AI 独角兽面对BAT,挑战还是臣服?

发布者:EuphoricVoyage最新更新时间:2018-06-26 关键字:AI 手机看文章 扫描二维码
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独角兽的身体里流着巨头的血液,这让博弈变得复杂。AI独角兽有平台梦,但能孵化巨头的基础世界巨头云集、门槛颇高。只有极少数独角兽能越过浪潮之巅,爬上金字塔尖

《财经》记者 刘以秦 谢丽容|文 谢丽容|编辑

AI芯片创业公司寒武纪创始人陈氏兄弟出生在江西的一个普通家庭,兄弟俩相差两岁,先后从中科大少年班踏入计算所。哥哥陈云霁研究芯片,弟弟陈天石研究人工智能。2016年二人创立寒武纪科技,去年8月完成1亿美元A轮融资,当时估值10亿美元,今年6月21日完成B轮数亿美元融资,估值猛增至25亿美元。

这是AI领域一个典型的独角兽养成故事——强大技术背景的创始人团队,投资人争相追捧,短时间内估值快速攀升。目前,中国AI领域已经有13家估值超过10亿美元的独角兽。

西方神话中的独角兽形如白马,额前有一个螺旋角,代表高贵、高傲和纯洁。独角兽最早被美国知名投资机构Cowboy Venture投资人Aileen Lee引入投资领域,特指那些估值超过10亿美元的创业公司。

独角兽象征AI细分领域的高点。很少有人注意到,巨头已经悄无声息渗透到AI独角兽的血液里。13家估值在10亿-50亿美元的AI独角兽公司中,有9家都已经被纳入巨头阵营中,除阿里、腾讯外,国外巨头也已渗透进来,其中阿里4家,腾讯2家,高通2家,谷歌与英特尔分别占1家,百度缺席。

BAT三大巨头正在成为中国AI创业公司的收割机。机构投资人圈内流传一个潜规则,跟投那些被巨头相中的AI创业公司,投出独角兽概率会大大提升。《财经》记者整理公开投融资资料发现,阿里系和百度已经涉足6家AI创业公司,腾讯9家,另一巨头京东也投资了6家AI创业公司。

这并不是中国AI时代的特殊故事。从移动互联网时代开始,巨头染指独角兽的故事已经不是秘密。中国是独角兽最多的国家,在大约130家独角兽公司中,有 50.8%的公司与BAT有直接或间接的股权关系。11家估值超过百亿美元的超级独角兽公司中,10家和BAT有关,仅大疆至今仍然和BAT保持着一定距离。

这些独角兽,被视为新商业社会的希望,但无论是创业公司还是投资人,他们正在放弃这样的梦想——更聪明、更灵活的新兴公司可以击败巨头企业。BAT为首的平台巨头在独角兽尚未成长之前,就已将它们收入版图之中,这既服务于巨头不断延伸边界的平台战略,也客观上阻绝了潜在颠覆者。

亚马逊的一位中国区高管对《财经》记者评价称,平台巨头对初创公司的投资逻辑基本类似,如果说创业公司是巨头试探未来的触角,那么独角兽就是它们扩张当下的最佳利器。

在AI领域,有一些独角兽试图延续平台梦想,这意味着它们将在后期成为巨头的挑战者,它们会成为下一个谷歌和亚马逊吗?答案是不确定的。以史鉴今,每一轮技术变革,都是有可能催生新巨头的,AI是公认的技术迭代大潮,但今天的商业生态多变复杂,新老巨头边界不断扩张,垄断优势越来越明显,创业公司很难与其争锋。

博弈不仅出现在巨头与独角兽之间,独角兽与独角兽、巨头与巨头之间,竞合复杂多变。唯一可以确定的是,只有极少数独角兽可以成功越过浪潮之巅,爬上金字塔尖。

巨头染指独角兽

独角兽在发展壮大的过程中不仅绕不开和平台巨头的竞争,更绕不开平台巨头的资本

“如果BAT想投资你们,你会接受吗?”

