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編譯整理 | 科技行者
2016年，總部位于倫敦的Alphabet子公司DeepMind Technologies曾震驚整個業(yè)界。該公司發(fā)布報(bào)告稱，他們開發(fā)的AI應(yīng)用成功幫助谷歌將數(shù)據(jù)中心的散熱成本降低40%。更重要的是，就在同一年，DeepMind開始與英國國家電網(wǎng)合作，通過深度學(xué)習(xí)技術(shù)優(yōu)化電力供給以節(jié)約能源使用。
那么，AI技術(shù)真能大幅優(yōu)化能源利用率嗎？
>>>這波AI浪潮不如想象中樂觀
過去三年以來，筆者一直在搜索關(guān)于將AI應(yīng)用于數(shù)據(jù)中心的相關(guān)文獻(xiàn)，但并沒發(fā)現(xiàn)重大進(jìn)展。更重要的是，DeepMind與英國國家電網(wǎng)的談判最終也未能成功。從財(cái)務(wù)運(yùn)營狀況來看，似乎更不樂觀。相關(guān)數(shù)據(jù)顯示：2018年，該公司收入為1.25億美元，虧損額則高達(dá)5.71億美元，遠(yuǎn)高于2017年的3.66億美元。在這方面，去年4月，還有一名內(nèi)部消息人士指出，DeepMind在2016年發(fā)布的公告本身就是一場炒作。經(jīng)濟(jì)學(xué)家們評論道：“DeepMind只是想拿出點(diǎn)公關(guān)資本，以幫助他們在Alphabet之內(nèi)獲得更多話語權(quán)?！?br>
近來，許多咨詢機(jī)構(gòu)都紛紛表示AI技術(shù)的普及將大大增加經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出。埃森哲的說法是，到2035年AI技術(shù)將幫助12個發(fā)達(dá)國家將經(jīng)濟(jì)增長率提高一倍，并將勞動生產(chǎn)率提高三分之一。普華永道則表示，到2030年，AI將為全球經(jīng)濟(jì)貢獻(xiàn)15.7萬億美元增量——麥肯錫在同一時(shí)間點(diǎn)上給出的預(yù)測結(jié)果則為13萬億美元。
另一些預(yù)測則集中在零售、能源、教育以及制造業(yè)等特定領(lǐng)域。麥肯錫全球研究院在2017年的《人工智能：新的數(shù)字前沿？》報(bào)告中專門評估了AI技術(shù)對這四大行業(yè)的影響，并在2018年報(bào)告中列出了更多其他可能受到重大影響的行業(yè)。該研究院得出的結(jié)論是，AI技術(shù)“有望在來自9大商業(yè)部門的19個行業(yè)中，每年創(chuàng)造3.5萬億美元至5.8萬億美元的價(jià)值。在由AI驅(qū)動的總體分析技術(shù)帶來的年均9.5萬億至15.4萬億美元收益中，這一部分占比高達(dá)40%?！?br>
如果真如麥肯錫所說，那么企業(yè)必須得重視AI技術(shù)的開發(fā)與部署了。但是，以上預(yù)測真的靠譜嗎？
麥肯錫做出的大部分估算，大部分都基于各類初創(chuàng)公司給出的基礎(chǔ)性資料。例如，根據(jù)DeepMind與Nest Labs的成功案例，該公司預(yù)測英國及其他地區(qū)的能源效率將在AI的推動下提升10%。Nest Labs于2018年被并入谷歌硬件部門，就在一年之前，他們還在生產(chǎn)家用智能恒溫器與其他智能產(chǎn)品，年收入為7.26億美元，虧損額則高達(dá)6.21億美元。從這個角度來看，Nest以及其他類似的企業(yè)好像并不能，或者一時(shí)半會還很難為全球經(jīng)濟(jì)做出如此巨大的貢獻(xiàn)。
