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AI硬件和软件谁最能淘金?七大领域AI价值全剖析

2018-5-9 16:29| 发布者: 炼数成金_小数| 查看: 13174| 评论: 0|原作者: Simon Greenman|来自: 新智元

摘要: 如今,我们正经历着一场属于AI的淘金热。数以亿计的资金正砸向各行各业的初创公司们。谷歌、亚马逊、微软和IBM,在2016年合计投资20亿美元打得甚是火热。其余公司更是与其竞争对手激烈博弈,同时小心提防那些新生力 ...

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欢迎来到AI淘金狂潮!
如今,我们正经历着一场属于AI的淘金热。数以亿计的资金正砸向各行各业的初创公司们。谷歌、亚马逊、微软和IBM,在2016年合计投资20亿美元打得甚是火热。其余公司更是与其竞争对手激烈博弈,同时小心提防那些新生力量。中国更是非常重视AI产业,欧盟也宣称将投入22亿美元来保住他们的一席之地。
 
AI无处不在。从谷歌每天3.5亿的搜索量到引入人脸识别的iPhone X,再到亚马逊的语音助手Alexa。关于AI的新闻标题更是铺天盖地,比如AI能够辅助医疗诊断,帮助银行评估客户的贷款风险,预测农民土地收成、市场情况,帮助生产商控制产品质量。并且政治、金融界的智囊团们也在积极评估AI在政治、安全等领域可能存在的风险。


AI和机器学习即将成为社会生活中不可割裂的一环。既然说AI淘金狂潮来袭,那么我们不禁会问,谁最后能真正找到金子呢?是最勇敢的极少数人?还是每个人都能分得一杯羹?绝大部分金矿都会被那些有能力提供锄头铲子的公司拿走吗?那么谁又会为淘金失败埋单呢?
 
AI的价值究竟何在?
想要弄清楚AI的价值,我们需要先要搞清楚谁将获利? (1)芯片制造商,(2)平台和基础设施提供商,(3)模型和算法设计者,(4)企业解决方案提供商,(5)垂直工业解决方案提供商,(6)AI用户,(7)国家?本篇文章将提供一种价值链框架对AI价值进行分析。


本文涉及的公司、企业都是具有代表性的重要角色,但不能做到面面俱到。
 
1. 谁拥有最棒的AI芯片和硬件?
如果说计算力的增长是呈指数型的,那么AI需求的增长速度则是有过之而无不及。AI、机器学习、大数据无一不对矩阵计算能力有着极高的要求,芯片被推上风口浪尖。

英伟达近两年的股票涨了近1500%,恰恰是因为他们为渲染游戏而生产的GPU芯片,可以完美地应用在机器学习领域。谷歌最近也发布了他们的第二代TPU。微软也正在酝酿他们的脑波芯片(Brainwave)。

与此同时,像Graphcore一类的初创公司也已经筹集到了1亿1千万美元的融资,正在向AI市场大踏步前进。传统的芯片制造商们,IBM、英特尔、高通、AMD也在蠢蠢欲动。甚至脸书也在组建自己的芯片团队。

中国作为新晋角色同样来势汹汹,中国的寒武纪科技(Cambricon)在过去的一周里发布了第一代具有自主知识产权的云AI芯片。
 
成为全球领先的芯片设计和制造商,并保持这样的地位代价是极高的。这需要及其雄厚的经济实力,以及一个世界顶尖的硅芯片和软件工程师团队。这使得后来居上者寥寥可数。正如当年的加州淘金热一样,提供性价比较高的锄头和铲子的公司最后都狠狠地捞了一笔。
 
2. 谁拥有最棒的AI云平台和基础设施?
AI竞赛的战线已经拉到了“云”里。早在2006年,亚马逊就意识到租用计算机和软件的需求将会变大,AWS(Amazon Web Service)应运而生。今天,AI的需求量越来越大,以至于许多公司开始转型去提供AI的计算平台服务(Paas: Platform as a Service)和基础设施服务(IaaS:Infrastructure as a Service)。

亚马逊是云服务领域的领头羊,但微软、IBM、谷歌和阿里巴巴紧随其后。
 
平台和基础设施的竞争目前还仅在几大巨头之间。微软的Azure公有、私有混合云服务拥有超过10万台计算机。在过去的几周中,他们宣布自己的脑波芯片将必应搜索引擎的性能提高了一个数量级。谷歌云也是不甘示弱,并且我们还看到阿里云也在悄悄地开始挤占国际市场。
 
