2020年,AI算法市场能火起来吗?

    但是如果把目光放到真正做AI和应用AI的产业链中看,却会发现今年的AI进步非常明显。中国AI产业中的基础算法创新,框架、芯片,以及配套IT产业的进化,都让2019堪称饱满。而如果说硬要举出一个东西来证明AI依旧热,我想应该是:今年,AI算法市场一个个建起来了。

    2019的存量只剩一个多月,各种年度总结即将蜂拥而至。

    回头看看这一年的AI算法发展,或许八个字的总结十分合用“虚火下降,实火上升”。或许很多朋友觉得身边讨论AI的热度在下降。确实如此,今年从投资并购的发生数量、媒体对AI的讨论,以及社交媒体上AI的热度来看,都较比前两年大幅降温。

    但是如果把目光放到真正做AI和应用AI的产业链中看,却会发现今年的AI进步非常明显。中国AI产业中的基础算法创新,框架、芯片,以及配套IT产业的进化,都让2019堪称饱满。而如果说硬要举出一个东西来证明AI依旧热,我想应该是:今年,AI算法市场一个个建起来了。

    所谓算法市场的概念很好理解,因为咱们都用过APP应用市场。算法市场也是一样,众多开发者把自己开发训练的AI算法模型放到同一个平台上,应用者按需付费下载即可。

    但在今天,算法市场模式显然还没啥热度,在AI领域外甚至很少有人知道它的存在。这到底是为什么?幼小的算法市场又为何被几大AI巨头纷纷看好?这种新商业模式能在明年火起来吗?

让我们一起进入“星星之火”的算法市场故事。

必然发生的算法经济2.0

    算法市场一定要建,并且早晚会火,是对AI略有了解者都不难做出的判断。这是因为这样的商业模式非常符合AI to B模式的发展逻辑,甚至可以说是必然选择。

为什么这样说?

    我们知道,算法模型是AI的最终表现形式,可以说是深度学习模式下的软件形态。而在AI算法开始作为一种商品进行有价销售的时候,市场上必然出现算法相对少,但要占领最通用场景的情况。

    这可以称为产业诞生初期的算法经济1.0模式,其红利享用者就是商汤、旷视为代表的机器视觉算法公司,最具代表性的应用场景是人脸识别+智能安防。

    而在AI不断发展的进程里,算力和数据会不断被深度利用,算法本身也在不断提升精度,增加应用广度。这个时候,AI的能力不再仅仅是简单的识别和判断,而会深化到各种垂直需求当中。

 

    今天,很多我们想象不到的场景都有AI应用的可能,仅仅是智能安防领域,就已经可以细化到安全帽识别、吸毒人员识别、街头宠物识别这样的能力。再向前走,必然会出现没有两个行业、两家企业应用相同的AI算法,并且会出现单一企业应用大量不同算法排列组合出自己需要的能力集群。

    这种情况下,无论是转型的独角兽,还是华为、BAT这样的AI巨头,都不可能一家公司训练出所有的算法模型。所以这个阶段一定要想移动互联网那样引入开发者机制,大企业本身转型基础设施和平台服务,而具体垂直的算法开发任务交给AI开发者,构成无数开发者+单一平台+无数企业用户的理想形态。

这个周期,可以称之为算法经济2.0——显而易见的是,算法市场的出现,将是这个周期开始的标志性因素。

    换个角度看,AI算法市场的出现与发展,可以看作AI到底有没有很多企业在用的“晴雨表”。并且算法市场+众多AI开发者的模式,也被行业广泛认为将造成算法经济1.0模式的红利干涸。因为通用性强的AI场景已经被快速填满,接下来的垂直行业市场无法养活庞大的独角兽,小而美的开发者团队将长期生存。这一点也从某种程度上解释了AI独角兽在今年的主题是转型和上市。走向硬件和平台,快速完成上市登陆,也可以看作是独角兽们对无数开发者的一种预警。

    绕过独角兽这件事,还不知道会在多远的未来发生。但算法市场,确实已经来了。

2019,AI开市元年

    遥想当年,如果科技巨头们纷纷布局一项产业,马上会迎来资本和舆论的重点关注。而在产业智能、产业互联网成为主旋律的今天,巨头更多布局的是平台设施和技术热点,这类内容确实很难引起外界的关注。算法市场就属于此类。

    事实上,2019年可以称得上AI开市元年。一个个AI算法模型市场“拔地而起”,并带来了非常值得关注的活跃度。

    早在今年3月,华为中国生态伙伴大会上,华为云发布了华为云AI市场。其内容包括AI模型市场、API市场、WIKI数据集、竞赛Hub和案例Hub等模块。其中,华为云AI模型市场可以供开发者和应用者发布和订阅AI算法模型。