去年,《财经》记者就这个问题采访过多位AI创业者,他们大多表示不排斥,并且能够理性分析接受巨头入股的好处。

而到了今年,当这个问题被再次抛出,不少创始人开始犹豫,并陷入思考,他们很难再说清这其中的利弊关系。

在中国的AI投资版图上,BAT、京东、高通、谷歌等巨头公司的活跃度,甚至已经超过了投资机构。公开数据显示,仅2018年上半年,BAT三家共投资AI初创公司21家,几乎都是B轮以后的中期项目。

相比只追求财务回报的机构投资人,巨头们的心思更加复杂,单个项目的财务回报往往不是它们考虑的重点,如何通过外部投资来增加自身砝码才是核心。

这也让这场资本游戏开始变得复杂。

对于急需扩大规模的独角兽们来说,有巨头的加持,在某些阶段能够起到关键作用,除了能够获得巨头本身的资源,还能通过巨头,拿到更多订单,创造更多的收入,进一步抬高估值。

这样的方式被称为“做局”,这在AI圈已经是一个公开的秘密。一家AI独角兽公司的创始人告诉《财经》记者:“这类订单价格都是内部自己来定,只是为了做出更好看的财务数据,能够特别有效地拉高估值。”

但这也只是“看上去很美”——过高的估值带来泡沫,稍有不慎,泡沫破裂,那些已经“站队”的独角兽们,很有可能沦为巨头股东的一个服务部门,失去独立发展能力。

接受《财经》记者采访的多位投资人表示,阿里的投资风格最为“野蛮”。以视觉识别领域为例,阿里先后投资了旷视科技、商汤科技以及依图科技——目前视觉领域的三家头部独角兽公司。这已经颠覆了阿里此前的投资逻辑。此前,为了避免内部竞争,阿里在某一细分领域,只会选择投资一家公司。

不仅如此,阿里对于被投企业的管控力度也是巨头中最大的。一位专注AI领域融资的财务顾问告诉《财经》记者,阿里是绝对不允许被投企业再去拿腾讯或是京东的投资,“但是腾讯相对开放,他们投资的公司,大部分都能够独立自由发展,也出现了拼多多这样的小巨头”。

明面上看,阿里一直在与被投企业展开合作,包括与商汤成立香港实验室。但阿里的野心在于进一步扩大云计算业务的优势,以及后续更为关键的“智慧城市”战略。

智慧城市蛋糕极大,包括了政务、交通、零售等市场,是巨头的必争之地。应用场景相对简单的安防市场,是各方力量最先突破的领域。阿里的野心已经凸显,过去两年,阿里合作的城市数量超过50个,甚至已经开始布局海外。

这意味着,未来,阿里很有可能会成为视觉独角兽公司们的竞争对手,而阿里作为股东,再加上各方资源优势,独角兽们几乎没有还手之力,只能选择通过与阿里的合作,分一小杯羹。

和国际巨头合作,似乎空间稍大一些。

谷歌是出门问问的投资方,在中国,出门问问运营谷歌的智能手表的操作系统,提供操作系统里面的语音交互、应用商店服务。“这个在谷歌的历史上从没发生过。”出门问问创始人兼CEO李志飞说道,而在海外,出门问问用谷歌的交互系统,能够创造营收,并更好地将产品推向全球化。对于谷歌来说,谷歌获得的是更加丰富的智能硬件嫡系子弟。

巨头实力强大,积累丰富的AI技术能力,但并不会轻易对创业公司开放。谷歌是目前世界上AI实力最强的公司之一,背靠谷歌的出门问问始终在独立进行技术研发。

而更多时候,巨头公司甚至通过抛出投资橄榄枝,去了解和借鉴创业公司的技术实力。一位语音技术公司的创始人向《财经》记者透露,“巨头经常说想投你,但很多时候最后的结果是直接搬走你的技术团队。”