因此，這波AI浪潮或許并不如想象中樂觀。
經(jīng)過對Nest Labs的一番調(diào)查，我們試圖收集智能電表能夠在能源效率方面帶來巨大收益的證據(jù)。我們發(fā)現(xiàn)，2016年，英國政府曾發(fā)起一項(xiàng)倡議，希望在2020年實(shí)現(xiàn)全國范圍內(nèi)的智能電表普及。雖然自2010年以來，美國能源部的確已經(jīng)投資約45億美元，在全美安裝了超過1500萬個智能電表。但奇怪的是，這一切努力對于能源效率并沒有帶來任何可觀察的明確影響。最近，英國政府下調(diào)了智能電表每年可為各家庭節(jié)約的電量——從26英鎊縮減至11英鎊。此外，英國國家審計(jì)署還警告稱，與之對應(yīng)的是，智能電表本身及其安裝成本反而有所上升。很明顯，對于主打智能恒溫器、智能家電以及智能電表的初創(chuàng)企業(yè)而言，這絕對不算什么好消息。
那么，關(guān)注其他業(yè)務(wù)方向的AI初創(chuàng)企業(yè)能否給經(jīng)濟(jì)產(chǎn)生更顯著的積極影響？科技行業(yè)分析公司CB Insights報(bào)告稱，2018年美國國內(nèi)風(fēng)險(xiǎn)投資總額為1150億美元，其中有93億美元屬于AI初創(chuàng)企業(yè)。雖然僅占總量中的8%，但93億美元仍然數(shù)目不菲，表明美國仍有不少初創(chuàng)企業(yè)在努力朝著AI方向前進(jìn)（當(dāng)然，有些公司出于融資的考慮，確實(shí)夸大了AI在其商業(yè)計(jì)劃中的作用）。
>>>對40家美國AI初創(chuàng)企業(yè)的分析
為了進(jìn)一步研究，筆者先后跟蹤了40家從事AI行業(yè)的美國初創(chuàng)企業(yè)，他們要么擁有超過10億美元的估值，要么掌握超過7000萬美元的股權(quán)融資。除了兩家已經(jīng)被上市企業(yè)收購之后，其他都屬于私營公司。這些企業(yè)的名稱與主要打產(chǎn)品，源自Crunchbase、Fortune以及Datamation整理并發(fā)布的領(lǐng)先初創(chuàng)企業(yè)清單。以此為基礎(chǔ)，我們還搜集了不少與各公司相關(guān)的最新消息（包括部分破產(chǎn)報(bào)告）。
根據(jù)實(shí)際提供的產(chǎn)品或服務(wù)類型，我對這40家初創(chuàng)企業(yè)進(jìn)行了分類。
其中17家主要研究所謂基礎(chǔ)計(jì)算機(jī)硬件與軟件（例如Wave Computing與OpenAI），包括網(wǎng)絡(luò)安全方向（例如CrowdStrike）。這部分公司主要提供用于支持計(jì)算環(huán)境本身的工具。
另外有8家公司專門開發(fā)軟件產(chǎn)品，用以實(shí)現(xiàn)各類任務(wù)的自動化執(zhí)行。例如，以Automation Anywhere、UiPath以及WorkFusion為代表的機(jī)器人流程自動化軟件能夠提高專業(yè)人士以及其他白領(lǐng)員工的實(shí)際生產(chǎn)率。Brain Corp.的軟件能夠?qū)⑹謩釉O(shè)備轉(zhuǎn)化為智能機(jī)器人。Algolia、Conversica以及Xant主要提供用于改善銷售與市場營銷流程的軟件。ZipRecruiter則專門以人力資源作為目標(biāo)市場。
