尽管亚马逊用了各种手段降低成本，甚至连机器人都用上了，但在季报中，公司仍然表示：“我们预计物流成本将会持续增加。”为什么快递会越来越贵？背后是强势增长的经济，和不断上涨的人力成本。物流快递行业说到底还是劳动密集型行业，大量的快递员支撑着整个电商行业。
根据美国劳工部11月初公布的最新非农人口就业数据，目前美国失业率仅为3.7%，为49年来最低水平，处于充分就业市场，预计平均工资涨幅为3.1%，这也是2009年4月以来的最大工资涨幅。与就业数据同步出炉的是亚马逊涨薪的消息，11月1日，亚马逊宣布将美国公司员工的最低时薪上调至15美元/时，而时薪已超过15美元的工人将获得每小时1美元的加薪，彭博社称部分新员工的加薪幅度高达40%。
美国10月非农就业增长25万，失业率降至48年新低(来源：彭博社)
支付难，人力贵，是美国电商的现状。而相比之下，有支付宝和微信支付两大互联网巨头打造的线上支付环境，有较廉价的劳动力来完成数以亿计包裹的运输，中国电商有更优越的发展土壤，也创造出了全星球最大规模的双11购物节。
大数据的未来在中国，而不在西方？
双11当天，哥大全球中心(中国)邀请周以真教授在北京办了一场关于大数据发展的研讨会。会议现场，一位供职于欧盟驻北京大使馆的官员提出了一个出乎意料的问题：大数据的未来更有可能在中国，而不是在西方国家？
周以真在哥大全球中心(北京)召开大数据研讨会
他谈到欧盟最近开始实施《通用数据保护规范》(GDPR)，“整体来说，我们欧盟对大数据的发展和使用非常担心。我们最近通过了GDPR，虽然能保护隐私，但我们也担心这项规范会影响大数据行业在欧洲和美国的发展。”他停顿了一下，提出问题：“可能大数据的未来在中国，无论是大数据的收集，还是政府的支持态度都更为乐观，或许未来大数据在中国的发展会比西方国家更好？”
欧盟官员提到GDPR，又被称为史上最严个人数据保护条例，意在保护欧盟公民免受隐私和数据泄露的影响。这部规范适用于欧盟各个国家，不需要各国单独批准，自2018年5月25日生效之日起，该法规将适用于所有欧盟成员国的法律。
当这部隐私保护条例颁布时，有评论称“给所有的科技巨头带上紧箍咒”，该法律不仅仅影响欧洲公司，而是规定任何存储或处理欧盟国家内有关欧盟公民个人信息的公司，即使在欧盟境内没有业务存在，也必须遵守GDPR。简单来说，只要有欧洲人上了这个网站该网站就必须遵守GDPR。而如果企业违规，将承担巨额赔偿，法律规定每一单GDPR违规行为将受到高达2000万欧元的严重处罚，或者上一年全球年营业额的4%，以较高者为准。就连科技巨头亚马逊在2017年的销售净利率都不到4%，也就是一旦违规，亚马逊一年的净利润都不够交罚款，辛辛苦苦忙活了一年就白干了。
当欧盟在用法律严管大数据时，中国在干什么？各个地方政府出台各种优惠政策吸引高科技公司入驻，发展大数据产业。偏居一隅的贵州，最近几年重点扶持大数据产业，吸引了苹果、高通、微软、戴尔、惠普、英特尔、甲骨文等企业的入驻，从今年2月28日开始，苹果中国用户云服务改为由贵州省属国有企业云上贵州公司提供。除了贵州，山东、湖北等各个省份都将大数据产业视作拉动地方经济发展的“香饽饽”。
西方国家对大数据侵犯隐私的担心和中国地方政府对大数据行业的欢迎，形成巨大反差。对此，周以真教授认为，大数据的应用一直都是一把双刃剑，一方面能极大方便人们的日常生活，另一方面侵犯个人隐私。
她解释道，目前科技企业都会有一些隐私保护条例，企业需要遵守规则，而消费者可以免费使用服务，但需要授权允许企业获得个人数据。这是目前科技企业的商业模式。
“目前科技巨头，特别是总部在美国的科技巨头，脸书、谷歌、微软、亚马逊，现在都尽量去做正确的事。用户的信任关系到企业的生死存亡，如果用户不信任科技企业提供的服务，就失去了用户，就意味着没有数据，他们的商业模式完全依靠收集这些数据，没有了数据就没有了公司。”她强调：“亚马逊、谷歌、微软等企业都开始积极的自我审查。他们要保证能得到用户的信任，同时还能赚到钱。”
对于中国和西方国家的“大数据竞赛”，她笑谈，中国人口基数决定了，中国有更多人，会产生更多的数据，能更好的加以利用。
但大数据并不是“人海战术”，背后还需要靠算法、机器学习、人工智能等技术手段的革新。“我并不是说在技术发展水平上，中国一定会超过西方，技术发展水平指的是算法。西方和中国都会推动数据行业的技术发展，从不同的角度，中国从大数据方向，西方是从算法创新的角度。目前在美国，我们还在继续研究深度学习，但另一个方向是强化学习(reinforcement learning)。”
“我不能预测中国与西方国家谁能更胜一筹，但我知道中国有很多人，有很多数据，有很成功的公司。”
2018年阿里双11，已经创造了全星球最大的购物节。罗马非一日建成，天时地利人和缺一不可。美国没有双11，但有优秀的科学家、强大的学术团队、领先的科技巨头，这场“大数据竞争”或才刚刚开始。