亚马逊-微软-谷歌和IBM的持久战不会停歇。中国也正在这个战场中悄然成为鼎足之势。再一次,拥有锄头和铲子的人将会获胜。
 
3. 谁拥有最牛的算法?
谷歌,可谓在AI领域有着富可敌国的经济实力,坐拥海量数据,并且吸引着许多大咖加入。谷歌的搜索、无人驾驶、语音、智能推理等大量科研都是AI算法在支持着,现在还包括药品研发、疾病诊断等。
 
TensorFlow,这个无人不知、无人不晓的谷歌机器学习框架也无偿给AI开发者使用。他们为什么要这样做呢?谷歌大脑的负责人Jeff Dean说,如今有超过2亿的组织将会从机器学习中获益。

如果这些公司能够使用谷歌的开源机器学习软件,他们对计算能力的需求也会大幅提高,而谷歌云正是为了TensorFlow而进行的优化,所以将会成为开发使用TensorFlow较好的云平台,一旦这些公司对谷歌的软件和服务产生依赖,那么这些使用者将会成为谷歌的忠实粉丝。同样,这套逻辑对于亚马逊、微软、IBM也同样适用,他们也在积极且廉价地提供他们的AI软件服务。

这一竞赛是关于深度学习和认知算法的,这些算法将使人工智能解决方案得以应用。
 
不仅仅是机器学习算法,各公司在语音机器人、自然语言、语义分析、计算机视觉,以及复杂核心算法等一些列认知类算法的竞争上也是异常激烈。Clarifai是一家提供图像识别系统等初创公司,他们提供图像比对、搜索等服务,该公司在过去的三年中筹集了近4千万美元的资金。据估计,计算机视觉市场自2016至2025年,将会累积盈利8亿美元!
 
这么大的市场,巨头们自然是坐不住的。比如,IBM有大概20个API,这些API可以直接被公司拿来,应用到聊天、视觉、语音、语言、知识管理等人工智能应用上面。KDnuggets在此列举了50余个来自于巨头、初创的较高级认知类算法和服务(https://www.kdnuggets.com/2017/02/machine-learning-data-science-apis-updated.html)。这些服务嵌入到AI云中,使得开发者能够更方便地使用它们。刚刚,微软的CEO Satya Nadella发表声明,他们的人工智能API拥有超过1千万的使用者,其中使用聊天机器人API的开发者就有近30万。我想,任何一个初创公司,一定不会想同这些“哥利亚”竞争吧。
 
在这一领域的竞争是一种正反馈,赢家会在之后的竞争中更容易取胜。他们会有足够的能力去组建更具实力的团队,搜集更多的数据。成功的初创公司将会得到更多的投资,他们的研发也会产生更加优秀的专利、论文被发布出来,研发人员的也对某一领域有更加深入的研究,从而加速之后的成果。

这些人更容易看到AI未来的发展方向,从而引导未来的科研领域,走在其他公司的前面。这些初创公司抱着必死的决心,成功了他们会成为的公司,或被其他大公司收购,失败了销声匿迹。就算是没有商业化的科研团队,他们也可能成功,或是大公司收入囊中,14年的DeepMind就是个很好的例子,这个成立了两年的专注于增强学习算法的公司,被谷歌以4千万美元收购。
 
4. 谁拥有较好的企业解决方案
企业级软件一直以来被像Salesforce、IBM、Oracle、SAP等巨头垄断着。他们也都意识到他们的软件如果没有AI工具的嵌入将失去市场。但是这些如雨后春笋般发展壮大的初创公司在夹缝中生存的如此之好,给了他们巨大的压力。
 
我们对超过200个企业应用案例做出分析,这些案例涉及客户管理、市场管理、网络安全、人工智能、人力资源,以及自动化流程机器人(RPA)等。企业级应用是一个名副其实的万花筒,每一个技术点都有公司在提供解决方案。如今,在招聘领域,就有超过200家使用AI的公司,其中大多是是新生力量。网络安全领域的老大哥DarkTrace和RPA的领头羊UiPath都有千万级的筹措资金。这些老牌公司不希望自己的实力被新公司冲淡,他们希望用投资的方式使得自己提供的服务依旧处于领先地位。Saleforce投资了一家提供客户管理解决方案的公司Digital Genius,以及Unbable一家做企业转型的公司。