除了国内的BAT和京东,美国科技巨头也在通过投资渗透中国的AI产业。

2014年,独角兽公司云知声获得高通投资,云知声创始人兼CEO黄伟告诉《财经》记者,当时公司已经开始进行芯片研发,而高通在芯片领域有绝对优势,这也是他们考虑引入高通投资的主要目的。

但为了掌握主动权,高通在云知声的占股比例很小。

为了尽量避免受巨头掣肘,控制股份比例,引入多方投资是这些独角兽们的普遍做法。AI领域另一家大公司科大讯飞也投资了不少初创企业,包括优必选、寒武纪、ROOBO等。多位独角兽创始人告诉《财经》记者,科大讯飞对这些公司的占股比例非常低,基本都在0.5%到1%之间,“这样的股东对于公司几乎没有任何话语权”。

AI独角兽之所以能够迅速长成,资本起到了极大的助推作用。红点中国合伙人张涵在接受《财经》记者采访时表示,AI独角兽最大的优势就是资本优势,“资本有马太效应,钱来了,很多好处也会跟着来,现在的AI人才都很贵”。

如何处理好与投资方,尤其是极有可能成为竞争对手的投资方的关系,是每个创始人都应该重点思考的问题,而另一方面,独角兽们的优势在于长期积累的技术优势,作为技术驱动的公司,这或许是能够帮助它们突围的有效手段。

第三方市场调研机构CB Insights在去年7月发表的题为“Nearly Half Of China’s Unicorns Backed By Baidu, Alibaba, Tencent, Or JD.com”的数据分析文章中指出,中国互联网企业四巨头BATJ(即百度、阿里巴巴、腾讯、京东)过去几年投资了中国及亚洲近一半的独角兽企业。

放眼望去,整个互联网圈已成BAT角力场。IT桔子的统计数据显示,目前互联网独角兽公司中,估值超过100亿元的互联网公司,三家中有两家(蚂蚁金服和滴滴出行)在BAT麾下。8家估值在100亿元-500亿元的互联网独角兽公司中,有10家属于BAT阵营,其中腾讯7家,阿里3家,百度1家。估值在50亿-100亿美元的独角兽公司共有12家,其中9家都有BATJ的投资背景,其中百度4家,阿里4家,腾讯5家,京东1家。

AI领域的独角兽公司似乎在重复互联网独角兽的故事。所不同的是,AI独角兽目前还不够强大,估值最高的优必选为50亿美元,次之的商汤仅为45亿美元,在整个独角兽金字塔中处于中下层。这一方面由AI独角兽的基因决定,从本质上来说,它们是一个窄众的技术公司,另一方面也因为它们的创立时间较其他独角兽更短。

它们和位于金字塔中上端的其他独角兽相同——在还没有成长为真正的巨头前,就都被巨头拿下了,它们在发展壮大的过程中不仅绕不开和平台巨头的竞争,更绕不开平台巨头的资本。

微妙的共生关系

独角兽如何与互联网巨头、传统行业巨头从容相处?

和此前的互联网独角兽类似,AI独角兽和巨头之间的生态体系目前来看是相对稳定的。

巨头手中握有独角兽望而不及的平台资源:巨量的超算平台规模和通用数据积累;应用服务的生态系统上超强的聚集吸附能力。其实,这两点也构成了这个时代巨头的基础标准。

AI领域的创业公司,尤其独角兽,又有其独特优势,它们有着更强的B端客户服务能力,它们有大把的热情和资源反复优化、打磨、定制自己的产品形态、性能和应用场景,它们的AI技术小步快跑,快速迭代,不断改进产品体验。

这正是巨头所急迫需要的。反之,AI创业公司又需要巨头强大的生态平台,快速做大业务规模和估值,并最终跨入独角兽的门槛,一步一步往金字塔尖上走。

这样的互补生态,如果处理得当,巨头和独角兽的共生关系会在相当长的一段时间形成相对平衡的状态。

阿里的一位高管对《财经》记者说,BAT的AI策略从第一天开始就是商业需求驱动的,从业务入手,收购甚至模仿别人的东西,这种做法避免了漫无目的研究和不必要的失败。

从2014年开始,AI视觉独角兽旷视科技获得阿里旗下蚂蚁金服多轮投资。旷视科技为蚂蚁金服提供面部扫描系统。蚂蚁金服集团旗下及相关业务包括生活服务平台支付宝、智慧理财平台蚂蚁聚宝、云计算服务平台蚂蚁金融云、独立第三方信用评价体系芝麻信用,以及网商银行等。

