AIの概念の普及した後、当事者は、ビジネスモデルを探していると、できるだけ早くAI技術を着陸を楽しみにしてますが、AIのスタートアップ企業の大半はお金を燃やす段階での資金調達に依存しています。
昨年から今年の前半に、多くの企業がフィールドにAIチップは、クラウド知られている音を含め、独自のAIチップを立ち上げたことを主張している、聞いて行く、Rokid、スピッツァーはまた、先月AIチップの立ち上げを発表考えます。
この物語はいいですか？
AIチップに関与していない
上海の小さなIロボット（インテリジェントチージェン）は、2001年に設立された、自然言語処理、人工知能のコア技術を含む相互作用の意味深さ、だけでなく、通信、金融の人工知能技術と業界のプラットフォームプロバイダーです政府、電気プロバイダ、ヘルスケア、製造、その他の産業ソリューションとサービスシステムの組み合わせ深さは、インテリジェントな顧客サービスロボットのための最も重要な製品（VCA）が。しかし、小さな私のロボットの最高経営責任者（CEO）は、朱は繰り返し、同社が一時的にチップ部門に足を踏み入れていないことを記者団に語りました。
まず、会社を配置する、小さな私のロボットは技術の会社がある。朱が繰り返し指摘し、AIは、一般的に3つの層に分割され、上位層は、アプリケーション層、技術の中間層は、基本となるベース層されている。「我々はテクノロジー企業が、これらは、技術は技術の価値を再生するために、シナリオを持っている必要があり、我々は、同社が上がるための技術にまだあると信じている。「この考えに基づいて、7月5日、小さな私のロボットは、インテリジェントな対話型システムのiBotのプロ（iBotの10の最新版を発売しましたインテリジェントな製造、AI + '8フィールドソリューションをリリースしました。
テクノロジーとコンピューティングパワーのレベルを下げるために、彼は生態系全体に依存していると考えています。なぜなら、我々は意味論的なものであり、主にテキストに直面しており、コンピューティングパワーのテキストの要件はイメージやスピーチほど大きくはないからです。だから、チップの現在のコンピューティングパワーに対する我々の緊急性は、それほど大きくない。
第二に、チップは非常に難しく、独自の生態系があります。朱の周波数では、チップを単独で作る必要はありません。今、生態学的チェーンの発展により、深い学習のために最適化されたチップも出ています。アプリケーションを開発するためのこれらのチップに基づいて、独自の独立したものを行う必要はありません。
さらに、ビジネスモデルから、チップを作る目的は、チップのサイズ、消費電力、コストを削減することだと考えています。低コストを達成するには、ある程度の売上を達成する必要があります。非常に標準的なアプリケーションのシナリオを見つけると、NVIDIAであれ、Baiduであれ、いろいろなチップであろうと、すべての人が来て、巨人がやってきます。 AIチップがリリースされました。この場合、それは当社ができることではありません。
同氏は、企業の戦略は業界の発展とは異なっていると指摘し、業界の発展は、業界で何人の役員が成長しているかを見ることができます。
損失から利益へ
このような戦略は、会社の実際の発展と切り離すこともできません。今年の上半期、同社は新第3委員会から上場廃止となりました。
インテリジェントな顧客サービスの分野は、中小企業に人工知能の継続的な研究開発のキャッシュフローをもたらしたが、単一フィールドにすることは困難である。すぐに大規模に行う。
2018年には5億元、利益は1億元であり、これまでに発表された財務データによると、江蘇省は、 2017年の上半期には、Zhishengの知的財産収入は6516万元で、純損失は1465万元で、昨年下半期は利益を上げる重要な時機でした。
後半に高い利益を持っているのはなぜ？朱が頻繁に業界2Bのため、前半の一般財源は、後半の1/3であることを指摘し、「大企業での意思決定プロセスは、（大企業）に関連している直面前半一般的に行うには後半に計画、実施およびオンラインを行うので、これはこれらの事業になり、特に通信会社などの金融契約と収入のほとんどが後半に認識されます。 "
頻繁に導入された朱は、売上高の200以上の万人が、政府や金融セクターからの収入はそれぞれ約20％を占めて2017年に言った、他の産業は、2018年には、一般的には7％、5億収益目標である8％ 、インテリジェントな顧客サービス、スマートシティと金融の知恵が主な収入源であり続けるだろう。インテリジェントオフィスは、知能ロボットは、「爆発的な成長を生み出すことが」成長過程になります。
AI +商業的な探索
AIの概念の普及した後、当事者がビジネスモデルを探していると、できるだけ早くAI技術を着陸を楽しみにしてますが、AIのスタートアップ企業の大半はお金燃焼段階での資金調達に依存している。2016年からは、2017年4000万人以上で7000万人以上の利益の損失、朱は、頻繁にレポーターを探求する彼の方法を分析しました。
朱を繰り返し、限り、あなたは、業界での地位を持っているように、損失かどうか、限り、あなたはリーダーですと」、あなたを、2016年に同社は上海で新たな戦略的なボード上の希望を持っていたことを指摘した主要な戦略的新興産業のサブセクターになりたいですあなたは、資本市場に行くことができます。あなたがこの方法を使用することができた場合は、当然のことながら、我々は持続的な発展の背後に、より良いにインセンティブを持っている。「と彼は、産業が拡大して2016年に同社の戦略は、それが販売に置かれているかどうかを、包括的、多額の投資を開発することであることを認めました投資や技術投資は、特にハードウェアの面で、非常に大きいです。「実際には、我々は、ソフトウェア会社です、私たちは、ハードウェアで非常に良いではありませんが、その後発熱を率いることがあります。」
ハードウェアに加えて、他の商業投資もあり、2016年に大きな損失をもたらしました。朱氏は、戦略的新興ボードの解約後、開発目標の段階を失ったと頻繁に言いました。企業は成長を続け、継続的に事業を展開できる能力を備えている必要があります。
2017年、国務院は「人工知能の開発計画の新世代」を発行した朱が頻繁に「指摘国が人工知能を重視しているが、人工知能を信じることはできませんが、業界に値を生成するために、毎日披露する場所がたくさん出が中に入る必要があります「昨年後半の初めから、人工知能の工業化の話題がホットスポットとなっています。彼は小さなIロボットの戦略が縮小していることを信じて、自社のコア機能の詳細集中、彼は言った、その後、カットオフ、ハードウェアを含むなど、多くの非中核事業、および業界パートナーは、大きな程度での協力の深さを強調しました。
「人工知能技術の限界は比較的高く、投資を続けることができると考えています」と、AIのスタートアップの高い評価について語った。スケール能力を形成することができる、特に転機点に技術的な閾値を形成する。
ガートナーのレポートによると、人工知能に関するグローバルなビジネスインテリジェンスは、2018年に2017年に比べて70％増加し、2018年には1兆2000億ドルに達すると予測されています。テクノロジー流行の年では、成長曲線は非常に急である。