电信行业七大规律

电信业的七大定律浅析

电信业所具有的外部性、规模性、自然垄断性和全程全网性使其发展遵循着一定的定律。这些定律包括：摩尔定律（Moore's Law），迈特卡夫定律（Metcalfe's Law），马太效应（Matthews Effect），吉尔德定律(Gilder'sLaw )，达维多定律（Davidow's Law），新泰尔定律（New Tarr's Law) 和高氏比特需求定律（Gao’s Bit Requirement Law）等。

摩尔定律（Moore's Law）：这一定律是以英特尔公司创始人之一的戈登·摩尔命名的。1965年，摩尔预测到单片硅芯片的运算处理能力每18个月就会翻一番，而与此同时价格则减半。摩尔定律是用来度量晶体管技术，反映了影响市场的技术因素，体现为信息技术的性能价格比；实践证明30 多年来，这一预测一直比较准确，预计在未来仍有较长时间的适用期。估计到2010 年一台普通电脑的运算能力是1975 年时一台普通电脑的1000万倍。

摩尔定律的背后实际上是学习曲线（Learning Curve）。学习曲线说明了随着产出的增加，厂商不断改进它的生产，结果单一产品的成本不断下降。学习曲线最初是在飞机制造业中发现的，现在主要被认为在IT 的硬件业中发挥巨大作用，它显示了一条下降的边际成本曲线。当以太网用户多到一定程度，成本可以战胜任何标准和其它技术优势，把以太的市场竞争带到胜利。当GSM 手机套片降到10 美金以下，移动通信的发展很快就会饱和。

迈特卡夫定律（Metcalfe's Law）：以太网标准的制定人迈特卡夫认为网络的价值随着网络用户数量的增加而按几何级数增长。也就是说，使用网络的用户越多，网络的价值就越大。每一个新的用户将给接入这个网上的其他用户带来附加价值。它反映了影响市场的社会需求因素，体现为信息网络的扩张效应；从目前的趋势来看，互联网的用户大约每隔半年就会增加 1 倍，而互联网的通信每隔100 天就会翻一番。目前全世界的网络用户已达到5 亿左右，预计4 年内就将飚升到10 亿。这种大爆炸性的持续增长必然会带来网络价值的飞涨。

迈特卡夫定律是基于每一个新上网的用户都因为别人的联网而获得了更多的信息交流机会。对于迈特卡夫定律，指出了网络具有极强的外部性和正反馈性：联网的用户越多，网络的价值越大，联网的需求也就越大。假设每个人的平均消费信息点是50 个上网交易需求点，一个人上网就意味着有50 个信息点又被增强、激活。网络用户越多，网络的重复价值就越大，网络上的交易就越值钱，也应该越能挣钱。

马太效应（Matthews Effec）：在网络经济中，由于人们的心理反应和行为惯性在一定条件下，优势或劣势一旦出现并达到一定程度，就会导致不断加剧，而自行强化出现”强者更强弱者更弱”的垄断局面。马太效应反映了网络经济时代企业竞争中一个重要因素——主流化。同时它也反映了影响市场的人类行为因素，体现为滚雪球效应。这种马太效应经常发生在普遍被预测界所关注的所谓增长“拐点”上。在拐点出现后消费行为出现雪崩现象。像移动通信市场上的短信业务或联通虚拟运营的引入就是很好的例证。

吉尔德定律（Gilder's Law）：据美国激进的技术理论家乔治·吉尔德预测，在可预见的未来（未来10 年），通讯系统的总带宽将以每年3 倍的速度增长。随着通讯能力的不断提高，吉尔德断言每比特传输价格朝着免费的方向下跃，费用的走势呈现出“渐进曲线”(Asymptotic Curv e)的规律，价格点无限接近于零。该预测数据的可靠性目前已经不太符合实际了，但是它代表的一种趋势是可以肯定的。本定律的部分失效是由于吉尔德在预测时没有区分电路带宽消费和分组带宽消费的外部条件，在早期，两者的发展是很难看出区别的。但随着应用不断的深入，分组带宽的消费每年欲呈现3倍的速度是需要一定的条件，从下面的“泰尔定律”来看，外部条件尚未达到，但吉尔德预测的趋势将仍然有效。其中，所指的价格点是每64Kbps。