除了战略投资独角兽补强自有业务短板,巨头还在利用独角兽的能力开拓更多市场。

移动互联时代,巨头仅凭一己之力已经无法完成对各个垂直细分领域的深耕。到了AI物联网时代,智能设备分散而巨量,巨头将更加难以完成在所有设备和行业应用方向上的全面覆盖,联合独角兽和创业公司显然是一条捷径。

不过,表面上的平衡之下,双方的关系其实也微妙。

对于平台来说,它们常见的打法是为体系内的独角兽们提供平台,甚至向后者开放标准化AI技术接口,在基本服务2B、2G(企业和政府市场)的AI领域,这会让它们失去与客户在产品层面的深度对接磨合,不接地气。

对于独角兽来说,它们暂时只是具体市场的一个环节,或者一颗棋子,难以取得主导权,如果一开始就只在巨头的开源平台上开发AI技术体系,它们甚至无法走向独立平台化的道路,而拥有独立的底层技术,又是独角兽成长为巨头的必备要素。这意味着,从一开始,独角兽们就失去了成长为巨头的机会。

AI视觉领域跑得最快的独角兽商汤从一开始就意识到了这个问题。商汤以拥有底层AI视觉技术起家,但它从一开始就走平台化策略。

传统的技术公司遵循的是工业化线性思维,以技术为资本,以生产为主线,“生产产品——建立渠道——定价售出”。而平台型公司的特点是伞型思维,以平台为起点,结合不同合作伙伴,连接一个个供给端,对接需求端。它以需求端为起点,以拉动需求为运营手段。

商汤将自己的平台模式总结为“1+1+X”。第一个“1”代表研发,第二个“1”代表技术产业化,“X”代表“赋能百业合作伙伴”。

商汤的基因是一家技术公司,这和现在谷歌主打的AI赋能有点类似。技术公司的市场天然在B端,商汤的打法是先找一个垂直领域的传统公司合作,摸索AI技术落地,从项目到产品;然后再垂直打通某个行业生态,做平台。

商汤目前最大的垂直市场是安防,截至2017年三季度,商汤的业务收入分布中,安防监控视觉、深度学习超算和实名身份证认证业务占比较大,分别为26%、22%和16%。

在这个看起来很不性感,但需求巨大的垂直市场里,当商汤把前端摄像头、后端云平台甚至芯片整个链条都打通,那就能做到最大的行业技术平台。

不过,商汤目前在安防市场还不能做到完整的打包服务,仅能提供定制化的AI软件解决方案。这个市场最大的买家是公安系统,他们通常的做法是从传统安防巨头海康威视和大华股份采购硬件产品,这些产品里,部分打包了商汤的AI软件能力。在一定程度上,商汤是海康的算法分包商。

一位AI领域资深人士向《财经》记者透露,海康和商汤之间的合作有诸多波折,原因是海康想通过和商汤合作获取技术。商汤相关负责人向《财经》记者回应称:“涉及客户信息,不例透露。”

多位安防行业人士向《财经》记者透露,能够与地方公安部门保持长期的良好合作,决定了项目主导权的归属。

“海康在这一点很强,甚至很多县级公安部门,都会有2人-3人的团队长期驻守。”其中一名行业人士表示。

靠大量人力去覆盖如此体量的安防版图,这是传统巨头的力量,但这并不是安防市场决定的,而是传统巨头有意无意造出来的壁垒。

如果往前追溯,海康和大华一开始就采取低价策略,一位曾经就职于大华的人士向《财经》记者回忆,五六年前的时候,海康和大华开始推出价格更低的安防硬件产品,低价的代价就是产品性能并不稳定,“一般来说,安防摄像头更换周期是五年,且期间基本不会出现问题,也不需要有固定人员的长期维护”。

