第164章 最后一块短板
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第164章 最后一块短板(第 2/3 页)
顾诚见被戳穿了,也就不再掩饰:“马哥就是贼啊,一下就看出来了。行,那我也不瞒着你们,实话说了吧。未来的深度学习型人工智能,要想运作得好,需要的配套条件千头万绪,我也不可能一个人包打天下,从头做到脚。所以有些配套,我觉得未来会有一定前途,但是还不配我亲自出手的,你们今天要是有意向,就可以自己找资源准备起来了。”
马风和丁三石的耳朵一下子就竖起来了。
顾诚这家伙创造的奇迹太多了,哪怕是他拔根毛下来,一点微末的看不上的小生意,那背后都是无限商机。
当然了,顾诚看不上的生意,一般做起来肯定比较辛苦,或者低俗,要不无法形成垄断不能常年暴利,只能赚个几年快钱,然后就要陷入低门槛的激烈竞争。
但即便如此,那也肯定是一门普通人求都求不来的商机。
见哥们儿都听得很认真,顾诚也不藏着掖着,干脆地伸出三根指头,比划着说:
“未来要做好深度学习型人工智能,关键有三方面的条件。
第一是要有好的算法,这个是核心,就像是软件。
第二是要有充分的大数据,这个就相当于是软件里的输入素材。而且深度学习型软件是可以自我优化自我进化的,输入素材越多、数据标示越好最终的效果就越好越精准。一旦某一方面的大数据有优势,未来的巨头可以很快形成滚雪球效应,跟后来者拉开差距。
第三,就是要有处理这些天量数据的硬件处理速度——以目前的人工智能运算量来看,哪怕是解决最简单的图片识别,或者语音智能识别,甚至只是输入法频次统计反馈,都不是任何一个单独的服务器可以承载的。或许每一个需求,都要用一个数据中心的处理能力去处理。
但是同时,每个数据中心处理的多个问题又可能有很高的重复率,数据处理过程量的复用率会很高。所以拥有越多处理需求、越多处理硬件资源的企业,在处理效率上就会有明显的优势。这时候,我们就会发现,依靠传统的‘为每一个新的业务需求购置一批服务器、搞一个专门的数据中心’,效率会非常低下,成本会非常高昂……”
顾诚刚说到这儿,被不怎么懂技术的马风给打断了:“那么怎么解决这一点呢?如果只是钱贵的话,那也不是什么大问题,我们费钱别人也费钱,大家一起涨价不就行了?”
“呵呵……如果是‘你贵我也贵’,确实问题不大,涨价就是了。但是如果人工智能的应用成本太高,它对传统产业和传统咨询类人工岗位的替代效应就不明显了。用人工智能大面积解决问题,必须是其成本明显低于雇佣人类客服、记者、编辑、老师、咨询师、查法律文书卷宗的基层律师、只会开票的基层会计师……
资本家才会把这些重复脑力劳动的基层白领开除掉,改用机器人。不解决成本问题,或许你不会被其他人工智能竞争对手同行甩开,但对于整个人工智能行业消灭人类岗位的进程,起码会造成三到五年的延后。”
马风还在琢磨其中的算计,丁三石却已经听懂了:“确实,就跟今年我看到滨江咱黄易总部隔壁,有几家做新兴产业LED的公司,虽然大家都贵,但是卖不出去的主要原因不是因为比同行贵,而是‘买了LED的产品之后,售价减去产品全生命周期内省下来的电费,依然比节能灯都贵’,所以那些物业老板才不买。我跟其中一家叫罗莱迪斯的公司老板喝过几次功夫茶,就听他说起过这事儿。
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