在日前举行的“2023数字化转型发展大会暨数字原生大会”上，中国信息通信研究院云计算与大数据研究所所长何宝宏编写的《数字原生》正式发布。
“每一次技术革命，都会导致价值中心的转移，数字化转型的愿景是数字原生。现在的转型属于数字移民的时代，这个时代以技术为基石，以转型为起点，以算力为新的能源，以数据为新的要素，需要全新的商业模式，以创造新的价值。在技术发生重大变革的同时，核心竞争力也将随之演变，新的用户体验也将崭露头角。未来的原生世界属于数字原生代。”何宝宏说。
何宝宏认为，互联网拥有“七年之痒”的规律，每7年呈现一个新的发展阶段，从1994年的Web互联网，2001年的宽带互联网，2008年的移动互联网，2015年的产业互联网到现在的3D/价值互联网。互联网也存在持续25―30年的“库兹涅次周期”，即互联网发展的第一个阶段（1969年-1993年），核心引擎是技术和工程，主要矛盾是技术路线之争；第二阶段（1994年―2018年），核心引擎是资本和商业，主要矛盾是运营商的承载网络和互联网公司的网站；第三阶段（从2018年开始），核心引擎是ESG驱动，主要矛盾是在平台和平台上的应用。万物皆周期，技术也有幼年、青年、成年和老年期。成年后的技术，大多会活成自己曾经讨厌的样子。今天的互联网，已经活成了它曾经反对的模样。
何宝宏表示，目前正处于第三次工业与第四次工业革命的“变态期”，一种“不三不四”的转型换挡期。这次转型不可能“朝发夕至”，也做不到“朝三暮四”，预估至少会持续二三十年。互联网思维也是数字化转型的一种模式，但我们需要把这个概念继续推进，把互联网延伸到整个数字原生中去。
在何宝宏看来，算力是数字世界的第三能源，传统的“三网融合”指计算机、电话网和广电网的走向融合，未来“新三网融合”应该指通信网络、算力网络和电力网络的融合，随着基础设施的建设，算力也将成为一种网络式的服务，就像曾经的水力、电力一样。他主张把数据中心的说法替换成“算力中心”，核心能力从存储转变为计算。
对于关注度很高的人工智能大模型，何宝宏从多个维度分析了判定式AI和生成式AI、大模型与深度学习、提示工程以及AI编程。他认为，大模型的发展路径与云计算在诸多方面表现出很大的相似性，AI基础模型至少在语言领域已经表现出很强的通用性，并且正在像云计算那样成长为新型基础设施。将来，大模型将从人类训练AI到AI训练AI， AI原生和AI优先的企业将深度运用AI技术，以实现业务的持续发展。
何宝宏认为，算力、算法和数据被视为推动这轮人工智能革命的三大要素，优秀的算法可以帮助AI系统提供数据中有价值的信息，发现模式和趋势，并做出准确的预判和决策。同时，高质量的数据为算法提供了训练和学习的基础，而强大的算力则为实现复杂的算法和处理大规模数据提供了支持。经过十多年的发展，现在的AI已经从深度学习演进到了大规模阶段，它不仅是一种更“大”的深度学习，而且增加了第四个维度：知识，成为了深度学习“新”四大件――知识、数据、算力和算法。（经济日报记者 黄鑫）