而当市场上开始全面铺上海康和大华的设备之后,设备更换周期变成了2年-3年,并且经常出故障,也就需要极强的售后服务能力。中国厂商以此更改了行业游戏规则,并成功将这一点变成了自己的竞争力。

而AI安防技术解决方案的游戏规则是什么,这一点现在几乎没有人说的清。

政府主导的安防市场的蛋糕越来越大,AI安防领域也出现了多个过亿元人民币的订单,但问题在于各地的AI安防数据并不能打通,也很难与其他视觉识别应用领域的数据进行结合,也就很难形成生态链的一环。

这么来看,能够制定规则的海康、大华这样的传统巨头反而更有机会形成这个细分市场的平台巨头,独角兽们,更多时候是被整合者。

传统安防公司宇视科技总工程师黄海军近期在公开场合评价称,AI视觉新贵最大的优势是对算法的掌握,成立初期就握有很多专利。但它们也存在弱点,如果仅提供算法,很难与安防客户直接产生关联,价值不会得到充分体现,很有可能被行业本身的特性拉下来。

独角兽们并非不明白这个道理。由于落户深圳,深圳市公安局与商汤科技深入合作,但在深圳市下属的区、县里,则并不完全使用商汤的技术。

一家AI独角兽公司负责安防业务的人士告诉《财经》记者,目前主要城市的安防硬件基本已经全面覆盖,更换频次很低,更换成本又高,即使独角兽公司有自己的硬件,也很难铺出去,“还是以软件为主”。

如果商汤只打算成为一个安防领域的算法分包商,那么它的独角兽进阶之路将走到尽头。但安防只是这家公司的起点,商汤已经涉足14个行业,在金融、智能手机、移动互联网和智慧城市领域,市占率均为第一。

其他AI视觉独角兽和创业公司也相继进入了安防,但也同时布局了其他诸如金融、医疗、移动、物联网市场。这个过程中,独角兽背后的投资人正在全力推动独角兽发掘更多更新的落地行业,单个市场得到的,更多是短期营收的上涨,为后面的故事提供支撑。

耐人寻味的是,商汤之外,包括旷视科技、出门问问、依图科技等AI独角兽,目前尚未有平台化计划。一家独角兽公司技术负责人向《财经》记者表示:“AI技术距离通用化的程度还很远,而独角兽们的优势更多地在于能够专注于某一项领域的技术突破,现在谈平台,还为时尚早。”

不过,无论是定位平台还是技术公司,在抵御巨头竞争这个问题上,优秀的独角兽必须具备出色的B端客户服务能力、量产出货的标杆客户产品以及垂直场景高质量数据积累。

夹缝中成长

一旦丧失了技术优势,独角兽就会失速。但单靠技术,天花板很低,也很危险

在中国的移动互联网圈子里,仅凭资本和流量就能诞生多个独角兽完全不是秘密。中国巨大的人口红利之下,直接复制一个美国的模式,就完全可以做得比原创更好。这也是为什么中国会诞生拼多多这样的小巨头的核心原因。

但在AI圈子里,一家公司如果没有核心技术,哪怕是基于巨头开放平台的二次技术,它甚至没有继续做大的可能性,更不可能进入独角兽俱乐部。

2014年,启明创投合伙人叶冠泰在一次AI大赛上,认识了旷视科技的创始人印奇。当时旷视科技已经成立三年,也拿到了几百万美元的融资,但前景迷茫。

2014年的投资人和创业者都还没能预料到旷视科技会成为独角兽。“在那个时间点,我们不知道这家公司要怎么赚钱,它们当时也没有具体的业务。”叶冠泰告诉《财经》记者,“吸引我们投资的,就是它们的技术能力。”

