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AI創(chuàng)業(yè)公司困境層層 面臨三大死穴

汽車玩家 ? 來源:今日頭條 ? 作者:趙賽坡 ? 2020-03-22 16:44 ? 次閱讀
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投資公司 a16z 上月發(fā)表了一篇分析 AI 創(chuàng)業(yè)公司困境的文章,如果你關(guān)注 AI 創(chuàng)業(yè)領(lǐng)域,一定要讀一下這篇文章,或者你也可以先看看我的點評。

這篇文章從商業(yè)模式的角度入手,將 AI 創(chuàng)業(yè)公司與傳統(tǒng)軟件公司做了對比,你會發(fā)現(xiàn)其中有太多值得思考的問題,我將其稱之為「AI 創(chuàng)業(yè)公司的死穴」

云服務(wù)的成本

AI 創(chuàng)業(yè)公司熱衷于使用云服務(wù),云服務(wù)的確可以幫助 AI 創(chuàng)業(yè)公司快速完成機(jī)器學(xué)習(xí)模型的搭建與部署,并借助其彈性的特點,使得 AI 創(chuàng)業(yè)公司可以應(yīng)對突發(fā)的流量壓力。

但這個看似甜蜜的方案背后,隱藏了眾多「套路」,一方面,整個機(jī)器學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練所需的計算、存儲、網(wǎng)絡(luò)資源非常高,這也是一個巨大成本,F(xiàn)T此前的一篇報道稱,創(chuàng)業(yè)公司在云上的花費(fèi),為 AWS、微軟貢獻(xiàn)了巨額收入。

另一方面,云服務(wù)的隱形成本還包括機(jī)器學(xué)習(xí)模型在云服務(wù)商不同區(qū)域的遷移,以及在不同云服務(wù)商之間的遷移等等。

更重要的一點還在于,困擾整個 AI 發(fā)展的算力問題,短期來看幾乎只能靠錢來解決,摩爾定律已經(jīng)失效,而 OpenAI 指出的巨大算力需求與英偉達(dá)單個 GPU 實際算力提升之間形成了鮮明的反差。

或許會有人說,分布式計算就是為了解決這個難題而出現(xiàn)的,但正如 a16z 分析師所言,這個方案解決的是速度,而不是成本。創(chuàng)業(yè)公司對于分布式計算的迷戀,無異于「財務(wù)自殺」。

人類的位置與成本

如果你聽過「沒有數(shù)據(jù)就沒有智能」,還需要記住另一句:「沒有大量被人類標(biāo)注的數(shù)據(jù),就沒有足夠的智能」。

這就涉及到了整個產(chǎn)業(yè)鏈上的人類成本。過去幾年時間里,媒體熱衷于報道哪家公司年薪百萬招募機(jī)器學(xué)習(xí)博士,但很少聽到哪家 AI 公司為獲得人類標(biāo)注數(shù)據(jù)所付出的成本,a16z 給出的數(shù)字,這個數(shù)字占據(jù)了企業(yè)營收的 10%—15%。

另一個佐證是,在被譽(yù)為「AI 第一股」的曠視科技招股說明書里,「數(shù)據(jù)標(biāo)注」人員占公司全員的比例為 17%。

這也可以解釋為何數(shù)據(jù)標(biāo)注已然成為一個巨大的產(chǎn)業(yè),利用中國天然的勞動力優(yōu)勢,數(shù)據(jù)標(biāo)注產(chǎn)業(yè)的發(fā)展[4]勢頭也非常兇猛。

如果說數(shù)據(jù)標(biāo)注只是一種外包的人力成本,那么 AI 創(chuàng)業(yè)公司還需要另一層人力成本,當(dāng) AI 產(chǎn)品滲透到各個行業(yè),創(chuàng)業(yè)公司們所面對的是一個巨大而又需要定制化的市場,換句話說,這需要大量人力去維持、開拓。

這又和傳統(tǒng)軟件公司不同,在傳統(tǒng)軟件公司,軟件的一個功能可以適配足夠多的企業(yè)和行業(yè),但在 AI 領(lǐng)域,數(shù)據(jù)源的不同所帶來的連鎖反應(yīng)到底有多大呢?a16z 分析師舉了一個例子,兩家汽車制造商的車輛缺陷檢測,看似相同,但不同數(shù)據(jù)來源決定了整個模型訓(xùn)練、部署會出現(xiàn)巨大差異。

AI 服務(wù)化是個不得已的選擇

「AI 服務(wù)化」與其說是 AI 創(chuàng)業(yè)公司的營銷詞匯,倒不如說這是一個無奈選擇,當(dāng)云服務(wù)成本無法通過規(guī)?;档停?dāng)人力成本在數(shù)據(jù)標(biāo)注與行業(yè)擴(kuò)張中居高不下,留給 AI 創(chuàng)業(yè)公司的選項委實不多。

a16z 分析師最后的總結(jié)指出,當(dāng)下很多 AI 創(chuàng)業(yè)公司更像是一個服務(wù)公司而不是軟件公司,「你可以代替某些服務(wù)公司,但無法代替服務(wù)」。

對于崇尚「軟件吃掉世界」的 a16z 而言,這個推論也向世人展示了其對于 AI 創(chuàng)業(yè)的看法,當(dāng) AI 創(chuàng)業(yè)公司被看作服務(wù)的時候,AI 創(chuàng)業(yè)公司的估值與增長空間已經(jīng)被限定,至少在硅谷,軟件/技術(shù)公司的估值為其營收的 10-20 倍,而服務(wù)類公司的只是 2 倍。

這也拋出了另一個問題:是不是即將迎來又一個「AI 冬天」?從我的角度去看,這個時期更像是「秋天」,無論資本市場還是國內(nèi)外的巨頭公司,正在更理性地看待 AI 技術(shù)與產(chǎn)品,同時也在評估其對于未來行業(yè)發(fā)展的影響。

所有這一切都在展現(xiàn)一個事實:AI 創(chuàng)業(yè)公司的熱潮已經(jīng)過去了。

聲明:本文內(nèi)容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網(wǎng)站授權(quán)轉(zhuǎn)載。文章觀點僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場。文章及其配圖僅供工程師學(xué)習(xí)之用,如有內(nèi)容侵權(quán)或者其他違規(guī)問題,請聯(lián)系本站處理。 舉報投訴
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