理想照进现实:AI独角兽们没有收益

战胜李世石,战胜最强DOTA职业战队…DeepMind的技术在最近几年频频登上各大科技媒体的头条,但与此同时,DeepMind的商业化之路依然摇摇无期,四年里交出了

入不敷出的不仅仅是领头羊一家,包括大名鼎鼎的Open AI以及众多人工智能研究项目均没有实现商业上的胜利,问题到底出在哪里?

从2010年成立以来,DeepMind就一直在烧钱,若不是财大气粗的谷歌在2013年以6亿美元的天价收购,DeepMind大概早已不复存在。

谷歌对于DeepMind充满了期待和耐心,尽管连年亏损,谷歌还是为DeepMind报销各种开支费用,并提供非常可观的研究资金。

另一家明星AI公司Open AI也抱着金主爸爸的大腿,2015年由马斯克等硅谷企业家成立,虽然该公司的研究成果对外开放授权,却依然在2017年就获得了10亿美元的融资。

2019年,马斯克退出Open AI,公司终于放弃了“预防人工智能可能造成的灾难性后果”这一经营理念,宣布从非营利组织转变为公司,随即在当年7月获得了微软提供的10亿美元融资。但如果没有外部资本的支持,Open AI依然无法面对自身的巨大开销。

加拿大的Element AI享有和前两者同样的声誉,它于2016年创立,发起人是图灵奖得主Yoshua Bengio,Element AI背靠着全球最大深度学习社区,想要打造类似于IBM那样的智能咨询公司,估值一度达到10亿美元。

但在2019年,该公司却被美国云计算公司ServiceNow低价收购,按照该公司2.57亿美元的融资总额计算,2.3亿美元的收购价完全是一种耻辱。

没有商业收入是它叫好不叫座的原因,Element AI的年收入只有约800万美元,在被收购前被曝出资金链断裂,大量员工被解雇的消息。

虽然硅谷有众多的软件工程师,但AI作为一个新兴的产业,专业性的教育资源和人才依然紧缺,招聘这些人才的薪资标准远远超过普通软件工程师。根据DeepMind的财报,该公司2019年的人员成本增长了18%,达到近40亿人民币。

Element AI在顶峰时拥有超过500名员工,其中不乏各路专业于深度学习的高阶人才,这对于手持2.6亿美元现金却收入甚少的公司来说,如果没有外部资本持续注入,就会陷入无底洞。

除了人员成本外,另一个烧钱大户是设备,深度学习建立在对海量数据的分析和处理上,对计算机资源的需求极高。这就需要购买大量的专业CPU和GPU,比如微软为Open AI打造的用于训练的计算机,花费上亿美元。

起初AlphaGo的硬件平台采用了传统芯片:48颗CPU和8块GPU,AlphaGo的分布式版本则利用了更多的芯片,40个搜索线颗GPU上。

谷歌花重金构建了TPU服务器,几乎免费把算力提供给Open AI,而后者单个模型的一天开销就达到33万人民币。

无论这些公司的技术如何惊艳,都无法规避它们依然缺乏实际大规模商业应用场景的窘境。其中一个很重要的原因是,很多AI算法都是针对某一特定的限制场景进行开发的,比如在围棋和dota中,都有特定的限制环境,而现实环境可能要更加复杂,不确定因素更多,这些算法不像自动驾驶系统,没有针对非游戏场景进行泛化训练,也没有很多数据可以拿来学习。

目前,这类AI公司把主要商业目标定在了医疗领域,比如AI判断肿瘤等疾病,但由于涉及到审核、资质和传统利益错节的医疗体系,这类应用依然没能实现大范围的推广。

在经济学人最近的一项调查中发现,北美AI技术的下沉点主要集中于生命科学、零售、制造和金融服务领域。 其中,约1/3的公司处于探索(exploratory)阶段,1/3正在进行一到两个项目试点(experimental),只有1/10的企业在有限领域中真正达成了商业合作(apply),广泛部署(deloy)企业仅2.5%。

和自动驾驶不同,这类公司的技术普遍更集中于To B领域,比如商业合同审查、网络安全服务、效率管控系统等等,本身的体量和盘子就不大,所以往往在收入上的表现会显得不尽理想。

无论如何,AI还是保持了巨大的商业潜力,比如基于计算机视觉的自动驾驶,和基于自然语言处理的智能音箱,已经构建了一个巨大的新市场。

而DeepMind、Open AI等公司,所探求的是更深度的人工智能技术,它们的技术启迪了现在应用型AI技术的发展,未来的新技术还会催生出新的商业模式。

大公司愿意花重金布局未来,比如谷歌和微软,百度也将每年15%的营收用于AI研发,累计投入已近千亿元。李彦宏说的没错,对人工智能要“长期坚持、坚定信仰”。

由于人才和设备两方面的压力,研究性AI公司注定了要背靠大树的发展路径,与未来巨大的收益比起来,眼下燃烧的经费其实微不足道。

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