如果说资本是巨头手里的利器,那么技术就是AI独角兽吸引和抗衡巨头的武器。

巨头公司成型后,往往会形成大而全的局面,内部组织架构复杂,虽然手握海量通用数据,但由于涉及多个业务部门,很难高效率地进行数据与技术的整合。

以语音交互技术为例,国内巨头公司中,最重视语音交互技术的是百度,而一位熟悉百度的语音交互独角兽公司创始人告诉《财经》记者,业内公认语音技术实力最强的公司是科大讯飞,其次是几家头部的独角兽公司。“百度并没有多大成果,虽然组建了一个近千人的团队来赶超科大讯飞,依然非常吃力。”

专攻语音交互的创业公司团队把全部的精力放在提高技术水平上。“我们是在拿全部的资源去打,巨头不可能花费很多精力在只贡献了财报千分之一利润的业务上。”李志飞对《财经》记者说。

AI图像识别领域,动作最大的是阿里。一位接近阿里投资部的核心人士向《财经》记者透露,阿里非常看好图像识别领域,会持续重金投入,“但阿里内部的共识是,视觉识别领域的核心人才都在几家独角兽公司里,阿里在这件事上如果要亲自来做,甚是吃力”。

AI独角兽在技术上确实有过人之处。仅商汤一家,就有超过200名视觉识别领域的顶尖AI人才。

人才带来技术,技术在关键时刻凸显长板。至少在安防的客户那里,独角兽们的技术实力已经得到验证。

深圳一位负责安防采购的公安人士对《财经》记者说,目前商汤、旷视、依图等头部公司的AI实力确实不错,“这几家的人脸识别技术已经能够做到80分了,这是海康和大华做不到的”。

在这个赛道里,它们互为对手。前述公安人士提到,“头部的几家AI公司的技术没有太大差异。”

“这几家独角兽的优势就是在某一个细分领域,技术实力能够做到领先巨头半年的时间。”一位曾在两家独角兽公司就职的人士告诉《财经》记者,“这是硬实力,但这也要求它们必须继续不停地往前跑,稍微慢下来一点,很快就会被超越。”

一旦丧失了技术优势,独角兽就会失速。但单纯靠技术,天花板很低,也很危险。

前车之鉴表明,如果仅凭技术就可高枕无忧,那么手握高端技术的东芝、恩智浦就不应该被巨头收入囊中。

2018年5月3日,在上海国际会议中心举行的发布会上,寒武纪科技公司首席执行官陈天石(左)和他的老师、中科院院士陈国良一起发布芯片。当日,中国科学院发布国内首款云端人工智能芯片,理论峰值速度达每秒128万亿次定点运算,达到世界先进水平。图/视觉中国

商汤的办法是跑马圈地。在与深圳市政府达成合作之后,去年9月,商汤又与西安、成都等地合作。无论是巨头还是独角兽,一座城市的得失都相当关键。

或者说,技术之外,行业壁垒才是独角兽的护城河,唯有在深耕一个或者多个落地行业这件事情上,巨头与独角兽才站在同一条起跑线上。

一个通用的AI创业公司的进阶路径很有可能是:基础技术服务商——整体解决方案提供商——AI产品化——生态构筑者。今天的AI独角兽普遍集中在前两个阶段。仅凭基础AI技术和整体解决方案本身,很容易触碰到天花板,难以成就一家伟大的公司。图/视觉中国

刚刚起步的初创公司,确实可以专心致志地进行技术研发,而到了独角兽级别,综合实力更加重要,除了技术实力之外,融资能力、公关能力、市场推广能力、政府关系能力等,独角兽面对的考验是全方位的。

巨头和资本为它们提供了充足的弹药,可以放手去招揽人才,投入研发;而同时也为它们套上一层枷锁——如果无法填满提前用资本吹起来的泡泡,被巨头吃掉只是时间早晚的问题。

摩天大楼还是小洋房?

