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IT领袖峰会 | 王维嘉:溢价收购是人工智能泡沫元凶

2017-04-16 四月 极客龙AI

在本届峰会上,BAT三巨头再度聚首,智东西将进行实时内容直播。

智东西  文 | 四月

4月1日至2日,为期两天的2017中国(深圳)IT领袖峰会将在深圳市五洲宾馆举行。在今年的峰会现场,BAT三巨头——马云、李彦宏、马化腾在本届峰会上将再度聚首,共话智能新时代,深度揭示行业未来发展趋势。

中国(深圳)IT领袖峰会由深圳市人民政府和数字中国联合会联合主办宣布,从2009年开始举办,目前已成功举办八届,对中国IT产业发展起到了积极推进作用。今年峰会主题为“迈进智能新时代”,智东西将对峰会进行实时内容直播。

智东西4月1日下午深圳消息,信中利美国创投创始管理合伙人王维嘉发表了名为《AI飓风—人工智能对经济社会的颠覆性影响》的报告,从科研人员的角度回顾了人工智能技术的变迁特点和规律,中美IT产业环境的差异;以及从投资人的角色解构了AI产业生态结构、潜力行业的机会特点。

王维嘉博士毕业于美国斯坦福大学电子系、工程系,是信中利美国创投公司创始合伙人,数字中国联合会常务理事,欧美同学会2005委员会创始人之一和第三届理事长,亚布力论坛创始终身理事,中国企业研究所创始人和理事长。王维嘉博士和他所创立的美通公司在全球率先提出无线互联产业,作为中国移动互联网最早的倡导者和实践者,为移动互联网产业作出了积极贡献。

关于技术浪潮周期:十年一个单位

王维嘉是美国斯坦福大学电子系、工程系博士。他认为每一次大的创新浪潮基本上是10年一个周期,其中一个显著特点是,在产业刚刚启动的时候,中国与其存在巨大差距。每十年一次创新浪潮,然后中国用十年追上来,这个行业上也达到了成熟周期。

今天的移动互联网就是处在基本到一个平台期,已经成熟了。但每当前面一个浪潮成熟的时候,后面一个浪潮开始启动。从去年开始硅谷一次新的浪潮就是人工智能。

关于AI产业生态构架:中国优势在于应用层

作为投资者的角色,可能除了关心它的算法,更在于它的产业形态,这是一个金字塔式架构。

1)金字塔最低端就是算法,没有算法的突破一切免谈,相当于发动机最新的设计。但是算法今天主要在大学里做,工业界做的很少。很多人问我说中国和美国的差距是什么?我觉得第一差距就是算法。美国和加拿大过去60年这个研究没有中断过,像我的导师这样的人做了很多年的冷板凳。他有时候连资助的资金都拿不到,因为大家觉得没有商业前途。这些人一直坐冷板凳坐了60年终于做出来了。中国这方面就比较弱一些。这是第一个差别。

2)芯片层。做芯片主要问题是投资非常大,如果投资一家芯片公司,没有几亿美金肯定做不出来,而且做出来还不一定工作,所以风险非常大。

3)计算的软硬平台,有点象操作系统,主要也是被美国大公司垄断,谷歌、Facebook、亚马逊、微软,这四家公司。当然百度也出了一个新的平台。

4)最下面一层,中国公司做的非常好,就是应用层面。应用层面中国和美国差别不是很大,有些方面有一点差别。应用层面最主要最大的一块是自动驾驶。

关于自动驾驶:和传统产业密不可分

与互联网对于实体产业的慢节奏不同,人工智能对于实体产业的影响和冲击在一开始就存在。自动驾驶技术从第一天起就和传车厂密不可分,因为它要优化你,它会使用到大量数据,它会改造这个产业。所以传统车厂都不敢懈怠。

