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详解AI公司三大类别,哪种商业模式将成为最后赢

2018-05-26 13:33编辑:蚌埠新闻网人气:


在AI型公司的混战中,我们已看到了数不胜数的公司相继倒下。在剩下的AI巨头和后起之秀中,哪类公司又能成为最终的赢家呢?

从Element AI,Databricks到DigitalGenius,AI型公司铺天盖地席卷而来。各类公司分化出了不同的特性,也选择了不同的战略发展方向。

在他们中,我们能够看到为客户提供定制解决方案的“数据科学咨询公司”,为AI解决方案提供底层基础构架的“AI平台公司”,以及通过产品化解决方案解决某个特定商业问题的“垂直整合AI公司”。

在我看来,能够突破这一三足鼎立的局面笑到最后的,应当是垂直整合AI公司。

为什么这么说呢?

首先让我们从这三类公司的定位讲起。

数据科学咨询公司:产品化程度低

AI平台公司:产品化程度高,解决方法针对用例数多

垂直整合AI公司:产品化程度高,解决方法针对用例数少

图片纵轴:(下)定制;(上)产品化

图片横轴:(左) 单个用例;(右)多个用例

图片内容:(左上)垂直整合AI公司; (右上)AI平台公司;(下)数据科学咨询公司

任何一类公司都有自己的优势和劣势。任何一个类别中也都有最优秀的公司。但是我认为最成功的公司会集中在垂直整合AI公司中。让我们一个个来分析看。

数据科学咨询公司

数据科学咨询公司的产品化程度较低。由于AI模型极其依赖于客户提供的数据,这类公司的主要优势在于他们更容易交付给客户更好的结果。这类公司的劣势在于不能很快的规模化。如果公司期望迅速增长,他们应该设法向其他类别的方向发展。

现在这类公司的数量越来越多。很多公司甚至并没有意识到他们已陷入了这个类别——直到他们发现公司规模化出现困难或者很难找到可以重复的用例。这些公司也许有独一无二的技术,可以获得很多客户,甚至有别的公司愿意高价收购。但是,要想发展超出一定的规模,他们一定要“成长”,并且把解决方案产品化。AI解决方案产品化是极其困难的,有两个主要原因。首先,如上文所述,很多AI产品极其依赖数据,而每个客户提供的数据各不相同。更进一步说,客户的确切需求也有很大差别。 

Element AI是一家典型的数据科学咨询公司,这家公司今年夏初拿到了高达1亿200万美元的A轮投资 。但目前为止,这家公司还没有一个具体的产品或者解决方法。他们的“解决方法组合”网页列出了15条不用的用例; “解决方法” 网页介绍说他们“构建易于整合入现有流程的定制应用程序”。基于他们获得的大量投资,Element AI未来应该会有所“成长”,并将他们的AI解决方案产品化。

产品化究竟是什么意思?如果一个解决方法可以多次安装,过程中几乎不需要定制,就可以说这个解决方法已经产品化了。产品化可以让公司收入增长速度远超成本增长速度。相反的,一个咨询公司雇佣的员工数量与公司同期的业务数量是大致成正比的。

幸运的是,对于Element Al和与其类似的公司而言,他们不需要做到完全产品化(即解决方案安装时完全不用定制)。举个例子,某AI公司决定要在产品化上投入工程师人力资源,目标是解决方案每次安装时定制成本降低80%。与达到完全产品化相比,完成80%的目标可能只需要20%的人力资源。剩下20%的解决费用可以作为合理的一次性安装费用转嫁给客户。因此,实现80%产品化的目标或许足以达到产品规模化的目的。

详解AI公司三大类别,哪种商业模式将成为最后赢

图表横轴:工程师人力;总轴:产品化

产品化还有其他好处。产品化可以给其他新入行的公司设置障碍。在其他新公司努力解决规模化问题的时候,本公司可以更快的整合,技术团队也可以把工作重心投入到开发公司的核心知识产权上。

AI平台公司

AI平台公司提供底层基础构架,而具体的AI解决方案可以在上面运行。AI平台允许终端客户导入数据,清理和变换数据,训练模型和验证模型。AI平台公司的例子包括H2O.ai公司, Skytree公司, 和 (最近转型的) Databricks公司。

这类公司有不少独特的优势。首先,他们面向的市场巨大。任何企图扩充自己AI工具的公司都是他们的潜在客户。除此之外,AI平台公司产品化程度高,因为平台仅仅基于底层运算构架,操作系统,和支撑硬件。最后,他们有一个产品粘性优势,意思是一旦某个公司依赖这个平台,该公司就很难离开这个平台了。

但是,大多数AI平台公司的生存空间也受到威胁:

开源AI项目数量和质量增长

会使用这些开源项目的程序员数量增长

(来源:网络整理)

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