，AI属于数字底座。政策和生态中，有和终端设备相关的指标，我也可以谈一谈。

通信和AI比起来，AI很不好量化。如果外行问我，现在的无线通信比以前的快多少。我会简单地回答，5G的下载速度大概是4G的10倍吧。如果想要特别精确的回答，那可以用测试软件实际测试。但是如果外行问我，现在的人工智能比以前的人工智能智能多少。我很难给出一个数字。我如果回答他，今年的AI比去年的AI更智能，那是废话，谁不知道呢。用一个量化的指标来反应AI的智能程度，这个问题，我想过很多年，没有答案。

人工智能系统都是细分领域的。细分领域对AI的水平进行量化是有办法的，比如，围棋AI，就按照人类围棋选手排名的规则进行排名。比如，指纹识别也是一种AI，如果以前的指纹识别系统可以区分10万人的指纹，而现在的系统可以区分100万人的指纹，那就是区分能力提高了10倍。再比如，现在的AI语言大模型参加高考，高考成绩就是一个指标。今年的高考，AI的文科成绩已经达到一本线了，理科成绩达到了二本线；如果明年的高考，AI文科能够考上北大，理科能达到一本线，那说明水平就是提高了。

但是这些都是细分领域的指标。不像通信，AI没有一个通用的性能指标。AI模型的参数量可能是一个指标，但是它的意义没有通信带宽那么明显。AI性能的理论指标不好定义，对于GDI不是多大的问题，只要指标与AI的能力相关，对于预测GDP有用，和AI的投资直接相关，那这个指标也就够用了。要这么看，目前的数字底座指标也是合理的。

智能手机渗透率是放在第四类指标。我猜测这个指标，大部分国家差不多。在发达国家，高端手机的比例会高一些，但是高端和低端手机使用的应用是类似的，对于ICT基础设施的需求也差不多。

在终端设备方面，未来几年，可能越来越重要的指标是XR眼镜的渗透率。这份报告对于2030年的预测是，XR眼镜会达到十亿部。到时候，不仅仅是数量很乐观，而是XR眼镜对于ICT（更高的带宽、更强的计算、更大的存储）的需求，要远超过手机。GDI的各个指标是基于2030预测来归一化的。当前XR眼镜的数量太少了、使用时长更少，和手机相比，几乎可以忽略，所以今年的指标没有它，也是合理的。即使统计这个指标，最高国家的指标也很低，对于GDI总分没有影响。

祝贺华为做了非常出色的全球ICT市场研究工作！谢谢！

参考资料

• 全球数字化指数GDI，https://www.huawei.com/cn/gdi