在感知、判断、控制三个层面中。感知需要依靠雷达完成,但雷达的发展受制过高的成本。判断通过算法解决,也是现在机会最大的环节。控制是最容易的,控制速度、控制方向,这两个控制都很简单。一旦把周围的情况看清楚了,然后你的判断做准确了,剩下的事儿很简单了。

关于AI产业泡沫:来自溢价收购

人工智能技术的兴起带来了一些局部泡沫,比如自动驾驶,这些自动驾驶做解决方案的公司,一出街就是几亿美金的估值。所有错误的收购都是由一些溢价案引起的。

通用汽车去年收购了一家做自动驾驶的公司,这个公司做了一个简单的演示就卖出了10亿美金。前两年VR非常热,Facebook花了22亿美金买了一家眼镜公司。今年VR又凉下去了。每次溢价收购、不合理收购就会产生很多泡沫。后面公司说他10亿美金,你也给我5亿美金。比如说机器人领域,很多功能就是想象出来的场景应用。

关于商业机会:数据密集+钱多

机器这么无所不能,和我有什么关系?什么时候人工智能会冲击到我的行业。答案很简单,这是我给的两个判断标准。第一,数据密集,假如这个行业有大量数据,机器就容易学。第二,钱多。如果钱少,没有任何一家公司愿意取代你这个行业,一定有商业利益。

1)金融我想是第一个行业,金融行业无论是证券、保险、投资理财都是大量的数据,也是钱多的地方。所以今天受冲击也是非常大的。高盛前不久裁了700个交易员,今后华尔街交易都是机器交易,因为人交易也是看数据、分析K线,机器比你灵光多了。现在甚至出现了专门的机器对冲基金,这个对冲基金所有决定都由机器来做,而且好几台机器用不同模型,最后大家表决,人完全不干扰。所以说金融行业未来一定是受冲击很大的。

2)医疗保健也是有数据比较密集的。制造业、农业。今天可以说,应该说我还想不到哪个行业不会被人工智能受到冲击。这就是前面说的,互联网刚刚出来的时候和实体没有什么关系,就像自动驾驶,第一天起就要颠覆你汽车行业,第一天起就和实体行业紧紧纠葛在一起,他要用你的数据、他要优化你。银行的贷款员、律师,像摩根大通也好,高盛也好,分析员,比如现在很多财经的新闻其实已经是机器在写。一些很简单的分析报告,盘数据,都是机器在写。这些行业都很快会被取代掉。银行的信贷、风险控制等等都是。

3)有人说那风险投资什么时候被机器取代?我们首先看我们,风险投资数据比较多的地方就是尽职调查这块,要看他的法律、财务,只要有数据的地方,机器都可以做。没有数据的地方,比如看人,这个创业团队靠不靠谱,现在没有数据,没有数据我们还可以苟延残喘一段时间。

4)保险业,特斯拉前一阵宣布他要做汽车保险。为什么特斯拉想做汽车保险呢?今天的汽车保险是什么?很简单,就是根据你的年龄和性别,比如一个20岁的未婚男性,他的保费一定最高,因为他开车是最激进的。一个40岁有两个孩子的女性母亲保费最低,开车最稳当。但是今天特斯拉,你只要开他的车,你每一秒钟的驾驶数据都在他手上,他比你自己还了解你开车到底是什么性格,用他的数据算出来的一定比任何一个精算师都要准确100倍,所以他可以提供到个人,每个人都是一个不同的保险产品。

只要有这个数据,他就能够直接冲击汽车保险公司。今天还有一个fitbit,有可能他们将来提供健康保险。现在美国的车险每年1200多亿,未来可能下降到500亿,因为如果车都变成自动驾驶,今天车出事故90%都是因为人的原因,机器不会累、不会困,也不会偷着看手机,事故率会大大降低。当然这会提供一系列问题?比如保谁,比如我买一辆自动驾驶的车,我怪谁呢?肯定怪车厂,车厂说我买谁谁谁的软件,这都是今天很多的问题。



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