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  对于目前市面上的AI企业而言,研发投入大导致AI企业短期难以盈利是他们正在面临的通用性难题。很多企业依赖高投入来实现高成长,但业绩亏损严重,距离规模化盈利还比较远,同时还存在核心客户普遍稀少,主要依靠政府补贴等方面的难题,商业模式并不成熟。
  从人工智能发展的三大要素构成来看,算力、算法、数据是构成人工智能发展的三大要素。然而今天,伴随着全球供应链调整以及全球缺芯的影响,人工智能在算力层面的发展正受制于新的环境挑战。
  在算力方面,虽然目前国内也在积极的在专用芯片、异构化算力等方面不断发力追赶,但同时也不得不面对着生产设备受限、人才供给不足等方面的挑战。在数据方面,AI企业作为建立基于海量数据的组织机构,目前也正面临着数据来源可靠性、安全性、合规性等方面的风险隐患。
  近日,滴滴、boss、运满帮等企业赴美上市引发监管对于国内数据隐私泄露的担忧。在此之外,一则有关于人脸识别可上传人体上半身视频信息到网络端的消息,近日也引发了超2亿人次围观讨论。在这背后,外界对于数据隐私及其保护的意识,也正在提升。
  在深度学习底层原理停滞多年之后,如今业界更多地开始强调AI技术在向工业场景迁移过程中的落地能力,这一过程中,人工智能作为一种底层技术,机会在于与各领域的深度结合的外界认知也正在不断地加深。然而对于曾一度光鲜靓丽的人工智能企业而言,当其深入具体的产业及行业深处时,其面临的便将不再仅仅是技术层面的挑战,而其一直所依凭的技术优势,则被进一步被削弱了。
  “人工智能目前主要还是基于深度学习算法而实现的新系统,是IT技术上发展出的一个方向,其落地的时候还得考虑已有软硬件系统的兼容与接收程度,商业上的推进没有想象中那么快。”在此前的沟通中,一位长期钻研人工智能技术的程序员对新浪科技表示。
  在其看来,在具体的商业语境之下,技术永远不会是解决问题的唯一方法,商业与人性的复杂程度并不是目前的AI技术能够应对得了的,于是最终的情况往往是,大多数高喊AI的人工智能企业,在进入到产业深处与客户开展合作的时候,面对强势的采购单位,往往很难获得议价权和定价权,处境一度很被动。
  “最有可能的一种情况是,大部分的AI技术成果与红利,最终都会被现在市场上主流的强IT互联网类企业所吞噬。其他的科技类企业只能继续在盈利微薄、议价能力薄弱的边缘隐忍并寻求突破口。”该程序员补充道。
  2015年,伴随着AlphaGo大战围棋世界冠军李世石以4:1的压倒性优势获胜,外界对于人工智能的关注与兴趣度迅速提升,一时间,围绕人工智能的创业项目疯狂涌现,资本前仆后继,创业者们只需要拿着PPT便可以开始融资创业。
  然而如今,在经历了长达七年的陪跑之后,伴随着资本市场投资风向的转变,一些AI类科技企业的股东开始到了考虑退出的阶段。与之相对应的,越来越多尚且不具备盈利能力的AI类科技企业想要继续融资发展,上市也便成为了他们正在考虑的问题。
  或许对于更多的人工智能企业而言,当AI神秘的面纱逐渐被外界所揭开,如何扭转创业初期虚浮冒进的心态,以更加务实进取的姿态扎入产业深处,学会在变幻莫测的资本市场情绪和繁复的商业环境中缓慢积累提升,这成为了他们当下时期需要掌握的一种能力。

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