五千年(敝帚自珍)

主题:【原创】德国大众和工会达成协议 -- 假日归客

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家园 人工智能的真正盈利,在可预见的未来仍为时过早

这不是我的话,而是公司一把手前几天的原话。他是去年习总来美国,能一起上桌子吃饭的之一。

公司是世界上一只手数得出来的靠AI话题实现市值超XXXXX亿美元的业内公司。也是给市场上最大的那些玩家提供AI芯片的公司。

有一位美国同事打了个比方:美国淘金热时,有多少人真正淘到了金子发了财不知道,但是卖淘金工具的公司都发了大财 ---- 单位就是给怀着AI淘金热的众多公司提供淘金工具的。

这里分享几点一把手的判断:

1、现在市场上有太多的公司的CTO们被CEO与董事会逼迫着,不得不拿出相当多的科研预算来搞AI----因而必然挤占了自身业务发展所应该的科研预算投入

2、而这些跟风开发出来的AI原型,真正能落地的极少,能赚钱变现的几乎没有

3、投入AI看上去,可以裁人,减少成本,但是考虑到硬件、软件投资、更新(并不是一次性的),数据采集成本、模型训练成本,尤其是培训具备AI相关知识的员工成本 ---- 加起来,现阶段并不比不用AI省成本

4、预计真正能在AI上咬牙持续投资下去(每家公司每年净投资须X百亿美元以上比如微软,坚持Y年),并能看到AI盈利的,全世界不超过5家

5、一把手曾问过世界上靠广告最赚钱的那家公司的一把手:你们花这么多钱搞AI,现在已经有了新的赚钱应用场景吗?对方老老实实回答:还没有,不过是更有针对性的向肚子饿了喜欢吃买麦当劳的人,投放定制麦当劳广告

6、水果的AI很落后(或者说,远远落后业内领先者)我公司作为苹果20年的供货商,知根知底

再分享一下我老婆公司的AI实际应用(她的硕士在国内中科院自动所模式识别实验室,博士在美国一只手数得着的图形图像实验室,毕业论文也是基于AI的医学应用)

她公司技术部门也跟风花了很大一笔钱,买了Google的AI产品,然后不停的敦促她的部门尝试。然而尝试项目下来,总结分析时,结论是如果不计算AI投资成本,仅仅能提高相关效率10%,而且不能应用到关键、敏感、核心领域 ---- 必须靠业内专家去人工把关。

我在美国的导师,也是人计算机视觉/工智能领域的专家,他最大的成就不止是那么多学术头衔,而是靠自己的技术办了两家公司而且都在美国上市。他多年前写了一篇文章批评他从事了30年的研究领域的一个风气:总是试图拿着理论的东西当锤子,去解决所有实际问题,而不愿意花真功夫去深入研究特定具体场景的复杂性(比如实验台的光照随时间变化等),结果导致多年来鲜有实际应用的成功案例。

老河友既然是自动化和人工智能领域的老人,肯定明白我导师指的是什么倾向 ----““预量和预域”的优化不仅是算出来的,更是通过时间和精力“实践”出来的”。这个问题,这种“复杂问题简单化,简单问题复杂化”的倾向,现在AI过热中,依然存在。

AI肯定是大有前途的,前提还是老老实实的一步一步走,一个一个具体场景的实践/打磨/优化,不要总想着既然“风”起来了,是头猪明天也能飞起来,还早呢。

通宝推:方恨少,桥上,玉米菜,rentg,newbird,
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