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5张图解读AI全球垄断真相: 2020年60% 的机器学习将由亚马逊、Google、IBM或微软展开

时间:2017-05-25 来源:互联网 浏览量:

5张图解读AI全球垄断真相: 2020年60% 的机器学习将由亚马逊、Google、IBM或微软展开(1)

新智元编译来源:contently.com作者:Dillon Baker编译:张易

[新智元导读]本文从 Gartner、Forrester、CMO Council 的研究报告选取了五组统计数据,揭示了AI浪潮的趋势和对企业的影响,包括:到 2020年,60% 的机器学习将由亚马逊、Google、IBM或微软展开;使用 AI 的企业每年将从竞争对手中“偷走” 1.2万亿美元;今年在 AI 领域的投资增长将超过 300% 等。

在上周的 Google I / O 大会上,有几个词汇反复出现:机器学习,AI,深度学习。《纽约时报》技术专栏作家Farhad Manjoo开玩笑说:“机器学习”在会议第一天几个小时内就出现了“70万亿”次。

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Google 正在使用 AI 来改善这个庞大技术帝国的每一个领域。例如,对于 Android,该公司宣布更新其虚拟助手,其中包含Google Lens 等未来功能,可实时“理解”照片。该公司还推出用于扩展云计算业务的超快 AI处理器,以及更为“主动”的 Google Home 产品。

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Google 的 CEO Sundar Pichai 总结道:“我们正在见证计算的新转变:从 Mobile-first 到 AI-first 。

谷歌不是唯一一个推动 AI 的公司。我们正在目睹一场军备竞赛,所有大型技术公司都卷入其中,从曾经的零售业巨头亚马逊到“中国的谷歌”百度,还有像微软这样的老朋友。即使像零售和能源这样的行业也已经转向机器学习来实施诸如实时定价的技术。AI 是计算至关重要的下一步,很难想象有什么行业不会被影响倒。

如果你不信,这里有五个统计数据可以帮助你了解 AI 的兴起。

AI 离主流采用还有2到5年的时间

在 Gartner 的 hype cycle 中,根据市场对于 AI 技术的了解程度以及与主流采用的距离,机器学习在各领域的全面应用已经近在眼前。当然这也意味着谈论技术可能性已经白热化,但反思还不足。

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这就是你所说的指数增长。

然而,这并不意味着 AI 马上就占据统治地位。 从表中可以看出,没有具体哪种新兴技术可以两年内被主要采用。

根据 hype cycle,我们将在未来一两年内走向机器学习的“失望之谷”。 几乎每个 hype cycle 都会有一些怀疑的反弹。通常情况下,如果期望过高,或者由于技术发展不如分析师预测的那样顺利,这种反弹就会发生。 然而,根据数据,AI 也可能会避免这一趋势。

今年的AI投资增长将超过 300 %

和每个市场研究和咨询公司一样,Forrester 非常看好AI,他们的报告还显示,85%的高管计划在未来三年内广泛投资 AI 相关技术。

Google已经从“ Mobile First ”转向“AI First”。大多数技术公司已经开始鼓吹他们的机器学习能力,无论那是否有侵犯个人隐私数据的成分。 今年的一个有趣看点是看看哪些公司能最终搭上 AI 这班飞机,哪些会被抛在跑道上。

使用了 AI 的企业每年将从竞争对手中“偷走” 1.2万亿美元

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Forrester 预计,由洞察力驱动(和数据及 AI 紧密相关)的公司将显著优于那些不能利用 AI 技术的公司。

这种差异会产生巨大影响。 也许那些大玩家将会越来越大,因为他们有资源在 AI 上进行投资。又或者,聪明的年轻公司会使用 AI 技术来淘汰掉老巨人——Netflix 和亚马逊在这方面已经做了一些事情。胜负会见分晓。

到 2020年,60% 的机器学习将由亚马逊、Google、IBM或微软展开

和软件世界一样,AI 的未来是由少数几家公司控制的。因为 AI 开发是资源密集型的,需要拥有特殊技能的工程师和整合的云计算能力。这方面 Google 的优势明显。

每个玩家都必须遵循一条规则:如果你合作并表现出色,你就可以分享好处。如果像 Salesforce 这样的公司希望分得一杯羹,就应该在未来几年内开始起 AI 革新。

大多数市场人员仍然还不了解 AI 可以为他们做什么,但他们已经很兴奋了

除了基本算法之外,AI 还处于早期阶段。学术界或大型科技企业之外,真正了解 AI 技术的人不多。 然而,根据 CMO Council 的报告,市场营销人员已经意识到了变革的巨大可能。

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然而,我们也发现,我们正处于“高估预期的顶峰”。这就是为什么 24%的市场营销人员看不到 AI 的价值,或者感觉到他们已经被数据和技术所淹没。但无论如何,忽视转变是不明智的。

对于那些被数据压得喘不过气来的人来说,一个不可避免的事实是:营销运行在数据之上。这一事实不会改变。我们已经处于一个数据第一的世界——现在的问题是,我们如何使用 AI 这一变革性的力量。

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