    不久之后,阿里云发布了旗下机器学习平台PAI的3.0 版本。配套推出了算法模型市场,细分了几十个场景的算法模型专区。

而在5月,百度在百度大脑生态合作计划及AI市场发布会上,对此前已经推出的产业链服务平台AI市场进行了升级。百度AI市场2.0的展示和售卖方式更加多元,并着重强调了买家可以发布需求,由AI开发者提供相应的定制化服务。

 

    到了年底,各垂直领域的算法市场开始不断出现,AI开发生态的所获得的培育资源也在不断加大。或许有理由相信,不久之后各自培养算法市场生态,会变成对优秀买家和卖家的争夺。毕竟现阶段优秀的开发者和使用者,都是AI产业链上的稀缺资源。而多对多的算法市场模式里,一个优秀的供需点往往能够带动数量客观的交易对象。

    如果我们将今天的AI算法市场进行一个分类,会发现算法市场建立的背后,主要是三种商业目的在起支撑作用:

1、首先是AI巨头们搭建的算法市场,这类市场的主要目的是让自己的底层框架、平台拥有更加活跃的商业生态,促进开发者集中到自己的生态上来,构筑自身的底层优势——就像谷歌用安卓来笼络开发者。同时,官方算法与开发者算法混合售卖,也会增大市场的活性,从而提升自身算法产品的市场。

2、还有一类算法市场是集中在某个硬件基础上,比如音箱、智能摄像头等等。算法的购买者是硬件的购买用户。这种算法市场的主要逻辑,很像智能手机的销售逻辑,即用户购买的不仅是一台设备,还有通过设备享受大量软件能力的可能。而开发者则可以赚取用户购买费用,也可以享受平台补贴。

3、与此同时,不少AI创业公司也开始搭建算法市场,但其主要商业模式是希望自己能够成为AI开发者和应用者之间的中介,并且尝试面向潜在客户进行解决方案式的打包出售。这类算法市场很容易变成偏向C端的技术大牛出没区域,面向产业需求的捕捉能力较弱。

    不管怎么说,2019至少是完成了AI开市的第一阶段工作。接下来的问题显然是,明年算法市场会火吗?

算法市场想要火,明年需要做什么?

   AI算法市场的商业模式,虽然长久来看是市场逻辑的必然选择。但是就像AI to B本身一样,这是一个需要不断在开发生态与应用生态当中循环递进,持续打开的过程。就像今天我们打开一些算法市场,会发现求购的和开发者提供的算法,依然离不开机器视觉基础应用的几种方案,而差别可能仅限于识别物的不同,以及价格的多少。

    这种情况下,虽然算法市场有爆发的可能,但更大概率还是要等待一段时间。

 

   今天的整体形势是,AI开发者数量虽然开始多了起来,但是所开发模型的行业价值、应用潜力和方案复杂度还是有待提升。并且目前的形式是购买者明显不充足,算法经济目前还很难成为小团体开发者和创业公司的主要收入来源。

    如果想要改变这种情况,算法市场和AI开发者可能都要尝试这样几条路,向更深层探索算法市场带来的经济可能:

1、垂直到具体行业中去,构筑能产生差异化优势的“行业+算法”。目前情况下,通用算法并不难寻找,大公司提供的这类算法往往比普通开发者的工作出色。只有站在大公司提供的开发平台与行业具体需求之上,稳吃一条线的算法经济才有可能实现。

2、从机器视觉里走出去。目前的算法市场,很像是“AI识别市场”。但是企业显然在识别之外还有大量产业需求。这些需求需要结合不同的硬件,与IoT、5G等技术相衔接。5G在推动企业专网和大规模IoT的诞生,这也是AI算法经济的绝佳机会。

3、建立更完善的供应链机制。目前,AI产业的特色很难匹配供需。比如很多AI购买者与潜在购买者,其实走到算法市场时,并不知道自己到底应该购买怎样的算法模型,如何找到自己需要的东西,甚至不知道如何发布形容。而毕竟AI市场不能加导购,这很大程度上就需要代理商来承担大部分供需匹配工作,平台方也需要教化市场,让潜在用户理解算法市场的价值。

    粗线条一点看今天的AI开发。可以发现开发者内部积蓄的热情和能量已经非常充足。而为了不让这种能量过剩,就需要有足够的产业空间去释放这些能量。只有AI的使用深度和应用者数量达到一定标准,AI开发圈内很火,市场上不温不火的尴尬才能消退。

    最近有一个概念非常热,那就是人口红利消退后,中国必然走向技术红利与工程红利。而产业智能逻辑不断夯实,AI基础设施愈发完善,产业市场对AI接受度越来越高的今天,AI开发红利有可能分得第一杯羹。

   AI算法市场,是一个产业智能兴起的必要不充分条件。也就是说有了兴旺的算法市场也不一定怎么样,但没有它一定称不上产业兴旺。

     2020,AI依旧在探索中等待,也在等待中探索。