這份清單上的其他初創(chuàng)企業(yè)遍布各個行業(yè)。其中3家立足醫(yī)療保健領(lǐng)域（Flatiron Health、Freenome以及Tempus Labs）；3家面向金融科技（Avant、Upstart以及ZestFinance）；2家專注于農(nóng)業(yè)或合成生物學(xué)方向（Indigo與Zymergen）；3家與交通運(yùn)輸相關(guān)（Nauto、Nuro以及Zoox）。此外，地理空間分析（Orbital Insight）、人機(jī)交互模式（Afiniti）、照片/視頻識別（Vicarious）以及音樂識別（SoundHound）領(lǐng)域則各有一家。
那么，這些初創(chuàng)企業(yè)真能在不久的將來給整個行業(yè)帶來可觀的生產(chǎn)效率提高嗎？在我看來，利用自動化方案替代辦公室白領(lǐng)工作的軟件，大概是全部AI產(chǎn)品與服務(wù)中最具前途的方向。歷史上已經(jīng)出現(xiàn)過多輪針對白領(lǐng)員工日常工作的工具改進(jìn)，包括Excel之于會計(jì)師以及計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)（CAD）之于工程師與建筑師等等。在這些方向上，基于AI的新工具有望給生產(chǎn)力水平帶來深遠(yuǎn)影響。例如，目前不少人對生成設(shè)計(jì)寄予厚望，即人類員工輸入約束性條件，系統(tǒng)自動輸出與之匹配的設(shè)計(jì)方案。
但是，縱觀清單中這8家專為白領(lǐng)員工提供自動化工具的初創(chuàng)企業(yè)，我發(fā)現(xiàn)他們所做的一切并不會帶來更高的行業(yè)生產(chǎn)率。其中3家主要關(guān)注銷售與市場營銷領(lǐng)域，這方面工作大體上仍然屬于零和游戲：擁有最強(qiáng)軟件方案的企業(yè)把客戶從競爭對手處搶過來，而整個過程其實(shí)很難談得上生產(chǎn)率提升。其中還有一家初創(chuàng)企業(yè)在開發(fā)人力資源軟件，其生產(chǎn)率收益雖然可能高于銷售與市場營銷方向，但仍然無法與我們理想中的真正機(jī)器人流程自動化相提并論。
如此一來，就只剩下4家有望提高生產(chǎn)率并降低成本的初創(chuàng)公司。遺憾的是，他們中間還沒有哪家真正能夠?yàn)楣こ處熍c建筑師提供切實(shí)可行的生成式軟件方案。在我看來，造成這種現(xiàn)狀的可能性只有兩種：要么，這種軟件根本就不可能出于初創(chuàng)企業(yè)之手，而只可能由Autodesk等業(yè)界巨頭實(shí)現(xiàn)；要么，目前的AI技術(shù)發(fā)展水平仍不足以在這一領(lǐng)域帶來切實(shí)可用的工具方案。
接下來這17家公司，我將他們歸類為面向基礎(chǔ)計(jì)算硬件與軟件業(yè)務(wù)的初創(chuàng)企業(yè)，遺憾的是他們的生產(chǎn)促進(jìn)效果同樣停留在理念層面。盡管基礎(chǔ)硬件與軟件無疑是開發(fā)AI類高級工具（特別是機(jī)器學(xué)習(xí)類工具）的必要前提，但其啟動與發(fā)展速度也相對更慢。在我看來，這一現(xiàn)狀從側(cè)面證明了AI技術(shù)仍處于起步階段。從OpenAI等重要行業(yè)參與者身上就能看出，雖然他們已經(jīng)獲得10億美元巨額投資（外加廣泛關(guān)注），但其“造福全人類”的使命仍然略顯模糊，而針對特定問題的具體解決方案恐怕要到多年之后才能出現(xiàn)。其他以O(shè)penAI研究成果為基礎(chǔ)的產(chǎn)品及服務(wù)，時(shí)間自然還得依次順延。
