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天博体育网址_与迅雷程浩辩:人工智能下正需要有深度厚度的技术服务商

本文摘要:类似于行业标准)。如果稍微扩大一点,我们在产业初期指出技术经营者没有价值的理解只不过是非常危害的。我们多次享受过无数的计算机企业。这些计算机企业似乎现在正在考虑,属于那个时代的希捷(实现硬盘,市场价格$139.9亿)至少死亡。 技术经营者似乎只有死亡的想法,大家不能用电脑做硬盘。很明显,AI时代几乎不能再现以前的分工结构,但有趣的是已经被证明很顺利,纯粹属于AI时代的两家企业是技术提供商:英伟达和Mobileye。

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类似于行业标准)。如果稍微扩大一点,我们在产业初期指出技术经营者没有价值的理解只不过是非常危害的。我们多次享受过无数的计算机企业。这些计算机企业似乎现在正在考虑,属于那个时代的希捷(实现硬盘,市场价格$139.9亿)至少死亡。

技术经营者似乎只有死亡的想法,大家不能用电脑做硬盘。很明显,AI时代几乎不能再现以前的分工结构,但有趣的是已经被证明很顺利,纯粹属于AI时代的两家企业是技术提供商:英伟达和Mobileye。因此,我们至少可以说人工智能只是技术经营者死亡的观点不符合过去和部分再次发生的AI商业现实。AI时代从免费开始吗?技术经营者是死亡之路的核心委托之一,指出许多基础技术服务是大公司的课程,是免费的。

这部分是正确的,但是把它缩小成普通的规则没有问题。认真思考这个问题实际上要探索网络免费模式的界限。在互联网时代的前端免费或低价格,后端追求的想法明显达到了360、名称等企业。

扩大自然的想法是AI时代的所有算法和技术都是大公司免费提供用户的手段。这种模式在后端产生了很大的价值,但在提供用户成本低的领域肯定会再次发生。例如,亚马逊的Alexa收费,但不希望更好的人使用。但是,这个模型有明确的边界。

例如,偏向于韧性融合的话,这个免费模型会再次发生。否则,互联网显然不需要花150亿美元出售Mobileye,只要等待有人免费开源就可以了。这里的重点是免费提供的用户成本能否在用户的生命周期中赚回来。例如,汽车是免费的,后端怎么求也赚不到,但是软件工具是免费的,因为工具本身的成本完全是零,所以承认可以赚到。

从这个角度来看,这些算法和服务不是免费的,而是韧性融合的认可会,因为免费的话不会持续大规模的损失,所以看到赚钱的可能性。迄今为止,互联网公司大规模实现硬件,竞争是必要的证据。很难与内容融合,因为内容方自己的钱还没有赚回来,所以很可怕研究所要求的路线。但是,在这方面,有钱人的公司不可避免地会因为大量的补助金而短期免费。

标准化工具越不免费。例如,标准化的语音识别,这样的工具参加者越大,单个用户的使用成本完全为零。横向工具越免费,以ASR为例,医疗ASR的研究开发需要2000万人,即使免费也得不到2000人的用户,只有人傻钱多的时候才能免费。这个列表虽然可以缩短,但是已经可以说明问题,融合AI的发展阶段,现在的互联网免费模式在AI短期内成为主流。

AI现在正在补充广泛应用的新终端(例如亚马逊Echo)也补充新平台,解决问题的核心是Enabling的Technology(往往需要韧性融合)和顺利的新终端。这两点不太可能培养互联网模式。假设某公司的自动驾驶开发结束后,免费允许一些汽车工厂获得用户,最后只有数百万免费用户尝试养活自己的场景。

此时,即使充满着车厂不能使用的问题,这个模式似乎也不能正式成立(收支不能平衡)。因此,在这种情况下,购买硬件的利润和License费用模式一定不会回来。后两种模式的核心特征是公司提供利润更加必要和缓慢,在行业初期可以养活公司,进入技术深度和广度。

把技术想象成锤子买卖似乎是错误的,Mobileye的价值与17年的历史有本质关系。有高技术附加价值的硬件产品购买100万件,多数情况下可以承担公司的运营和发展,但网络模式的100万用户一般很难承担公司的持续运营。

目前,唯一合适的互联网免费模式的顶点是Alexa,这似乎是下一代操作系统的原型,适合用免费的手段提供用户。AI时代的行业分工会怎么样?提高视点,不仅专注于过去的事实,还可以认识到是否正式设立免费的要点,探索技术经营者是否有价值实际上是探索行业分工的问题。在整个商业发展史上看到这种分工和现象,大致过程如下:在工业时代,至少经典的全行业总体情况出现过两次,一次是石油大王洛克菲勒统一石油行业的全链,一次是通用汽车统一汽车生产链的全链。

在IT时代,正是提倡统一的大分工模式。所有的电子设备都需要子集众多厂家的产品才能最后成型,最近最经典的例子就是手机涨价,这充分说明日韩元器件上的影响最后不需要向产品末端传导。

这种分工不仅仅是供应链,还延伸到生产过程(如富士康和苹果)。在互联网时代,回顾从百花齐放到BAT集中的过程。大家又开始特别强调全栈和闭环。

解读这种行业分工状态的主导力量也必须恢复效率和收益。这并不难理解,每个公司都会用于道路,但似乎不适合每个公司建造一个,所以经常出现与道路专业相关的行业。对于第一次集成,德鲁克在书中提到,这种集成对效率的提高约为30%,因此这种单一公司集成只有链条具有足够的内在驱动力。

但是,由于这种统一可能对个别企业不利,有利于整个社会,美国经常出现反垄断相关法规。后来,随着专业化的加强,这种大整合被崩溃抛弃。与原子有关的部分,因为任何部分都必须持续投入才能得到结果(芯片、内存、屏幕等),所以必须统一的事实相当于让企业分担所有风险,收益过大(制造商不能得到局部市场)比全球分工要好。

互联网上的整合成本特别低,互联网上的整合只是模块的访问,成本极低,但对用户的整个堆栈和闭环不方便,有助于稳定流量。在这种情况下,单点不存在的空间越小,似乎不能跑向大公司。

下一个AI时代这个分工会怎么样?将产业阶段分解为EnablingTechnology(以1957年八叛徒为代表的半导体行业)-通用型硬件产品(1977年的AppleII)-软件应用(1995年的Windows和互联网等另外,AI也指出,如果不按照这三个步骤回顾的话,第一阶段必须是能够使技术成熟期使用的技术提供商,如英伟达和Mobileye。这种市场需求也不会渗透到声音、视觉等领域。前提是所谓的技术应该有深度和厚度,而不是应用程序。

第二阶段需要大量新产品,如电脑、手机和平板电脑。此时产品公司不兴起,但技术公司不求。

这只是电脑越来越激烈的时候,Intel只是坐着数钱。在第三阶段,互联网模式的估计不会越来越激烈。由于品牌和技术的共同性,纯粹的数据和算法驱动的部分不会经常出现胜利者的共同食物。杨家巨头再现顶峰,新巨头频繁出现(不一定免费)。

例如,沃森这种智能既能干a也能干b。总结互联网看起来像IT行业60年发展的最后一部分,也可以说互联网企业是挽回狂澜60年技术发展的红利。但是,AI似乎不是互联网,AI可以升级互联网,但同意不是互联网的子集。因此,我们很可能无法用过去15年的商业经验来区分人工智能的发展。

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