达维多定律（Davidow's Law）：达维多定律认为进入市场的第一代产品能够自动获得50%的市场份额，所以任何企业在本产业中必须第一个淘汰自己的产品。英特尔公司的微处理器并不总是性能最好、速度最快的，但它几乎总是新一代产品的首家推出者。同样，微软公司的MS-DOS 和Windows也并不是当

时最好的微机操作系统，但它通过和IBM 结成战略联盟并不断推出新产品，终于成为市场的主流产品，无人能与之抗衡。在中国，五笔字型输入法也是典型案例。早期国家任何评比，五笔字型都没有名列前茅，但市场进入却是最为迅速和普遍的，因此占据汉字输入大部江山。实际上达维多定律体现的是网络经济中的马太效应（Matthews Effect）和我们经常说的“奥林匹克定律”。IT 与电信领域的竞争实际上是一种奥林匹克运动，即市场只承认竞争中的“金银铜”得主，第4 名以后都是没有市场效益的，另外只靠单项金牌不行，要靠金牌总数取胜。

达维多定律说明了网络经济中的主流化（Mainstreaming）现象。由于消费者对于一些网络产品的使用产生习惯性，他们的消费行为显示出巨大的粘性，这些消费者很难再转而使用其他的相似产品。

新泰尔（New Tarr's Law）：新泰尔定律是在MIT 博士Greg Tarr 的移动价值链定律基础上发展而来的。所谓泰尔定律是Tarr 博士（GT VenturesFounder）在日本和韩国研究无线数据的发展规律时所发现的，它与分组（数字化）网络的个性化特征和本质是相吻合的。“新泰尔定律”则在移动数据基础上对宽带数据与NGI 特性的适应做了补充。所谓新泰尔定律是数据资源网络[ Internet、Mobil Internet、NG-Internet ]当且仅当在运营（含虚拟运营）、终端、业务使能等各方面都在利润共享的环境下，达到协同工作时才能真正发展起来。该定律适用于宽带网络和无线数据网，如3G、2.5G、MBWA、BB等。

新泰尔定律的发现将对一直困惑移动数据和宽带为什么不赚钱，网络又为什么不能盈利，但又有很多人和资本不断跟进和投入的现象给出合理解释。也将给人们对于该网络什么时候开始赚钱，它具备什么样的客观规律，以及如何发展该市场给出一种重要的指导方法。

泰尔定律表明，数据业务的市场不单纯是网络设备的成熟可以决定的，需要终端、内容、应用、用户消费行为、软件开发商都达到均衡成熟时，才可以发展起来。它是一个产业价值链，缺一不可。如何营造此产业生态环境，让所有环节都有投入的动力，是解决数据网络赢利的关键。因此3G、CDMA1X/EV/DO、3G+宽带、BB等都需要价值链全部环节的支持，只有配套完整才能够出现赢利现象。

高汉中比特需求定律（Gao's Bit Requirement Law）：高氏比特需求定律把流通在网络中的数据流分为两种：一种是工作所用的文件，占用带宽非常小，但非常重要；二是娱乐等所用视频等，重要性不大却占用大量带宽。一个重要现象既：重要数据的网络空间需求小，不甚重要的数据却抢占了绝大多数的网络空间，也就是说网络需求是反比例的，这个道理就是比特需求定律（Gao’s Bit Requirement Law）。反映在网络上，结果是如果1%的人使用视频，那么视频所占的网络空间为90%；如果5%的人使用视频，这个份额将达到99%；随着网络应用的深入，视频应用人群上升到10%或更高，网络何以承受？

