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人工智能 = 外包?

人工智能 = 外包?

十七年前,我到微软研究院语音组报道。午饭时问起老同事:“咱们这儿做人工智能的不少啊?”老同事惊得掉落了筷子:“嘘!别提这个词,我们是正经做研究的!”

那是AI的第二次低谷期,干这个就是这么不露脸。可是十年以后,风向变了,真AI和伪AI创业大军如一万匹草泥马,在资本的皮鞭下奔腾。伪AI不用多说,就看我们这个楼吧,从一层到二十层,每层都有大于等于一家的前台slogan里有“人工智能”的字眼——也包括只有一家食堂的二十层。

而真AI呢?我看着朋友圈的报道,一个激灵发现,这行的大佬多半是我当年在微软研究院的同事:商汤的汤老师,是年会上的冷面幽默主持;依图的林晨曦,跟着王坚搞机器学习;旷视的首席科学家孙剑,是研究院最被看好的青年科学家;而云从的周曦老板,当年跟我实习了一年。而这几家合在一起,江湖上又给喝了个号,叫“AI四小龙”。

从生物学的角度看,既然有四小龙,那准得有四大龙。我打听了半天,才搞清答案:四大龙大约指的是国家指定的第一批四家人工智能基地:BAT再加上老东家科大讯飞。

在这八条龙里,BAT人家是打酱油的,放下不表;讯飞和四小龙,则是直眉瞪眼靠AI活着的。现如今,按照VC十年左右的退出周期,当年那批AI企业都该交卷了。除了早就上市的讯飞,四小龙们纷纷撸胳膊挽袖子,或港股或A股,要在资本市场的锅里蒯出点稠的来。

俗话说:好奇害死仁波切。作为一个AI从业者,我也是听人说才知道,AI是抢过互联网接力棒的下一个选手。现在这位选手已经要加速了,我好歹也得了解一下,当年我们曾经感觉艰难度日的这条赛道,真的到了收获季节么?

于是,我翻了翻这几条小龙的招股书。说实话,看得有点云山雾罩,不过,倒是有两点印象很深刻。

一、AI业务这么能亏钱么?

第一个疑问就是,干这买卖,居然这么能亏钱么?

看看下面这张好事者整理的图,这几家的业务数据特点倒是挺一致:亏得都不少,而且基本是挣一块花两块的劲头。当然,块头越大的,收入和亏损也越多。

当然,这里面的亏损,并没有那么夸张:其中大部分应该是优先股公允价值变动带来的财务减计,而不是实打实的业务扩张带来的亏损。就拿商汤说吧,业务上的净亏损,2020年只有8.8亿。

真亏那么多的话,倒未见得是坏事。大家知道,今天TMD这些巨头,无一不是上百亿地亏才烧出垄断地位的。所以,能亏损几十亿,那真的不是一般的主儿!在报表上拉出动辄数亿数十亿的亏损,如果伴随着业务高速成长的话,倒可以说是好事。可是,实际的业务体量和增速,远没有那么夸张。

从数据上看,几家公司经过了若干年的发展,很难说表现出了复合式的高速增长,而且,经营上出现吃得多拉得多的一边倒趋势(千万别扯毛利),并没有看出商业模式趋于稳定。当然,这也不叫事儿,如果产品定位清晰、市场接受度强,那厚积薄发地多打磨几年,商业模式再等一等,倒也不是坏事。

那么咱们再来看看,这几家公司的拳头产品是啥。这也就产生的我的第二个困惑。

二、AI公司到底是弄啥的?

第二个疑问有关产品,这些早已是独角兽的AI公司,到底是卖啥的呢?

我带着无可无不可的心理,查了查给这几家公司带来核心收入的产品,结果是一头雾水,大家看看下表:

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