關(guān)注網(wǎng)絡(luò)安全方向的初創(chuàng)企業(yè)有7家，這凸顯出當(dāng)前安全問題已經(jīng)日趨嚴(yán)重，并極大增加了通過互聯(lián)網(wǎng)開展業(yè)務(wù)的成本。AI技術(shù)如果真能解決網(wǎng)絡(luò)安全問題，那么整個互聯(lián)網(wǎng)的可靠性與實(shí)用性都將更上一層樓。但整體來看，我認(rèn)為互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)接下來的運(yùn)營成本仍然保持在高位，而AI技術(shù)的加入也不太可能讓這部分公司的整體生產(chǎn)率大幅提高。
如果沒辦法通過更好的軟件工具帶來收益，那么AI技術(shù)的所謂可觀經(jīng)濟(jì)回報(bào)還能出現(xiàn)在哪里？很多朋友可能會認(rèn)為，醫(yī)療保健是個不錯的方向。但即便確實(shí)如此，本次清單上只有3有初創(chuàng)企業(yè)上榜，看起來數(shù)量仍顯不足。這可能是很多創(chuàng)業(yè)者都被IBM Watson嚇怕了，畢竟如此聲名顯赫的AI方案都在醫(yī)學(xué)應(yīng)用領(lǐng)域折戟沉沙。
當(dāng)然，還有不少人認(rèn)定AI驅(qū)動型醫(yī)療保健初創(chuàng)企業(yè)完全有能力填補(bǔ)Watson失敗所留下的市場空白。Robert Wachter倒是有不同意見，他指出，將計(jì)算機(jī)應(yīng)用于醫(yī)療保健領(lǐng)域的嘗試，在難度上要遠(yuǎn)高于其他部門。在2015年出版的著作《數(shù)字化醫(yī)生：醫(yī)學(xué)計(jì)算機(jī)時(shí)代開端下的希望、炒作與危害（The Digital Doctor: Hope, Hype, and Harm at the Dawn of Medicine’s Computer Age）》當(dāng)中就提到醫(yī)療保健行業(yè)在計(jì)算機(jī)與軟件應(yīng)用領(lǐng)域長期落后的諸多現(xiàn)實(shí)原因。到時(shí)候，我們?nèi)詿o法斷言AI與數(shù)字化技術(shù)的結(jié)合能否改變這一不利現(xiàn)狀。
同樣重要的是，雖然已經(jīng)融得巨額資金，但這些AI初創(chuàng)企業(yè)似乎遺漏了不少重要的應(yīng)用方向。首先是房地產(chǎn)，作為美國消費(fèi)級支出領(lǐng)域的頭號類別，初創(chuàng)企業(yè)中沒有一家致力于解決其中的現(xiàn)實(shí)難題。作為第二大消費(fèi)級支出行業(yè)的交通運(yùn)輸，也僅僅吸引到3家初創(chuàng)企業(yè)的關(guān)注。其中一家正在研究可識別駕駛員當(dāng)前注意力指向的產(chǎn)品，另一家則計(jì)劃提供自動配送服務(wù)，只有一家初創(chuàng)企業(yè)在開發(fā)無人駕駛汽車。在這一領(lǐng)域，福特、通用以及梅賽德斯-奔馳的高管們最近紛紛對無人駕駛汽車的短期發(fā)展前景表示悲觀，他們指出，雖然已經(jīng)在相關(guān)研究領(lǐng)域砸入350億美元巨資，但可行的解決方案仍然遙遙無期。
誠然，筆者對這40家企業(yè)的經(jīng)營狀況及其產(chǎn)品/服務(wù)在未來十年內(nèi)的影響力判斷非常主觀。如果要更加客觀地衡量這些企業(yè)為世界經(jīng)濟(jì)帶來的貢獻(xiàn)，最好的辦法可能是——看他們的盈利能力。
