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人工智能的近忧远虑

2020-08-09 08:47:49 《商界》 2020年8期

概念与商业世界交融,有一个长长的谱系,会不断产生新的变形。像人工智能(AI)这样曾经把旧理念挤到一边的时髦话语,现在也变得迷雾重重,开始走下坡路。

人工智能发展的这些年里,经历了激越和暗淡的浮沉。一直以来,芯片制造是國人的心病,AI也和5G等技术也被视为弯道超车的机会,但被炒得太热后,泥沙俱下也就随之出现:有用人力佯装为机器智能的“强行”AI,使AI成了一种修辞术,什么都要来蹭一下;也有类似“人工智能芯片打破国外垄断”这样的浮夸宣传,让宣传调门高过了真实境况。话语与话语碰撞,情绪与情绪纠缠,很多时候,AI产业的真相总显得不够澄明。

如今看来,AI这个在科研院所培养了几十年的选手,面对场景化的应用题,回答得并不出色。在技术没有获得质的突破的前提下,纯粹的AI技术公司很容易陷入上不接天、下不着地的尴尬境地。

首先,因为算法模型授权费不高,且没有不可替代性,AI技术企业算法竞争力的壁垒不够强,如果只掌握算法,在面对大华和海康威视这样的硬件厂商就不可能掌握足够的话语权,很容易被边缘化;其次,人工智能的发展路径是深度学习,需要大数据的喂养,但这个命门一直掌握在互联网和硬件巨头的手中,在成熟行业里服务大公司,很容易被后者学到技术后取代,AI芯片企业中科寒武纪痛失大客户华为就是最值得警醒的例证。

再次,从云从、依图、旷视、商汤这AI领域计算机视觉“四小龙”来看,他们落地的场景更多在安防领域,这是当下AI市场的最大的一块,也是少有的跑起来的赛道。难道AI只能用来做监控?

在突破性技术还未到来时,抓紧AI的落地,扩展新的应用场景,成了当务之急。

这是一个令人头疼的商业悖论:AI被坚定地判定为未来发展的方向,持续投入才有可能获得领先;而在商业应用的语境下,业已实现的AI落地场景寥寥,尚不具备大规模商用的环境,还不能形成完整的利润驱动循环。这形成了一种恶性循环,导致当前很多AI企业只能靠讲故事、吹泡沫维持估值。

AI产业或许是最考验资本耐心的领域之一。期待中的人工智能革命似乎总是要再过几年才能到来,呼之欲出的爆发期也在一轮一轮的融资中逐渐冷静:就在大家踮起脚尖观望的同时,反思的声音也逐渐复现。

战略价值和投资价值毕竟不是一回事,资本是要求回报和效率的。知名投资人朱啸虎曾表示,投资人需要的是半年到一年内收回成本的投资标的,超过2年收不回的项目,就是庞氏骗局。

于是,AI“吞金兽”的烧钱速度和与估值完全不匹配的盈利水平,让这个产业进入了估值回调期,没有新投资者接手,老股东退出意愿强烈,一股“去泡沫化”的趋势愈发明显。

太多概念的包装无助于AI打破技术瓶颈。商业应该从各种意识形态和观念中解放出来,忠于经验,忠于常识,抵消各种“话语”的影响,回到AI应用本身,走出政府和产业界搭建的温室,接受市场化、商业化的锤炼。