互联网上下50年,万字长文推演Web1.0到Web5.0(1)

简介: 互联网上下50年,万字长文推演Web1.0到Web5.0


如果说2021年科技圈最火的概念是“元宇宙”,那么2022年最火的一定是Web3.0了。目前看来,较早定义Web3.0概念的,是区块链研究员Eshita。


Web1.0:可读 ReadWeb2.0:可读+可写 Read+Write

Web3.0:可读+可写+拥有Read+Write+Own



不过,从直观感觉上来讲,这个划分可能不太准确。毕竟在2004年之前就有大量的BBS、社区和论坛,还有QQ这样的社交软件,可以做到信息的读和写,读和写应该并不是Web1.0和Web2.0的本质区别。今天的头条新闻和当年的门户网站看起来都是信息分发,但它们无论是从技术还是业务逻辑上都有本质的区别。

Web3.0的“Own”不代表价值。资产,从定义上来讲,就是透过交易或非交易事项,能以货币衡量,能够为个人或企业带来收益的东西。如果不能变现,不能流通,不能带来现金流,所有权也没有价值,一栋坐落于衰退地区的每年需要缴纳大额房产税的房产可能是个负资产。前段日子在朋友圈看到关于Web1.0到Web3.0的一个调侃,觉得还有点意思,于是结合自己过去的一些经历,再开了一下脑洞,补充了一下对Web4.0和Web5.0的想象。之后有不少朋友对这个段子感兴趣,于是花时间写下这篇文章,使得段子变得有逻辑,这样也能让自己信服未来是美好的,值得努力再奋斗几十年。我这个调侃也结合了我自身的经历,我学过自动化和模式识别,研究过1年的脑机接口项目,然后从事了十多年的信息化、数字化和数据技术相关工作,折腾过一年的区块链和量子应用,在工作之余也对经济理论比较关注。不卖关子,先给大家看一下Web1.0到Web5.0的推演过程,然后再详细展开每个阶段的故事。



从Web1.0到Web5.0——关键时刻的预测


Web1.0


1993~2004年,信息的共享和交互


标志性启动事件:Mosaic浏览器的出现,是点燃因特网浪潮的火种之一。


变革原因和对Web2.0的影响:互联网产生了大量的数据,但是因为技术瓶颈无法盈利。


Web2.0


从2004年开始,数据价值深度挖掘,产生互联网巨头


标志性启动事件:谷歌在2003年后陆续发表关于GFS、MapReduce 和 BigTable的论文。


变革原因和对Web3.0的影响:智能数据的价值深度挖掘,互联网巨头开始盈利,并形成垄断,在智能手机带来APP数据隔阂,用户需要更开放和公平的互联网。互联网平台已经深度数字化,孵化了各种大数据和云计算的技术底座。


Web3.0


从2018年开始,数字化的普及和对等价值交换


标志性启动事件:《通用数据保护条例》(GDPR)的发布。


变革原因和对Web4.0的影响:数据平权和对等价值交换打破APP的隔阂和互联网平台的垄断,个人和组织的深度数字化,积累可以孵化AI的完备数据画像,量变引起质变。


Web4.0


预计从2030年开始,意识的交互


标志性启动事件:面向个人的完备AI助理,通过熟人的“图灵测试”。


变革原因和对Web5.0的影响:对人类大脑和行为的深度模拟,完成Web5.0需要的智能基础,人机融合可以进一步解放生产力。


Web5.0


预计从2045年开始,意识的互联,人机融合


预测标志性启动事件:人机融合的图灵测试。




Web1.0:信息共享的时代在Web1.0时代,诞生了门户网站、聊天软件、BBS、电商购物网站等互联网应用。这个时代最大的特点是联网在线,任何线下的场景搬到线上就可以获得火热的关注。Web1.0的兴起很重要的两个原因是个人计算机的普及和因特网的大众化。


由于互联网用户增多,产生了巨量的内容和数据,服务器的硬件成本和技术团队的人工成本急剧上升,互联网企业压力巨大。门户网站的盈利方式主要靠广告,但是一个网页的页面布局空间有限,容纳太多广告的话会影响用户的体验。如果不能产生个性化的广告和精准的推送,从多个客户赚取广告费用,那么互联网公司的营收就无法支撑庞大的基础架构和技术成本。Web1.0时代的社交软件也很难把客户的各种数据保存在服务器端,因为数据的存储和处理成本过高。Web1.0里,大多数互联网应用只能做到信息的发布、共享和交互,很少能做到更深层的价值挖掘。第一代互联网在盈利模式上始终是个难题,这个问题导致了第一次互联网泡沫的破裂。1994~2004年,是第一个互联网浪潮兴起、泡沫和衰退的完整周期。


在Web1.0时代,虽然名头响的是互联网企业,但是在市值和盈利能力上还是那些企业信息化的IT巨头们更胜一筹,例如微软、思科、英特尔、IBM等。互联网给数据技术带来的最大挑战就是数据量极大,但是单位数据的价值不高。企业的应用和业务流程数据往往是抽象和精炼的数据,如果把那些IT巨头面向的企业级信息化的数据和系统比作工厂在矿山里炼金,那么互联网的数据处理就像是在河里淘金,这两个场景需要的技术体系完全不同。互联网企业需要以极低的成本来收集、存储和处理数据,然后通过精准的广告体系来变现。

延展思考


* Web1.0时代,你每天花多少时间上网和线上社交? 









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