企业人工智能解决方案将提高客户服务和生产力。

这些老牌大公司面临的问题往往更加严峻。比如说SAP,他们正试图在云服务和AI捍卫自己的历史地位。我们也看到许多公司在提供能够简化AI开发使用的工具,这些工具使得AI从设计,部署到管理都更加便捷。就以机器学习算法的训练为例,通常80%的时间都会花在数据上,其次,调参训练模型也会花费大量的时间。美国匹兹堡一个叫Pettum的公司就致力于如何快速优化和部署机器学习模型,并且已经集资超过1千万资金。
 
如果这些公司能够很快证明他们的解决方案能够真实有效的满足企业需求,那么他们的前途将会是无限美好的。但是,正如软件淘金热一样,每一个领域都会只有一小部分能够笑着走出来的初创公司,如果这些公司被看出有足够的潜力或者对大公司造成一定威胁,他们就会被争购。
 
5. 谁拥有较好的垂直解决方案?
AI正引领着一场关于垂直工业解决方案的竞赛。在医疗、财务、农业、法律、工业等领域,活跃着大量的初创公司,他们虎视眈眈那些原本只属于老牌公司嘴里的食物。
 
这些初创公司如果能够获得以下资源,那么他们的点到点解决方案将会更加具有竞争力,(1)大型品牌专有的数据集,(2)在某一特定领域的专业知识,(3)一个极具天赋的AI开发应用团队,以及(4)足够的资金,使得他们迅速发展壮大。一般来说,可以称得上成功的初创公司,一般都具备完备的上市计划,较高的商业效率以及较高的投资回报率。

新的行业AI解决方案将会给组织带来力量,也会破坏组织。
 
举例,ZestFinance致力于信用额度评估领域,筹集了3千万美元。他们称自己拥有世界上最出色的数据科学家。他们当然会有世界上最出色的科学家,他们用3千万在挖人呀!而对于初来乍到的新公司而言,想要挤进这个市场就会变得非常困难,他们需要有足够的经济实力做支持。再举例,Affirm公司,为消费者提供贷款,筹集了超过7千万美元,这些公司会迅速形成一个能够保护自己竞争地位的壁垒,他们拥有足够的数据,能够吸引足够的客户,获得更多的盈利,金融的飞轮效应便得以飞速运转。
 
6. 哪些公司能够体现出AI的价值?
各大公司会积极寻找能提高他们服务的AI解决方案,他们绝不会允许那些初创公司与他们分享利益,更不会坐以待毙将优势拱手相让。现在,公司间的创新竞赛异常激烈。大公司们都有自己的智囊团,他们投资初创公司,发展壮大自己的初创公司,以使得自己在这场创新竞赛中立于不败之地。
 
大型的公司在这场竞赛中占有的优势,因为他们掌握了大量的数据。数据对于AI或事机器学习来讲就像汽油跟车子的关系一样。那么谁将会把AI的优势更好地发挥出来,是那些拥有海量历史出险数据的保险公司?还是那些了解所有客户投资行为的投行,金融公司?亦或是知道所有网民搜索历史的搜索引擎公司?

公司很好地从人工智能中获取价值,以增强客户服务,提高生产力,改进产品和服务。
 
大小公司有着不同的定位,他们从AI市场汲取的价值也有所不同。根据Garner的预测,到2022年,由AI引发的商业活动预计达到3.9万亿美元。不夸张地说,数以千计的组织需要AI为他们解决问题。公司们通过AI能够更好的满足顾客需求,节省开支,降低价格,销售更好的产品和服务。AI会使得大公司愈发强大,而代价则是那些小公司们。但是这些大公司需要一定的远见,较强的执行力,并且能够承担创新上的失败,他们的成功将会成为必然。
 
7. 哪个国家将会是AI的较大受益国?
国家之间同样在争夺AI的支配地位。中国在这一战场上可谓毫不畏惧。中国对于AI技术人才发掘,初创公司成长的投资力度可谓相当之大。中国宽松的管理环境,尤其是对数据使用方面的控制,这使得中国在安全和人脸识别领域处于世界领先地位。

就在近期,一位中国的警察从一场音乐会的5万名观众当中成功辨识出了嫌疑犯。中国的商汤科技,致力于大规模人脸分析和图像分析,筹集到6千万美元成为世界上最有价值的初创公司。

根据中国市场报告显示,他们的移动市场是美国的3倍,移动支付更是50倍于美国,这就是一个巨大的数据优势。而欧盟对于数据隐私的严格把控可能成为欧洲AI发展的制约因素之一,投资22亿美元的收效有待观察。

这些将是人工智能的主权赢家吗?
 