私營初創(chuàng)企業(yè)的財(cái)務(wù)表現(xiàn)普遍不好看，清單中列出的公司中只有兩家成功上市，而且初創(chuàng)企業(yè)一般要經(jīng)歷多年發(fā)展才能開始賺錢（就連亞馬遜都用掉了7年時(shí)間）。因此，這方面的結(jié)果大家可想而知。但我們可以結(jié)合技術(shù)領(lǐng)域的一些廣泛趨勢進(jìn)行分析，初步對AI初創(chuàng)企業(yè)的健康狀態(tài)做出評估。
從誕生到上市之間的時(shí)間間隔一直在延長，這一點(diǎn)倒是無可厚非；但在上市之后能夠成功盈利的初創(chuàng)科技企業(yè)，其比例已經(jīng)由1980年的76%下降至2018年的17%，而盈利周期也由1998年的平均2.8年延長至2016年的7.7年。更重要的是，部分耗盡心力才成功上市的初創(chuàng)企業(yè)，后續(xù)卻遭遇巨額虧損。舉例來說，目前還沒有任何一家大型共享乘車企業(yè)成功盈利，美國（Uber與Lyft）、中國、印度以及新加坡概莫能外，且在2018年的總虧損額高達(dá)50億美元。此外，大部分來自美國、中國以及印度的共享自行車與電動車、共享辦公室、外賣配送、P2P借貸、醫(yī)療保險(xiǎn)與分析以及其他相關(guān)消費(fèi)服務(wù)初創(chuàng)企業(yè)也都承受著巨額虧損。
而在調(diào)查的這40家AI初創(chuàng)企業(yè)當(dāng)中，大部分可能在短期之內(nèi)繼續(xù)保持私營狀態(tài)。但即使在未來幾年內(nèi)能夠公開上市，那么參照其他科技企業(yè)的以往運(yùn)營軌跡，他們在接下來的一段時(shí)間內(nèi)也仍然不可能盈利。更具體地講，我認(rèn)為這些初創(chuàng)公司的盈利周期恐怕要比傳統(tǒng)科技企業(yè)更加漫長。
>>>顛覆還未到來
基于以上提到的種種理由，我很難相信此次清單中列出的這些AI初創(chuàng)企業(yè)能夠在未來十年內(nèi)為美國經(jīng)濟(jì)帶來巨大推動力。殘酷的是，《技術(shù)評論》與《科學(xué)美國人》等向來以樂觀著稱的出版機(jī)構(gòu)也給出了類似的觀點(diǎn)。就連AI社群自己也先后發(fā)表《AI妄想》以及《AI需要重新引導(dǎo)：構(gòu)建我們可以依賴的人工智能》等書籍，借此表達(dá)對于當(dāng)前圍繞新興技術(shù)出現(xiàn)的大肆宣揚(yáng)與無腦炒作傾向的擔(dān)憂。
在快速提高生產(chǎn)率方面，前景最光明的領(lǐng)域主要是面向白領(lǐng)員工的機(jī)器人流程自動化，這也延續(xù)了過去幾十年來的一貫發(fā)展趨勢。但這些改進(jìn)主要將以漸進(jìn)方式實(shí)現(xiàn)，過去的計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)、計(jì)算機(jī)輔助工程、電子表格以及文字處理等成果已經(jīng)用事實(shí)向我們證明了這一點(diǎn)。
數(shù)十年來，這些軟件帶來了令人印象深刻的價(jià)值，顯著提升了工程師、會計(jì)師、律師、建筑師、記者以及其他從業(yè)者的生產(chǎn)力水平，使得眾多專業(yè)人士（特別是工程師）通過種種方式為全球經(jīng)濟(jì)做出卓越貢獻(xiàn)。
可以肯定，憑借著機(jī)器學(xué)習(xí)以及其他AI形式的持續(xù)推動，目前的進(jìn)步勢頭仍將得以保持。但也正如許多人所強(qiáng)調(diào)的那樣，目前的AI技術(shù)，還不太可能對企業(yè)、員工或者說更為宏觀的整個經(jīng)濟(jì)體系帶來顛覆性影響。
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