传统IP 协议不能很好地消耗带宽，因此高氏创造了MP 协议及相应机制和模式终端解决方案，但网络至今仍没有解决MP （媒体协议：适应90%带宽需求的协议）的支持问题。如何建立一个适应带宽/业务呈反比的“比特需求定律”的下一代网络，该网络的发展基本上符合吉尔德定律和新泰尔定律，使得网络发展与业务同步（业务环境和带宽需求均衡）发展，是下一代以分组交换为核心的网络的新课题。

高氏比特需求定律说明IP 协议只适用于传统Internet 业务，对于具备电路特性的宽带实时媒体流，则可能存在另外一种适应协议MP。这意味着网络上存在三种经典业务，分组数据（IP）、话音（TDM）、多媒体流（MP）。以往只有适应前两种的解决方案，因此很难协调解决大容量媒体流的问题，与混合业务问题。找出第三种业务特性解决方案也许不失为一种突破。

归纳与小结

以上几个定律，目前在电信业评论中被普遍承认和谈论。它们都有着不同的关注角度和适用范围，只有把这些定律的适用范围搞清楚了，才能明了它们在网络经济中发挥的作用。如下面两个表格所示：

启示及规律的应用

把上述的定律对应到目前的电信行业中，我们就能够解释最近电信业的剧烈振荡现象和网络泡沫的出现。我们会发现，光有先进技术没有社会需求不行；光有社会需求，没有相应的支撑技术也成不了事；光有支撑技术，没有相应的价值链环境也不行。而社会需求与人类行为是密切相关的，不同时期又有不同的人类行为。

摩尔定律供给我们的技术动力太大，最基础的技术——芯片密度每18个月翻一番令我们的遐想太多，似乎冒出什么想法，就能付诸实现。这虽然有利于创新，但容易使人头脑发热，冲晕了头，于是就涌现了过多的泡沫，不得不饱偿苦果。技术上的先进与支持，还不能决定产业发展趋势，产业需要配套的东西太多，必须经过市场检验的技术才可能成为赢利，这点容易被人们忽略。但从另外一方面看，摩尔定律对边际成本的影响巨大，根据目前的推算，根据摩尔定律芯片可以做到0.02 微米，既成本还可以有9 倍的缩小。换句话说，现代技术的产物其成本还可以再降低9 倍。假想当前的MP3、移动电话、集成WLAN 的笔记本电脑主套片降价 2 倍的话，市场会发生什么情景？可以想象现有产品的市场发展空间是多么巨大。

迈特卡夫定律告诉我们，当很少用户共享同一个网或应用时，网络相对于单个用户的总价值是很小的，当用户很多时，价值就会变得很大。因此一项新业务要被接纳，必须克服从稀少状态（此时对任何人没有太多价值，新用户没有兴趣加入）转向稠密状态（此时对每个人的价值都很大，新用户加入的兴趣也很大）这一不易逾越的壁垒。一种新的通信应用很可能会流产，因为它的初始价值可能如此地小，以致于没人会有购买的兴趣，或者是因为它并不是真正的社会需求。也就是说，当真正的社会需求没有搞清或没有到来时，上述巨大的技术驱动力会使人到处莽撞，又时时碰壁。3G 与NGN 推广的历史清楚地证明这一点，在跨越本定律中的裂谷时，需要掌握诸如泰尔定律、比特需求定律等新规律。

马太效应告诉我们，当我们没有找到符合现时人们心理反应和行为惯性的切入点时，雪球就滚不起来，或者能滚起来的雪球不是真正想要的。因此控制和掌握马太“拐点”就成为一个公司领先或抢先一步的关键，马太效应出现前与出现后的增长是不一样的，准确预测和驱动是市场成功的决定因素，它与下面定律可以结合应用。

