比尔·盖茨的这瓢冷水泼得很及时
时间:2018-03-04 10:12:25 来源:huxiu.com
[导读]近日,比尔·盖茨在CNN接受记者采访谈及当前AI的发展态势时,给出了自己的观点。总体而言,比尔·盖茨的核心观点是:虽然中国AI发展迅速,扶持力度巨大,但他不认为中国能在AI方面超越美国,中国的位置会是第二名。此言一出,立即在业内引起了强烈的反响。毕竟中国这两年在AI领域,从国家到企业都纷纷发力,外媒的多数评论也是中国AI产业正在超越美国。事实究竟如何?
近日,比尔·盖茨在CNN接受记者采访谈及当前AI的发展态势时,给出了自己的观点。总体而言,比尔·盖茨的核心观点是:虽然中国AI发展迅速,扶持力度巨大,但他不认为中国能在AI方面超越美国,中国的位置会是第二名。
此言一出,立即在业内引起了强烈的反响。毕竟中国这两年在AI领域,从国家到企业都纷纷发力,外媒的多数评论也是中国AI产业正在超越美国。事实究竟如何?
尽管AI的概念、应用等五花八门,但业内公认的事实是作为AI基础层(算力支撑)的芯片是衡量企业在AI产业中竞争力高低的首要指标之一。而从算力看,目前主要的人工智能芯片为GPU(其通用性最高),计算能力比CPU大约提高了5倍(效率最高),存储能力则高出2至4倍。
而根据麦肯锡数据显示,在当前全部图形芯片市场中,英特尔占据71%的市场,英伟达的市场份额为16%。也就是说在目前公认的通用性最强的AI芯片领域,美国企业基本占据了90%左右的市场份额,具有自然的垄断优势。
此外,IBM、谷歌、亚马逊、高通、苹果、微软等同样热衷于AI芯片的研发。
2016年,IBM宣布投入类脑芯片的研发,推出TrueNorth,集成了54亿个硅晶体管,内置了4096个内核,100万个“神经元”、2.56亿个“突触”,能力相当于一台超级计算机的同时,功耗却只有65毫瓦。
谷歌同样研发出专门为机器学习应用而设计的专用芯片TPU,搭载该芯片的第二代AlphaGo,去年得以大展拳脚,而进入到今年,其已经开始以每小时6.5美元的价格向第三方开放(商用)。
而亚马逊已经开始设计定制人工智能芯片,将用于未来的Echo设备,并提升Alexa语音助手的品质和响应时间。
另外,据腾讯研究院去年发布的《中美两国人工智能产业发展报告》显示,从基础层的芯片企业数量看,中国拥有14家、美国33家,中国仅为美国的42%。这一比例在与另外的与AI相关的技术层(是美国企业的46%)和应用层(是美国企业的62.3%)企业数量相比,占比最低。
与此同时,在融资方面,该报告显示,在美国人工智能企业中,融资占比排名前三的领域为芯片/处理器融资315亿占比31%,排名第一,相比之下,中国处理器/芯片投资事件比重排名仅第四,占比7.55%。
而另据领英发布的《全球AI领域人才报告》显示,基于领英平台的全球AI领域技术人才数量超过190万,其中美国相关人才总数超过85万,高居榜首,中国的相关人才总数仅为5万人,位居全球第七。 其中美国的AI基础层人才占比超70%,集中度很高,而中国在应用技术层的人才分布广泛,例如在机器人、图像识别、精准营销和自动驾驶等领域。俗话说缺哪儿补哪儿,但在AI产业中,我们看到的反而是缺哪儿躲哪儿。
不知业内看到上述的事实作何感想?我们看到的是,尽管我国政府及相关投资机构和企业不惜重金投入AI产业,但在最底层的芯片层面,无论是从事的企业数量、投入资金和人才的倾斜度上均是最弱的。这是否间接反映出整个中国AI产业链普遍倾向于短期获利和可带来市场“眼球效应”的技术和应用,而刻意规避投资大,见效慢,门槛高的AI芯片?
如果不能在底层芯片层面占据一定优势,中国AI产业超越美国几乎是不可能的,而此前PC和移动互联网时代因芯片受制于人的局面依旧会延续到AI时代。
其实只要我们仔细看外媒对于中国AI产业的报道,之所以称中国在AI将超越美国,更多依据是在AI领域,中国政府及机构的投资规模,如“2017年7月,中国国务院发布了一份雄心勃勃的政策蓝图,宣称要在2030年成为“世界主要的AI创新中心”。该计划的目标是到2020年将中国核心AI产业的规模扩大到1500亿元(约合240亿美元),到2025年将达到4000亿元(约合630亿美元)。
相比之下,美国的研究部门在特朗普政府的领导下正失去资金支持和战略眼光,据美国科学促进会(AAAS)的数据显示,白宫计划在2018年将科学和技术研究经费削减15%等”的此类对比报道经常见于外媒的报端。
另据CB Insights的数据,在对AI初创公司的资助上,中国已经超越美国成为世界第一大国,即2017年中国占全球人工智能启动资金总额的48%,而美国仅为38%。
当然我们在此并非否认政府及企业和投资机构对于AI产业的大力投入,但所谓好钢要用在刀刃上。就像我们前述,在与AI产业相关的基础层、技术层和应用层中,核心的基础层投资力度最小,势必会削弱我们AI产业整体的投资效率。
其次,政府相关部门过度的投资对于激励企业在AI产业中的创新和商业化也未必全是正面影响,最典型的表现就是去年一度引发业内争议的国内AI第一股的科大讯飞。争议的核心是在政府补贴AI业务的情况下,其AI相关的营收和利润却鲜见增长且在整体营收中占据相当小的比例,其AI第一股是否名不副实?
最后就是大量资金的涌入,尤其是投资机构或者其他企业,难免会有追求短期利益的投机者,这点从近期在中国AI产业中刚刚崭露头脚的矿视、商汤等AI初创企业被传出正计划进行首次公开募股(IPO)可见一斑。
最后需要说明的是,去年中国的商汤科技与香港中大-商汤科技联合实验室,在CVPR和ICCV(2017年度举办的两大全球顶级视觉学术会议),以43篇的论文发表量,领先于谷歌、Facebook等国际巨头,居亚洲第一。此举也普遍被业界认为是中国AI在学术层面也超越美国的又一例证。
但事实是,中国在人工智能领域出版的论文数量,自2011年至2015年创下了超过 4.1 万的纪录,当时美国排名第二,大约为 2.55 万。然而考虑到加权引文中国的影响力只排名 34 位,这表明大多数论文的质量不如美国(美国的加权引文影响排名第4) 。
而在 SCI 收录的人工智能领域论文里,中国学者的论文数量从 2014 年就已经成为全球第一。不过数量第一并不代表质量第一。考验论文质量的重要因素就是其论文的全球引用量,在这个指标上,美国依然占据首位。
综上所述,我们认为,比尔·盖茨近期所言的中国在AI产业不能超越美国,虽然有失偏颇,但也不是全无根据和道理。毕竟差距是存在的,尤其是在核心的基础层领域,我们的AI发展策略也不是没有值得商榷之处。
在国外媒体普遍为中国AI产业唱赞歌,而我们的AI产业开始显现出傲娇之时,比尔·盖茨的这瓢冷水泼得还是有意义和价值的。
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