从“四大分类”探寻数字化发展之规律

预测型定律：预测发展趋势

摩尔定律：预测微型处理器将变得低廉。每18个月，集成电路上可容纳的元器件的数目就翻一倍，计算机等IT产品的性能就翻一番。类似地，反摩尔定律提出相同性能的计算机等IT产品，每18个月价钱就会降一半。

吉尔德定律：预测未来网络将变得低廉。运算性能的增长速度主要是由摩尔定律决定的，而主干网带宽的增长速度至少是运算性能增长速度的3倍，所以主干网带宽的增长速度大概是每6个月增长一倍。这使得网络费用在未来可能降为零。该定律还提出最为成功的商业运作模式是价格最低的资源将会被尽可能地消耗，以此来保存最昂贵的资源。

梅特卡夫定律：预测未来网络的巨大外部效应。某消费者对某种商品的需求量随着其他人购买数量的增加而增加，此为外部正效应；反之则为外部负效应。梅特卡夫定律认为网络价值同网民数量的平方成正比，即网络外部效应随着网民数量的增加而呈现指数级增长。

库伯定律：预测未来无线数据通信的大爆发。频谱效率每30个月就要翻一番，即在指定无线电频谱中传递的信息量每两年半就翻一番，这表明了无线数据通信的大爆发。

库兹韦尔的奇点理论：预测纯人类文明将终结于2045年。奇点是指人类与其他物种（物体）的相互融合，即计算机智能与人脑智能兼容的那个时刻。库兹韦尔的奇点理论认为，到2045年，奇点就会出现，由于计算机的计算能力剧增和其成本骤减，计算机所创造的人工智能的数量将是当今存在的所有人类智能数量的大约10亿倍。

解释型定律：解释发展现象

安迪-比尔定律：解释IT产品由耐用品变成消耗性产品的原因，即硬件提高的性能很快会被软件消耗掉。这是对IT产业中软件和硬件升级换代关系的一个概括。

边际收益递增规律：解释互联网规模经济的产生原因。互联网信息产品生产复制的可变成本几乎可以忽略不计，且生产复制的数量一般不受自然能力的限制，即产量增多带动收益增多，而成本并没有随之增多，呈现边际收益递增规律。

强反馈效应与锁定转移：解释互联网马太效应的产生原因。随着越来越多的消费者采用某种消费模式，对每个消费者来说，新商业运作模式都会变得越来越有价值。该消费模式不断得到推广与普及，从而产生正反馈和锁定现象。反之，随着消费者放弃采用该消费模式来消费，该消费模式逐渐失去价值，负反馈将占主导地位，最终使那些坚持使用的顽固者陷入困境，从而被迫支付更高的转移成本。

基因决定定律：解释企业转型失败的原因。某企业在一个领域特别成功，当开拓新领域时，会不自觉地用原来的做事方法及思维方式去应对新市场；成熟的企业一旦有新业务和原来的传统业务冲突，通常采用的策略就是牺牲新业务，让转型多了隐形的屏障，这就是很多企业转型失败的原因。

描述型定律：描述发展特点

721法则和流量不等值定律：描述互联网市场格局的特点。当某个领域发展成熟后，市场份额排名第一的企业占据着60%～70%的市场份额，制定该领域的游戏规则。市场份额排名第二的企业占据着稳定的20%～30%的市场份额，剩下的市场参与者共占10%的市场份额。流量不等值即市场份额排名第二的企业的价值可能不及市场份额排名第一的企业的1/10，其他参与者更少。

描述网民心理与网络传播现象的相关定律：罗密欧朱丽叶效应，即一个人内心所激发出的心理抗拒，是网络舆论应对与引导中常见的现象（类似超限效应下的逆反心理）；回音室效应，即网民会固守在符合自己偏好的信息与意见的圈子中，各种圈子之间相互隔绝甚至对立，促使信息得以极化和放大，一些意见相近的声音被不断重复；乐池理论，即网民注意力和网络传播力的大小往往并不是由事件的重要性决定的，而是由事件的戏剧性程度决定的；羊群效应，描述网民个体的跟风从众心理；首因效应，描述网民个体在接受网络信息的过程中，通过最先输入的信息对客体以后的认知产生的影响作用；踢猫效应，即网民的负面情绪一般会沿着等级和强弱组成的社会关系链条依次传递。

引导型定律：引导发展方式

达维多定律和诺威格定律：引导互联网企业的发展路径。英特尔公司的前任副总裁威廉·H.达维多认为，企业如果要在市场上占据主导地位，就必须不断更新产品，第一个开发出新一代产品。彼得·诺威格则提出当一个企业的市场占有率超过50%以后，就不要再指望在市场占有率上翻番了，即一个居于市场主导地位的企业不能盲目追求市场占有率，而是要不断开拓新的财源（如新市场、新盈利模式），才能保持经久不衰。