4月13日 谷歌为啥会成为AI研发坟场?历史咋总是一再重演?

4月13日 谷歌为啥会成为AI研发坟场?历史咋总是一再重演?

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你好,我是王煜全,这里是王煜全要闻评论。


今天,OpenAI在技术商业化的道路上一路狂奔,以至于人工智能相关话题差不多都集中到了它身上,各种新闻报道基本把OpenAI的关键员工都查了个遍。


你可能没想到,故事的起点其实是另一幅模样。


2016年OpenAI刚刚成立时,宣布要在通用人工智能上做深度研发,同一时期谷歌也提出了「AI优先」战略。


双方可以说在同一时间起跑,谷歌还有明显的资源和技术优势。资金投入上,2017年谷歌DeepMind的研发支出达到4.42亿美元,OpenAI的总支出才3000万美元左右,训练AI的算力也需要向谷歌租赁。

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也就是在2017年,谷歌研究员发布了那篇知名论文「Attention is All you need」,推出了今天大名鼎鼎的Transformer架构,成为新一轮变革的起点;OpenAI创始人之一的伊尔亚(Ilya Sutskeve)透露,看到这篇论文之后,他们才对人工智能研发真正有了思路。


显然,这时侯谷歌仍然处在技术领跑的状态,2018年马斯克离开OpenAI董事会时也直言,OpenAI的研发远远落后于谷歌。


是什么原因让这一切反转呢?坚持「AI优先」的谷歌为什么反而落后呢?


很多人说这是谷歌现任CEO「劈柴」的锅,也有人会说这主要是因为传统企业难以适应颠覆性技术变革,必然走向衰落。


这些分析从不同侧面都给出了解释,但在我看来谷歌今天面临的问题,其实是重金投入研发的大企业常见病,那就是研发与应用脱节,导致技术虽然前沿,往往都沦为作秀的工具,真正到了企业运营、产品开发中,还是走老路,使用陈旧的技术,服务已有的模式,结果就是研发成果被白白埋没,企业也没法抓住颠覆性的机会。


这类大企业,一般都会获得一个相似的称号—「研发坟场」。


以前我给大家介绍过施乐的帕洛阿尔托研究中心,研发出了第一台拥有图形界面的个人电脑(Alto),第一款图形文字处理软件,以及鼠标原型,却没有办法商业化,最终成就了乔布斯的故事。


其实这里埋没的技术成果远不止这些。


1973年,互联网概念的奠基人Robert Metcalfe在施乐研究中心提出了最早的以太网概念,到1979年因为研究成果不受重视,出走创立了著名的3Com公司。


1976年,同样是在这个研究中心,John Warnock和Chuck Geschke发明了影响设计领域很长时间的Interpress页面语言。然而花了2年时间都没能说服施乐公司将其商业化,1982年两人离开施乐成立Adobe公司,后来的故事大家都可以看到。


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有人可能会说施乐的情况是个例,其实相似的事情在每一轮科技产业变革中都有发生。


硬盘市场早年的几轮变革也印证了这个情况。


1978年至1980年间,8英寸硬盘凭借性能优势,从微型机市场崛起,几年时间就将14英寸硬盘的制造商们全部淘汰出局。


很多人不知道的是,14英寸硬盘占据市场主流时,头部企业Memorex公司就已经在内部开发出了8英寸硬盘,比市场领先了2年时间。8英寸时代的头部企业,舒加特公司和昆腾公司的创始人都来自Memorex公司。


硬盘到了5.25英寸时代,同样的故事再度上演,1980年希捷公司推出了这款新的产品,8英寸硬盘厂商们没有关注到个人电脑市场的兴起,大多错过了这轮变革。


最终4家8英寸时代的头部企业,只剩一家Micropolis公司留了下来,前面提到的舒加特公司和昆腾公司又消失在了历史中。


今天,谷歌正是重演了这个大企业难以避免的魔咒,遭遇了新技术研发与应用存在的天然鸿沟。


提出Transformer架构的论文总共有8位作者,不少媒体发现如今只剩1位还留在谷歌,6个人出去单独创业,还有1个在OpenAI。


作者之一的艾丹·戈麦斯(Aidan Gomez)也是另一家AI初创企业Cohere的CEO,他接受采访谈到为什么创业时说:谷歌内部太过僵化,虽然对研究有很大的支持,但你不可能真正自由地进行产品创新,所以当你掌握好的技术时,必须自己去干。


出现这样的情况,原因很复杂,但总结起来就是让大企业成功的商业模式,往往都是围绕上一代技术和市场建立的,这套成熟的体系中,新技术只会显得性能不达标,使用难度大,没有生长的空间。

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新技术的需求与优化只能从大企业看不上,甚至看不到的地方出现,直到完成性能调优,摧枯拉朽般改变了产业结构,这时传统大企业要想艰难转身,就必须壮士断腕了。


所以仅仅靠技术研发上的投入,只能让企业站在技术前沿,并不能保证能处在产业的一线。


这也正是科技特训营总是强调「技术、产业、企业、社会」的分析框架,关注模式创新的原因,科技产业不是只有技术,还必须找到技术可以「量产」的“解”才有意义。


以上是今天的内容,更多详细的产业分析和底层逻辑,我会在科技特训营里分享。欢迎关注全球⻛口微信号,报名加入!


王煜全要闻评论,我们明天见!




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用户评论
  • 莫尔强

    AI计算平台大神贾扬清刚刚跳出了“研发坟场”。