它们会成为下一个亚马逊、谷歌或BAT吗?对于绝大多数AI独角兽和创业公司来说,答案是否定的

为避免和BAT正面冲突,财务投资机构的投资人既希望投出独角兽,又对前景不甚乐观。

“这些公司肯定能找到活干,但能变成Facebook、谷歌吗?我觉得不能。”一位中国头部投资机构高层人士对《财经》记者说,“底层的机会,我觉得没有了,这些公司最后都会变成应用公司。比如,一些视觉识别公司最后可能会变成一家安防解决方案公司。”

“技术创业公司就算往平台方向走了,也会很难。”上述投资人说,“即使是商汤也一样。一个好的选择是时机成熟的时候,卖给平台巨头。”

独立上市也是选择之一。“最好拿人民币基金,奔创业板,更容易,更保值。”他说。

从投资人的角度来看,独角兽们扎根行业,发展成垂直行业的小巨头公司,是一条相对稳妥且前景可期的路径。

人工智能产业链可大致分为三层。最底层是基础技术层,包含云计算、芯片和开源框架等。这一层门槛很高,芯片的机会留给了英伟达、高通和英特尔等巨头,开源框架和云计算则被谷歌、亚马逊这样的巨头把持。

中间层是技术层。被外界广为熟悉的图像识别、语音识别等通用技术,就在这一层。BAT将这一层视作关键要塞,是它们搭建生态系统的核心。这一层也盛产以技术取胜的独角兽。

位于最上方的应用层赛道最为宽阔,是AI应用创业公司最简单的打法,它们站在巨人的肩膀上,选择一个垂直领域,一头扎进去。

投资人对独角兽在中间层抗衡BAT没有信心。“中间层不限定具体行业赛道,AI其实是算法与数据的博弈,当算法能力已经没有太大差异的时候,数据获取能力成为关键因素,BAT最不缺的就是数据。”叶冠泰说。

而且,所谓搭建生态系统,基本等同于未来通用技术免费,然后靠云计算等其他服务收费,这是BAT,尤其是阿里和腾讯正在干的事情。挤在这一层的AI创业公司,只能继续靠技术本身赚钱,这条路会越走越窄。

如果选择垂直行业一头扎进去,成为大独角兽的机会相对更大。

“扛大旗的还得是巨头。”华创资本合伙人熊伟铭对《财经》记者说。让他感到兴奋的是,平台巨头正在大力推进公有云,这给资本投出更多AI独角兽创造了机会。“云起来之后,AI可以普遍上云,技术变成产品,项目制公司变成产品制公司。”

他看到的另一个机会是,如果平台巨头在云上打起来,“AI公司就是大家会抢的资源”。这可能是催生下一批AI独角兽的大机会。

一些挣扎在生死线边缘的二线AI创业公司创始人对《财经》记者说,如果干得好,那么在未来的某个时间点就需要选择是接受腾讯的投资还是阿里巴巴的投资。如果不接受巨头的投资,那么竞争对手就会这样做。

一个通用的AI创业公司的进阶路径很有可能是:基础技术服务商——整体解决方案提供商——AI产品化——生态构筑者。今天的AI独角兽普遍集中在前两个阶段。仅凭基础AI技术和整体解决方案本身,很容易触碰到天花板,难以成就一家伟大的公司。

AI独角兽要往金字塔尖上端走得更远,产品化是必经之路,它们需要绕开科大讯飞和百度走过的弯路,推出市场上具有影响力以及黏性的工业级/消费级AI产品。

象征着独角兽进入巨头起跑线的终极状态是基于产品构筑生态平台。以AI产品为中心,驱动大量开发者和合作方加入到生态之中。

此时重提亚马逊推Echo的故事颇有借鉴意义。亚马逊Echo智能音箱刚推出时就面向应用开发者,但几乎无人问津。随后一年,Echo出货量爆炸式增长,有大量开发者涌入,贡献数万个应用。

产品销量暴增是一个因素,但另一个关键因素是亚马逊强大的云计算能力和AI语音识别技术的开源。这两者为开发者搭建了一个开发门槛低得不能再低的生态,开发者甚至完全不需要有任何技术积累,只管开发有创意的应用。

