楊建銘專欄:AI真正的主戰場在硬體

2017-10-20 06:30

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作者認為,目前硬體的發展可能無法應付AI發展所需的運算速度以及耗能。(資料照,美聯社)

作者認為,目前硬體的發展可能無法應付AI發展所需的運算速度以及耗能。(資料照,美聯社)

別誤會了,我熱愛軟體。

我只是覺得這一波已經接近尾聲——如果不是已經過了尾聲——的精實新創浪潮下,太多投資人和創業家口中念念有詞的、關於軟體新創的論點不過是一堆狗屁。比這些關於軟體新創的狗屁更狗屁的,是毫無根據就把硬體投資視為過時的、難以產生回報的論點,即使面對了市場上公開資訊的反駁。

別誤會了,如果可以,我也想投資一個SaaS的商用軟體新創,看著他們用很少的資金做出MVP(Minimum Viable Product),然後用社群草根的方式取得眾多使用者,每週根據使用者的回饋以及蒐集到的數據改善並更新軟體,然後針對進階使用者每月收取費用,量測並改善耗損率,然後達成千萬使用戶、超過百分之百的年成長率以及九成以上的用戶留存率,取得最少五千萬美元的每年重複營收,然後以五億美元的價格出售給Salesforce這樣令人景仰的SaaS企業,並將創業家和Marc Benioff這樣令人景仰的創辦人簽約後握手的照片裱框,放在自己的桌子上朝外給所有進到自己辦公室的年輕創業家看。

等等,去他的投資!我乾脆自己創辦這樣的公司好了!

事實上,在動態均衡的商業世界裡,沒有任何一種商業模式或者產業具有永久的投資優勢。興起於2004年的精實新創風潮為我們的世界帶來了臉書、推特、Youtube、Dropbox、Uber和Airbnb等日常生活的應用軟體,也連帶讓MVP、iteration和pivot變成熱門單字,更催生了一整個世代非工程背景也未曾創過業的新型風險資本家,他們在各大小新創活動中轉來轉去,以看似老練的口吻問著創業家:「你的每月活躍用戶量是多少?」

但在這樣低的創業和投資進入障礙的世界裡,伴隨而來的必然是激烈的全面競爭,不管是創業家彼此,或者風險資本家之間。這些競爭也許會反映在燒錢進行同業競爭上,也許反映在平均估值的不斷推升上。最終來說,產業抵達了動態均衡,人們也終於開始發現軟體精實新創並沒有比較容易創業,投資起來也沒有比較好賺。

似乎是歷史重演地,我們看到人工智慧的投資趨勢最近也反映出這樣的潮流反轉。

和精實新創經歷的一樣,我們不難想像過去兩年間滿手是錢的風險資本家們,乘著「人工智慧」、「機器學習」和「深度學習」的關鍵字浪潮,追逐著各種宣稱使用人工智慧、機器學習或深度學習來取代人類世界中某些由勞工負責的工作的新創。

而就跟精實新創投資一樣的,事實上任何有一點社會經驗的人都可以想像出任何一種「用AI取代人類」的新創應用。唯一不一樣的地方在於,要開發這樣的應用需要的不只是能夠寫邏輯程式代碼的coder,還需要懂得機器學習演算法的數學專家。

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