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在窦勇看来，“数据本身并不具备价值”，只能获取信息。信息经过加工、整理才能形成知识，通过应用产生智慧，而智慧的应用又会产生新的数据，从而形成一个迭代循环。而存储成本的降低和计算性能的提升，则推动了大数据产业的不断发展。

最近，“中国独角兽（秋季）峰会”在南京举行，由南京市鼓楼区人民政府主办，鼓楼高新区管委会、鼓楼区发改局（经信局）、创业黑马、i黑马旗下的企业服务垂直媒体B2B圈联合承办。达晨财智的业务合伙人窦勇出席了此次会议，并发表了主题演讲。

窦勇表示，达晨财智在大数据领域，通过六个维度的投资，总额达到了10亿元，已经投资了大约30家大数据公司。目前，这些公司的后续融资平均金额为4000万元，整体估值平均上涨了五倍。窦勇详细阐述了大数据、云计算和人工智能之间的关系，并分析了大数据1.0时代的发展现状、投资逻辑和企业估值。

窦勇指出，“数据本身并不具备价值”，只能获取信息。信息经过加工、整理才能形成知识，并通过应用产生智慧，而智慧的应用又会产生新的数据，从而形成一个迭代循环。而存储成本的降低和计算性能的提升，则推动了大数据产业的不断发展。

以下是窦勇演讲的主要内容：

达晨创投简介

达晨创投成立于18年前，目前管理着226亿元的资金，累计投资了456家公司，其中71家公司已成功上市。

云计算、大数据和人工智能

1. 云计算

云计算的目标是合理调配资源，主要实现时间和空间的协调效应。简单来说，云计算让一台台物理机相互连接，使用户能够方便地获取计算、存储和网络资源。

从物理层面看，企业计算中心的服务器集中起来，实现了时间资源的弹性，但对空间资源的弹性较弱。虚拟化技术解决了这一问题，但也带来了部署实施的难度。人们希望有一个单独的算法，让机器管理机器，从而搭建基础框架。这就是云计算的基础——IaaS层。然而，光管这一层还不够，还需要开发应用——PaaS层和SaaS层，云计算也随之诞生。同时，也出现了私有云、公有云和混合云等多种形式。

私有云：服务器放置在企业内部。

公有云：服务器托管在云计算提供商那里。

混合云：同时使用公有云和私有云，将不涉及核心资产的数据放在公有云上，核心资产的数据则放在私有云中。

2. 大数据

大数据是一个热门话题，但数据本身并没有价值。只有经过加工、整理，才能形成知识和智慧。而存储成本的降低和计算性能的提升，则推动了大数据产业的发展。

自古以来，数据一直存在。为什么这个时代的数据架构如此庞大？这是因为计算性能的提高和成本的降低。80年代，人们接触不到互联网，只能通过报纸、电视或收音机获取信息。随着IT技术的发展，人们逐渐发现了数据背后的价值。

2005年，雅虎为了应对网页搜索的技术瓶颈，成立了项目小组，最终诞生了分布式存储和高性能计算两项关键技术。2009年，Splunk的上市带动了行业的热潮。

国内的大数据热潮始于2014年，至今已有五年的发展历程。在数据1.0时代，我们解决了认知问题，认识到大数据的重要性。随后，随着市场的不断迭代和演变，从资本的角度来看，大数据行业经历了许多起伏。2015年，新三板的推出和2016年网络安全法的出台，使大数据行业回归到了本质。

大数据和云计算密切相关。云计算提供了平台支撑，使得大数据能够落地应用。同时，大数据也为云计算提供了应用场景。

3. 人工智能

人工智能同样是个热门话题，但其实很简单。人们希望通过机器等方式让生活变得更加便捷。最初，人们教机器规则和方式，机器一学就会。但随着技术的发展，人们发现机器需要自己去调整和学习。这推动了神经网络的发展，使得机器能够自主学习和调整。

大数据行业的机会

在未来五年，大数据行业将会如何发展？目前，数据格式已经发生了很大变化，语音、文本和图片都成为了数据的一部分。在这个行业中，有三波人在创业：掌握技术的人、拥有稀缺数据资源的人以及从国外或高校回来掌握先进数据技术的人。这三波人构成了过去五年国内大数据企业的基本生态图。

从产业角度看，我们将数据分为三类：消费大数据、机器大数据和工业大数据。在消费领域，中国互联网已经占据了主导地位，数据获取相对容易。而在工业领域，大数据的应用尚处于初级阶段，仍有许多机会等待挖掘。

大数据企业的投资逻辑和估值

大数据企业通常会认为自己非常优秀，拥有科学家和重量级客户。然而，在轻资产领域，很少有大数据企业能够真正实现盈利。因此，大数据企业的估值更多依赖于双方的资源匹配，而不是单纯的技术或数据量。

一些大数据企业在展示时遇到了问题，例如机器故障或缺乏实际应用展示。另一些企业则直接复制国外的大数据架构，缺乏实际应用。还有一些企业声称拥有大量数据，但实际上数据的来源和使用权限却存在问题。

因此，数据的价值在于融合场景，而不是单纯的数据量。只有融合场景的数据才能产生实际价值。此外，数据量并不是越大越好，脱离场景的数据毫无价值。

需要注意的是，数据的价值在于融合场景，而不是单纯的数据量。基于场景的数据才具有实际应用能力。

总的来说，创业是一条艰难的道路，过程中很容易失败。因此，创业者需要谨慎前行，珍惜每一次机会。