依圖上市案的失敗
在為上市準備了8個月之後,中國大陸四大人工智慧(Artificial Intelligence:AI)獨角獸(中國大陸AI四小龍包括曠視科技、雲從、商湯、和依圖)之一的依圖科技主動申請退出科創板上市,正式對外宣告科創板IPO終止。
中國證監會駁回的理由
就IPO本身未經過中國證監會和相關機構的審查的主要理由是依圖科技目前虧損的主要原因在15次融資實現了估值超100億元,由於優先股公允價值不斷上升(優先股在會計上可視為企業的負債和股權的增加,這樣子解釋大家較容易理解),使得公司虧損持續提升────研發投入大導致AI企業短期難以盈利是他們正在面臨的通用性難題。這中國大陸四大人工智慧獨角獸目前沒有一家是賺錢的,而且是大幅地虧損;就獨角獸的早期投資人而言,他們資金被鎖住了很多年,當然想趁早退出,拿錢走人。中國證監會的質疑也並非沒有道理,如果一上市,這些早期大股東大量出售手中的股權,那所有散戶就只能當被收割的韭菜,這才是證監會最在意的事(他們在做對的事,不是嗎?)。
決定人工智慧發展的三大要素
從技術的角度來說,算力、演算法、數據是構成人工智慧發展的三大要素。算力完全由硬體決定。演算法則會隨著時代和更多的資源和專家的投入而逐漸提升,但很難在短期內有大幅的躍進,畢竟最主要的人工智慧演算法幾乎是公開的。目前決定的因素反而是數據;因為人工智慧的兩大基本步驟是資料的訓練(training),再根據訓練進行推論(inference),資料愈多愈精確,最後的推論演算結果也會愈精確(有興趣的讀者可參考我的另一篇部落格文章《Palantir是一家什麼樣的企業?》的內容)。
中國業者的優勢
資料的取得在西方各國因大眾的覺醒和法規的限制,取得成本愈來愈高,也愈發不容易;這也是中國大陸在人工智慧發展的相對優勢。中國大陸的這四大人工智慧獨角獸能生存,主要是靠不斷投入的資本,以及中國大陸在人工智慧發展資料取得的相對優勢,使他們可以取得源源不絕的專案收入;但是他們在算力和演算法這兩項,依然沒有突出的成就,因為算力主要由美國的半導體巨頭壟斷(有興趣的讀者可參考我的另一篇部落格文章《輝達(nVidia) 如何賺錢?輝達改變了產業的遊戲規則 》的內容)。而較先進的演算法則仍然是美國人的天下。
關於人工智慧的成本,請見我的貼文《生成式人工智慧的成本》
大眾對人工智慧的迷思
首先是大眾對人工智慧存有迷思,以為人工智慧就是萬靈丹,任何公司和人工智慧沾上邊,就立即使公司的身價暴漲。比起二十或三十年前,人工智慧的確有很大的進步(三大要素都有進步),這是不爭的事實。但是人工智慧不是特效藥,任何用電腦演算法的公司並不一定是就是採用了人工智慧。而且人工智慧演算法是在背後運行,終端使用者根本沒有能力判斷是不是採用了所謂的神奇的人工智慧演算法,它也有可能只是簡單的電腦運算或一般的演算法,絕大部份根本和人工智慧沾不上邊。各位不仿打通電話去問一下輝達(nVidia,美股代碼:NVDA)他們的HGX或DGX全套平台伺服器的基本報價,就知道我的意思了,因為一般口袋不夠深的公司根本玩不起。
人工智慧是用來整合的技術,不是產品
讀者一定心有不解,五大科技巨擘人家還不是在人工智慧方面上有很大的進展,應該也賺了很多錢,其實不然。現在人工智慧在某些領域的確已經很成熟,例如照片影片的識別和語音翻譯識別等(三十年前車牌識別被認為是黑科技,但現在沒有人會如此認為吧?),科技巨擘們主要是把人工智慧些技術運用在他們的現有的產品和服務上,「強化」了他們賺錢的能力。科技巨擘們主要不是靠人工智慧在賺錢,它只是輔助。反過來說,我們幾乎很難找到一家上市公司主要是販賣人工智慧核心技術的,因為人工智慧只是輔助;這當中的區別很重要。
人工智慧字眼被濫用
自駕車技術,眾所周知人工智慧是其核心,但現在馬路上一堆宣稱具備自駕能力的車子,其實都只具備非常初步的「自動」能力,談不上「自駕」(馬斯克自己向美國監管單位多次坦承特斯拉的Autopilot目前只具備L2的能力,距一般人認為的自駕的目標還很遙遠)。
人工智慧這個字眼已經被無止境地濫用(每個年代都會會類似的情況,廿五年前是網際網路這個字眼,十五年前是生物科技)。各位只要打開電視,為什麼一堆東西的廣告都要沾上「奈米」這兩個字?不只穿的,連吃的都扯上奈米。會發光的東西不一定都是金子。
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