长久以来，科技人员一直想设计出能够模拟人类大脑运作的电脑，他们于钻研人工智慧和机器人，製造有能力打败西洋棋大师的电脑，不过这些计划顶多只能获得有限的迴响。电脑和人脑运作的基本结构具有极大差异，有些事情电脑做的比人类好，比方说长等式的速算，或是筛选数百万份的文件，从中找出几个关键字。然而，有些连三岁小孩都会的ABC简单的事情，电脑并不会，例如知道一只用线条画的牛和真正的牛同样都是牛。电脑当然无法和人脑稿层次的运算过程并驾齐驱，譬如灵机一动，把风马牛不相及的概念串连在一起。打造一款具有人类思考能力的电脑是一条漫漫长路，或许从一开始就是个天方夜谭。

不过，电脑科学家透过人类大脑的研究进行学习，并且借用人类的预测模型，建置了以模式运作的电脑系统。这些系统以自己的方式建立记忆组块，并根据预测模型产生行为。感测器可以把资料馈送给电脑，同时进行模式的建立和预测模型的测试。

具有前瞻思考能力的企业，已经开始採用这些新的系统，捨弃官僚组织型态，以更接近人类才干的模式来运作。这些企业可以运用科技察觉市场的风向变化、不断调整策略、并抢先一步行动─这便是「两秒优势力」。

结果证明，只要在紧要关头，比对手早一步掌握一小撮正确资讯，比起延迟十天半月，才取得全部资讯来的有价值多了。事件发生后，运用资料库去分析庞大的资料，就像要韦恩 格雷茨基去翻出他征战过的所有参赛记忆，来分析为什么上一场比赛没有得分，然后为下一场比赛拟出作战计划。虽然这样的模式或许有其价值，但是现在已经不够看了。企业希望能像格雷茨基那样先发制人，利用有效率的「心智模型」，在事件发生前赢得些微优势，当机立断地决定下一步要如何出招。公司行号将能够预测客户的需求，商店不会再出现商品库存量太多或太少的问题，执法人员也能防患未然，遏止犯罪行为的发生。

好几股趋势的汇流，加速了两秒优势力科技的成形。

过去五十年来，我们一直生活在资料库科技的世界。企业和政府机构透过与个人的互动（填写个人资料表、预约记录）、交易资料（提款机、网路、信用卡）和大事记（棒球记录、墨西哥湾的飓风观测数据、洛杉矶guoji机场的航班离境资料）来蒐集资料。我们将这些资料输入结构化的资料库，经过整合、比对和分析，来挖掘过去发生过的事情。

资料库可能会告诉零售业者，八月份帮宝适纸尿裤的业绩成长百分之五十，建议大卖场那个月应该增加库存。或者，航空公司可以透过资料库知悉，当某段航程的票价调降二十美元，就会大幅侵蚀竞争对手的市场佔有率。人口普查是一个庞大的资料库，它可以看出一国人口每隔十年的变化型态。

资料库可以协助主管根据过去的结果，为未来的行动作出明智判断，那是极具价值的。此外，资料库也愈来愈具备即时处理能力。数十年前，管理阶层必须对资料库提出资料需求，然后等上一天或一个礼拜的时间来跑出结果。到了二○一一年，资料库已经可以飞快地更新资料，并立刻根据排山倒海而来的资讯，列出过去发生过的事情，来回应管理者资料查询的结果。

资料库科技几乎对世界各地、任何规模的所有企业的营运都非常重要。但是，如今资料库正遭遇重大的困难。基本上，资料库锁定的都是过去的资料，它们分析已经发生的事情，而不是预测未来即将出现的事件。此外，随着资讯来源的不断膨胀，资料库也快要被资讯的巨浪淹没，资料库的技术将会追赶不上资讯爆炸的速度。

二○一○年，全球数位资料的储存量已经超过1,200个exabyte的规模（1个exabyte相当于一兆本书的内容）。每隔两年，资料量就会成长四倍，其中百分之七十的资料是个人创造出来的，包括社群网路的个人资料、YouTube的影音视讯、Twitter的推文、潘朵拉线上音乐盒（Pandora）的自动音乐系统服务、和Four square的定位登入资料；其他则来自五花八门的感测器，包括放置在浮标用来记录海湾水域的晶片；行李箱上的无线射频识别标籤（RFID tag），每次行李一送上行李舱或要从机舱门卸下时，就会向航班发出通知；以及全球几十亿支的手机─每只手机随时都在更新手机持有人的位置以及机主的移动方式。

同一时间，储存技术的快速进展，将会使得蒐集和储存所有大量涌入资料成为可能。儘管资料愈多，ABC有其弥足珍贵之处，但是资料量太庞大也会让人吃不消。假如为了回应每次的查询，就必须利用资料库技术将所有资料过滤一遍，这样将会造成资料库的瘫痪，资料库的回应速度一定会变得其慢无比。就像格雷茨基不可能在比赛中逐一搜寻所有的记忆一样，企业也不可能每次要找答案时，就进行一次地毯式的资料蒐寻。

如果电脑的运算能力，能够提稿到追上资料膨胀的速度，那么资料储存量的快速飙升，或许就不是什 大问题了，但这是不太可能的事。自一九七○年代以来，电脑运算速度一直按照摩尔定律所阐述的速率在进化：也就是说， 微处理器可容纳的电晶体数目，约每隔十八个月便会增加一倍。一九八○年到二○○○年末这段期间，电脑系统的速度快了好几百倍。但是，现在个别电晶体的尺寸实在很小─仅由不到十二个原子构成─已经没有多少再压缩的空间。目前应用在几乎所有电脑的运算技术，ABC多也只能够再快两、三倍而已。

为了面对一触即发的资讯大战，科技人员正在寻求替代的运算方案。其中ABC具有潜力的一条路，就是开发更接近人类大脑的电脑─就像格雷茨基那样，利用资料来建立模型的技术，用资料的学习，来取代依赖整个资料库的学习。这项技术将能够解读即时事件，进而预测未来的发展。

这种技术发展的速度和灵活度，变得愈来愈重要。无论是企业界、政府单位和日常生活，能够反应的时间愈来愈少。激烈的竞争，迫使这个世界以快捷无伦的速度运转，没有人能承担根据过时资讯而导致反应太慢的代价。根据当下正在发生的资讯来预测未来事件的能力，将成为新的竞争优势... ...

本文摘自商周出版/城邦文化《2秒优势力》／作者：维微克 拉纳戴夫（Vivek Ranadive）及凯文 曼尼（Kevin Maney）