吉尔德定律的指导意义是，Internet 或NGI 的带宽增长每6-9 个月就增长一倍，既所谓的光带宽定律。该定律由于产业配套，或应用业务制造链的断裂而没有真正实现，但随着数据价值链的不断成熟（大约3-4 年以后），吉尔德定律必将重新发挥作用。数据网络的价值链与电路网络的价值链截然不同，对于带宽的使用也是非均衡和等带宽分配，因此人们也在开始怀疑IP是否是承载所有业

务的最佳协议。

达维多夫定律告诉我们，市场进入是非常关键的，应当抢先进入前三名。很多大公司自持反映速度快，功力深厚，快速拷贝能力强，而屡次败给那些弱势竞争者而丧失先机。这种奥林匹克式的原则在电信与IT 界体现的淋漓尽致，尤其在产品市场机会窗非常小，产品周期短的情况下更是如此。数据类产品就具备技术含量高、周期短、聚类相关、批量小、频谱宽等特性，在丧失PSTN 杀手业务的同时，也丧失了PSTN 的杀手设备。因此，数据产品的市场成功，就更看重奥林匹克效应。

新泰尔定律揭示了这样一个道理，数据应用的网络建设不单纯是设备问题，典型案例是3G 网络，制造商早就可以提供成套的商用3G 设备，运营商也具备了3G 执照，但运营没有起来，反而都在花比网络和执照更大的精力和财力在满世界地给3G 找应用与业务，找业务开发者，找3G 应用的赢利模式。因为任何一环不解决，就不可能使3G 正常运作起来。在宽带运营中，也具有同样特性，个性化应用的生成，软件开发，业务使用计量，终端，宽带数据消费形式，用户愿意付费的业务等，都是需要同步交付的。否则，只能收取网络承载费用，因为你无法进行业务区分。在3G/4G 和NGN 的发展中，业务提供与商业运营模式是最受关注的两个方面，依据泰尔定律，可以肯定，NGN 和3G 的市场推广模式、销售模式、业务提供模式以及众多的商业操作与传统PSTN 是截然相反的，“价值链”模式是一种全新的营销模式。因此在NGN 与3G 的研发和市场推广中，一定要按照规律办事。

比特需求定律则暗示，是否到了该怀疑IP 的时候，当前网络上关于多媒体通信的能量还没有释放出来，如果释放该能量，那么，网络的新时代就会到来。网通与铁通都秘密开始了MP 的试验，希望创造出“吃”带宽的业务与应用，以解决带宽富裕的困惑，获得网络建设的新的动力和市场竞争的先机。

认识以分组交换（PDM）为代表的新一代网络特性、市场表现和规律，需要认真研究这些规律的特性及彼此之间的联系。我们目前对于NGN、3G、宽带智能业务的困惑和弥茫很多就可以通过这些规律来释疑和解决。对于资源子网的研究还不够充分，在NGN/NGI 中，网络资源的分配与通信子网资源的分配如何

映射，业务协同如何处理，业务平台对业务“流”的支撑和感知是否能够达到可赢利的程度，都还是尚未解决的课题。

业务的规模性与全程全网特性对于普及应用来说也具有重大的意义。如前所述，迈特卡夫定律，用户数的平方决定网络价值，而用户消费又是个性化的，既用户数与网络业务成线性关系，因此，网络的价值与业务的平方也成正比。个性化业务的颗粒度一般很小，只有当这种小颗粒很多时，才符合用户的个性化需求，用户数量才能增长，网络的价值（使用和实际价值）和收入才能增长。我们已经从新泰尔定律出发，基本解决了数据宽带和移动网络的赢利模式问题，解决了该网络的运营模式和业务开发模式问题，给出了网络的建设和赢利模型。由此可见，在数据网络可赢利、可运营模型下，综合应用以上定律，是可以预测出未来的发展趋势和方向，以及市场的需要的，这为当前的电信网络走出低谷带来了新的希望和生机。