周亨 - AI狂潮须谨慎|财股魔镜
上周,我们简单介绍了少数晶片科技巨头如何以研发各种高端AI晶片而受惠。近期各国大举投资复杂的AI计算基础设施,以增进企业核心竞争力。本周,我们看看一些类似而拥有演算数据集,或正在收购数据集和图像库,推动机器学习的科企。
近日,聊天机器人ChatGPT和Bard成为全城热话,它们之所以能理解和运用人类语言,很大程度是依赖在网站上索取文章、图像,以及其他平台用户的数据。而可令搜索引擎如Google、Microsoft、百度等能在AI竞赛中脱颖而出的重要因素是它们拥有高效和自动化的系统来收集、存储和整合大量免费的讯息。
以AI数据来分析业务其实不是新鲜事。IBM Watson、Deep Blue和Google的DeepMind等,早前曾打败国际围棋冠军、进行商业分析,甚至利用数据来导航自动驾驶。然而,各个AI部门对科企的利润贡献仍十分小,而且不断训练模型支出非常高,所以导致不少AI业务未能长久维持。如在去年,IBM出售旗下AI Watson Health业务,而获福特(Ford)和大众汽车(VW)支持的Argo AI,也解散其AI业务,并为此撇帐了27亿美元。据报道,瑞穗(Mizuho)和软银集团(SoftBank)也关闭了其AI信用评分和贷款平台。
另一个经常争论的问题是数据集的大小、多样性和相关性是否使人工智能引擎比其他引擎表现得更出色。利用海量的相关数据训练AI模型非常昂贵。如Open AI已经将其重心从非盈利转向盈利性,为节约其资金和计算成本,它们不得不再度与Microsoft 扩大合作关系。生成AI的商业模式仍处于起步阶段,但能否控制关键数据集和专有模型是区分两者的重点。
版权也是另一个主要争议点,由於潜在的版权侵略诉讼风险,AI开发者正面临着数据的潜在法律合规费用和不确定性。所以科技巨头拥有庞大的资源和获取数据的能力,比较容易在AI发展中取得有利的位置。
总而言之,就像早前元宇宙热潮一样,投资者需先仔细研究个别AI股公司的商业模式、财政实力,以及它们在AI核心科技上的差异,而不是被时下的AI狂热影响至一窝蜂入市。
博誉顾问集团资深顾问
周亨
近日,聊天机器人ChatGPT和Bard成为全城热话,它们之所以能理解和运用人类语言,很大程度是依赖在网站上索取文章、图像,以及其他平台用户的数据。而可令搜索引擎如Google、Microsoft、百度等能在AI竞赛中脱颖而出的重要因素是它们拥有高效和自动化的系统来收集、存储和整合大量免费的讯息。
以AI数据来分析业务其实不是新鲜事。IBM Watson、Deep Blue和Google的DeepMind等,早前曾打败国际围棋冠军、进行商业分析,甚至利用数据来导航自动驾驶。然而,各个AI部门对科企的利润贡献仍十分小,而且不断训练模型支出非常高,所以导致不少AI业务未能长久维持。如在去年,IBM出售旗下AI Watson Health业务,而获福特(Ford)和大众汽车(VW)支持的Argo AI,也解散其AI业务,并为此撇帐了27亿美元。据报道,瑞穗(Mizuho)和软银集团(SoftBank)也关闭了其AI信用评分和贷款平台。
另一个经常争论的问题是数据集的大小、多样性和相关性是否使人工智能引擎比其他引擎表现得更出色。利用海量的相关数据训练AI模型非常昂贵。如Open AI已经将其重心从非盈利转向盈利性,为节约其资金和计算成本,它们不得不再度与Microsoft 扩大合作关系。生成AI的商业模式仍处于起步阶段,但能否控制关键数据集和专有模型是区分两者的重点。
版权也是另一个主要争议点,由於潜在的版权侵略诉讼风险,AI开发者正面临着数据的潜在法律合规费用和不确定性。所以科技巨头拥有庞大的资源和获取数据的能力,比较容易在AI发展中取得有利的位置。
总而言之,就像早前元宇宙热潮一样,投资者需先仔细研究个别AI股公司的商业模式、财政实力,以及它们在AI核心科技上的差异,而不是被时下的AI狂热影响至一窝蜂入市。
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