近期,英国、德国、法国、日本都相继宣布了他们的AI战略。比如,法国总理马卡龙宣布,法国政府将在未来的5年内投资1.85亿美元来支持AI生态的建立,这其中包括搜集大量的公共数据。谷歌DeepMind、三星已在法国巴黎建立实验室,富士通也成立了巴黎研发中心。英国也刚刚宣布将要投资1.4亿美元用于支持AI生态建设,其中包括1000名博士生的资助项目。

但是,如果一个国家开始投资AI生态系统的建设,谁将会成为最终的受益者呢?英国、法国培养出来的博士生最后被谷歌挖走吗?同时,这些机器学习工程师会有一个六位数的年薪,而绝大部分的经济价值都会被这个美国掠去,他的股东们,还是美国国债持有人,他们会成为最后赢家?
 
AI势必会增加公司和国家的效率和财富。但是,当30%-40%的工作被机器取代,这些财富又将如何被重新分配。经济学家这个时候又会跳出来说,历史上增加技术自动化的教训还在。我们是会创造就业机会还是剥夺它。公众争论的焦点往往围绕Geoffrey Hinton的一句话展开,他说当机器可以通过图像诊断疾病时,放射科的医生就该下岗了。

但是我们反观中国市场,中国的放射科医生每年会阅读超过1.4亿张肺CT图谱,而AI将发射科医生从阅读大量的肺癌图像的工作当中解放出来。工作并没有减少,正相反,对于高效较精确的诊断人才的需求反而增加。但是,不可否认,当财富最终聚集在少数的拥有技术和数据的公司或者国家的时候,动乱就可能发证。而那些技术相对落后的国家,将会遭殃。因为AI只会不断提升拥有高端技术实力的国家,弱势国家只会更加落后,这也就回到了前文提到的正反馈这个概念。
 
总结:
通过对AI布局的分析,我们确确实实地处于一个AI的黄金时代。对于AI的经济价值如何迁移,总结以下几个方面:
 
1. 全球的技术巨头们将会成为这场淘金热的锄头和铲子— 为任何想参与淘金的人提供工具。谷歌-亚马逊-微软和IBM正在争夺AI的头把交椅。他们一股脑的提供芯片、云、算法和服务。中国的阿里巴巴、百度现在后来居上。小的初创公司更是不容小觑。
 
2. 成群的初创公司致力于认知类算法、企业解决方案、垂直工业解决方案的研发。这些公司想要生存,需要拥有垄断的数据、专业的领域知识、雄厚的经济实力并且能够吸引到顶尖的人才。真正的赢家会是哪些能够真实有效解决实际问题的公司,而那些投机倒把的公司将无立足之地。争购可能会成为初创公司的阻碍,也可能是他们通向成功的垫脚石,很多公司可能会最终消失在人们的视野当中。

3. 公司们早已蓄势待发,有人说AI的产值会达到万亿美元,而这些大公司将要瓜分这样一块蛋糕。AI能够提升顾客体验,提高生产效率,提高自动化水平,提高产品和服务的竞争力。这块蛋糕的大部分都来自于那些掌握大量且有价值数据的公司,那些拥有大量客户群体的公司,以及那些涉及行业广泛的公司。大公司会越来越强大,但是这要求大公司具有足够的领导力,机智的头脑。这些公司比如谷歌、脸书、苹果、亚马逊他们本身提供AI服务,当然就会拥有巨大的客户群体。传统行业从零售,医疗到媒体行业,从业人员开始担心自己的饭碗,因为AI算法将可能成为他们的直接竞争者。
 
4. AI国家之间的竞赛同样在进行着。中国对于想要在2030年成为AI领袖的意图并未刻意遮掩。中国具备社会结构的优势。而很多欧洲国家正在试图说服他们的政府减少对于AI的投入,因为他们觉得他们培养出来的人才最后很可能被这些AI巨头们收入麾下,比如中国、美国的AI公司。
 
总而言之,AI淘金热会助力那些能够控制AI工具,技术,数据,工程师,并且拥有一定规模产业,客户和资本的公司和国家。这些公司和国家将会成为这场淘金热的较大受益者。

但是,也会有一小部分最勇敢的初创公司能够发现那些被遗忘在角落的金矿,而像所有淘金热一样,大部分初创公司会成为牺牲品。也会有很多人觉得他们并未感受到这场淘金热所带来的任何影响。

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