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大型科技公司在人工智能上押下重注

时间:2021-03-01   点击:   来源:互联网   作者:匿名
简介:人工智能正在成为一切事物的未来。然而,只有少数大公司有人才和技术来完善它。 这是《纽约时报》上周发表的一篇报道的要点。人工智能研究成本的不断上升,正将大学研究人员和车库企业家拒之门外,这两类人是创新的传统源泉,也是最优秀的源泉。 但对投资……

大型科技公司在人工智能上押下重注


 

       人工智能正在成为一切事物的未来。然而,只有少数大公司有人才和技术来完善它。

 

  这是《纽约时报》上周发表的一篇报道的要点。人工智能研究成本的不断上升,正将大学研究人员和“车库”企业家拒之门外,这两类人是创新的传统源泉,也是最优秀的源泉。

 

  但对投资者来说也不全是坏消息。

 

  过去,软件工程师使用代码来构建平台和新的业务模型,Netflix就是一个典型的例子。

 

  那里的经理们把以邮购DVD为主要业务的公司变成了数字媒体巨头,它彻底改变了我们看待和与媒体互动的方式,也通过给新的和独立的声音一个巨大的平台撼动了传统的好莱坞工作室。

 

  对于一个以新的人工智能算法为开端的商业决策来说,这已经不错了。

 

  人工智能是一个新时代的开始,数据正在变成代码。随着计算机算法开始在以前似乎不存在的领域建立联系,商业模式将会进化。在此过程中,拥有最好算法的公司将开始解决困扰研究人员和科学家数十年的医疗、经济和社会问题。

 

  投资者需要明白,随着人工智能研究的成本变得令人望而却步,赢家和输家正在尘埃落定。

 

  研究过程要求研究人员将大量数据投入到通过反复试验学习的自定义算法中,随着模拟次数的增加,成本也在增加,像自动驾驶汽车或在细胞水平上找到疾病的原因这样的大问题需要巨大的计算能力。

 

  艾伦人工智能研究所今年8月发布的一份研究报告确定,在过去6年里,进行尖端人工智能研究所需的计算量飙升了30万倍,只有少数公司有资源在这个水平上竞争。

 

  很久以前,亚马逊、微软、Alphabet和Facebook的高管就有远见,开始建立大规模的云计算中心。他们的数据中心有足球场那么大,遍布全球,数以百万计的由海底电缆和光纤线路连接的服务器已经取代了老式的大型机。

 

  如果你想在人工智能研究领域做出伟大的成就,你可能需要与这四家大公司中的至少一家打交道。

 

  2019年9月,Adobe和SAP加入了与微软的开放数据联盟。一天后,salesforce.com与亚马逊的云计算部门——亚马逊网络服务建立了联系。

 

  虽然很多公司已经做出了一些努力来打破权力的集中,但批评人士仍主要集中在错误的事情上。在他们看来,数据是新的石油,需要监管。

 

  20世纪初,石油是工业的命脉。它是开发新的改变游戏规则的化学品的核心,为新兴的汽车和钢铁企业提供了动力。石油大亨是创新的守门人,在这个过程中,他们积累了惊人的财富,就像许多其他工业家一样,也就是这时,收入不平等继续上升。

 

  最终,这引发了对监管的呼声,于是反托拉斯者被请来瓦解(并控制)石油巨头。

 

  《经济学人》的作者在2017年描绘了一幅我们未来的反乌托邦图景——科技巨头仍然不受监管。这家颇具影响力的金融杂志得出结论,反垄断监管机构必须介入,控制数据流,就像他们在20世纪初对石油公司所做的那样。

 

  然而,数据不是石油,它不是昂贵的,而是丰富的。

 

  由于廉价的传感器和轻量级的软件,数字信息无处不在。它可以来自我们的手腕、汽车和电视机。很快,它就会冲出交通灯、公共汽车、火车、农田和工厂。

 

  有限的资源是计算能力:如果企业、政府和研究人员想要将他们的数据转化为有价值的东西,他们将需要付出更多。

 

  全球研究和咨询公司麦肯锡认为,解锁数据应该成为每家企业的战略重点。分析人士预测,数据将改变每个行业的商业模式,以及每个行业的未来。

 

  最重要的结论是,未来所有关键的人工智能突破都可能来自这四大公司,因为他们有吸引人才的技术和财政资源,也有能力挑战极限。

 

  亚马逊在先进的机器人和语言处理方面处于领先地位,Alphabet在2009年就开始开发自动驾驶汽车,微软正在打造全球最大的互联汽车平台,在城市的另一端,Facebook的研究人员正在研究增强现实和大脑计算机接口。

 

  这些都不足为奇,而且都是具有巨大潜在回报的伟大构想。

 

  亚马逊、微软、Alphabet和Facebook如今的重要性,与一个世纪前的标准石油公司、荷兰皇家壳牌和英国石油一样。但他们的资源不是石油,也不是数据,而是它的计算能力,他们正利用这一地位来主导人工智能研究,这是未来最重要的技术。

 

  对他们的投资者来说,这是一件好事。

 

  成长型投资者应考虑逢低买入,因为人工智能的故事才刚刚开始。

 

  Jon Markman为福布斯撰稿人,表达观点仅代表个人。 译 Leo 校 李永强

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