对于目前的AI独角兽来说,由于手中掌握AI底层技术的少之又少,这让它们复制这条道路漫长且难。巨头并不是它们的终极敌人,独角兽如果选择平台之路,它们最终要面对的敌人,其实是自己。


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时至今日,工业、农业、居民用电量迅速增多,风力发电、水力发电等也成为了电力供应的主要方式。除了保障电力的稳定输送外,对电力进行巡检和抢修也考验着电力服务商的经营智慧。 在传统电力运维模式已不能适应智能电网快速发展需求的大背景下,借助智能机器人、巡检无人机、智能摄像头等智能装备来监测区域电力输送状况,并及时解决输电线路搭建、输电设备停运等问题已经成为电力行业发展的重要趋势。而将机器人技术与电力技术相融合,通过智能机器人实现无人化电力运检已经成为智能电网的一大特点。 据国家电网有限公司消息,日前第四代人工智能配网带电作业机器人在天津市滨海新区完成首次作业后,全面投入配网运行。至此,国网公司已成功完成单臂人机协同、单臂辅助自主、双臂自主
[机器人]
韩国利用人工智能方法分析半导体材料 误差小于1%
自旋电子学涉及电子的内在自旋和电子工程领域,目前相关研究正在积极进行,以解决现有硅半导体存在的集成局限性,开发下一代超低功耗和高性能半导体。磁性材料是开发自旋电子器件(如MRAM磁阻随机存取存储器)最常用的材料之一。因此,通过分析磁哈密顿量及其参数来准确识别磁性材料的性质,如热稳定性、动态行为和基态构型等,具有重要意义。 (图片来源:phys.org) 以前,为了更准确深入地了解磁性材料的性质,需要通过各种实验直接测量磁哈密顿参数,这一过程需要耗费大量时间和资源。据外媒报道,为了克服这些困难,韩国的研究人员开发了一种人工智能(AI)系统,可以实时分析磁性系统。 韩国科学技术研究院(KIST)宣布,其联合研究团队开发了
[汽车电子]
韩国利用<font color='red'>人工智能</font>方法分析半导体材料 误差小于1%
研华全新Edge AI加速卡,赋予边缘人工智能提供强劲算力
2020年,物联网解决方案提供商研华科技(股票代码:2395)为其VEGA-300系列产品线推出新品VEGA-340 Edge AI加速卡。 自2019年研华发布VEGA-300系列以来,产品引起良好市场反响,而2020年推出的VEGA-340产品性能较前一代产品有明显提升。VEGA-340搭载8颗Intel Movidius™ Myriad™ X VPU,PCIe x4,可提供强大的图形图像计算能力,满足医疗和AOI应用等复杂计算任务的AI要求。 研华提供了Edge AI Suite软件工具包,该工具包结合了Intel®OpenVINO™发行版并提供了友好的用户图形界面。 客户可以使用VEGA-340和Edge AI套件内置的训
[物联网]
研华全新Edge <font color='red'>AI</font>加速卡,赋予边缘<font color='red'>人工智能</font>提供强劲算力
英特尔首发大型神经拟态系统Hala Point,推进“绿色AI”发展
英特尔发布了代号为Hala Point的大型神经拟态系统。Hala Point基于英特尔Loihi 2神经拟态处理器打造而成,旨在支持类脑AI领域的前沿研究,解决AI目前在效率和可持续性等方面的挑战。在英特尔第一代大规模研究系统Pohoiki Springs的基础上,Hala Point改进了架构,将神经元容量提高了10倍以上,性能提高了12倍。 英特尔研究院神经拟态计算实验室总监Mike Davies 表示:“目前,AI模型的算力成本正在持续上升。行业需要能够规模化的全新计算方法。为此,英特尔开发了Hala Point,将高效率的深度学习和新颖的类脑持续学习、优化能力结合起来。我们希望使用Hala Point的研究能够在大规
[嵌入式]
英特尔首发大型神经拟态系统Hala Point,推进“绿色<font color='red'>AI</font>”发展
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