ホットマネーの流入が止まると、2019年の人工知能業界の浮き沈みに関する考察

昨年後半から、インターネット業界の人々は生活がますます困難になっていると感じています。かつてセルフメディアは不安を売り物にし、軽蔑されていたとすれば、今ではこうした不安やネガティブな感情は、何の注意も必要とせず、サラリーマンであれ、上司であれ、群衆の間ですでに醸成され、広がっている。

一方では、経済の下押し圧力が高まり、多くの企業が従業員を解雇し、給与を削減しています。その一方で、人々は突然、生活における「果物の自由」という基本的な問題を心配しなければならなくなりました。一方では、外国企業が次々と中国本土から撤退し、ファーウェイ問題が国民感情を刺激し、誰もが憤慨しています。一方では、多くの失業者にとって、就職活動期間が長くなり、金融危機から自信の打撃まで、さまざまな挫折を経験しています。他方では、就労者はもはや日常的な残業に耐えられず、抑圧された憤りの感情が集団で「996.ICU」事件として噴出しました。

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熾烈な米中貿易戦争と国内の金融債務削減政策を背景に、インターネット経済のバブルは今にも爆発しそうだ。企業はこの件について極めて秘密主義だが、業界はすでにパニック状態に陥っており、「インターネット業界の寒い冬が来ている」「プログラマーの失業の波が来ている」「大手企業は収支を合わせるために経費を削減している」などの発言が頻繁に聞かれる。

このような環境下で、近年急成長を遂げている人工知能業界が直面する課題は明らかです。次に、中国の人工知能分野の現在の発展状況を調査し、資本動向、注目分野、企業動向、人材市場などの面から将来の発展動向を分析し、関連する実務者が適切な調整を行えるように支援します。

1. 業界の現状: 資本の冬が来ているが、「金儲け」効果はまだある

世界を見渡すと、人工知能産業への投資や市場規模は依然として急速な成長傾向を示しています。

投資面では、IDCが2018年に発表した「会話型AI白書」によると、世界のAI技術支出は2020年までに2,758億人民元に達し、今後5年間の複合成長率は50％となる見込みです。2020年までに、中国のAI技術支出は325億人民元に達し、世界総額の12％を占めることになります。

市場規模に関して言えば、MarketsandMarketsの最新データによると、人工知能の市場規模は2018年の214.6億米ドルから2025年には1906.1億米ドルに拡大し、年平均成長率は36.62%となる見込みです。

同時に、人工知能企業への資金調達額も増加し続けています。特に、資本の冬と呼ばれ、環境が悪かった2018年には、わが国の人工知能分野への投資と融資は市場の傾向に反して増加し、融資額は1278億元、融資件数は602件となり、いずれも新記録を更新しました。一方、全国でベンチャーキャピタルの出資を受けている企業（上場企業を含む）は、国内の人工知能関連企業全体の3割に過ぎません。つまり、70％の企業がまだ投資を受けることができないのです。 2018年の人工知能投資・融資市場の振り返りと2019年上半期の投資・融資市場の分析を通じて、人工知能分野の資金が有力スタートアップに集中する傾向が明確に見られ、この傾向は2019年も継続していることが判明しました。

これらの現象は、資本がもはや攻撃的ではなく、ホットマネーがもはや流れていないことを示すのに十分です。 AI 分野は非常に混雑しており、新興のスタートアップ企業は資金獲得に関しては以前ほど幸運ではなくなりました。 AIスタートアップブームが徐々に理にかなっていると、AI企業は再編に直面する可能性があります。資本市場の資金不足の現状では、基礎技術力が弱い多くの企業が徐々に淘汰され、ニッチな分野で確固たる技術サポートと商業化の能力を持つ企業だけが発展を期待できる。

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2. 市場細分化：ビッグデータの多い分野が形成され、AIの導入が急速に進んでいる

2018年の中国における人工知能分野への投資状況を分析すると、BATなどいくつかの国内大手企業がTo B（エンタープライズサービス）分野に投資レイアウトを集中させていることがわかります。現在、中国の人口ボーナスが徐々に薄れつつある中、To B分野における人工知能の実装は将来のトレンドです。 2018 年には、チップ、金融、セキュリティ、エンターテインメント、ヘルスケア、自動車などの AI 対応産業への投資が爆発的に増加しました。

以下では、最も人気のある投資分野を厳選して詳細に分析します。

1. セキュリティ、金融、インターネットサービスなどの分野での商業化レベル***

商業化レベルでは、セキュリティ、金融、インターネットサービス、エンタープライズサービスなどの業界が最先端にあります。セキュリティ分野では、「スノーブライトプロジェクト」政策の推進により、スマートカメラや肖像データや車両データの背景分析システムなどの製品が急速に実用化され、民間市場では顔認識ゲートが民間市場の主力製品となっている。金融分野では、インテリジェントリスク管理や定量投資などの技術応用の商業化レベルが高く、「お金に最も近い」業界として、金融業界がもともと蓄積してきた膨大なデータは、金融分野における人工知能の応用に「栄養」を提供しています。インターネットサービスの分野では、翻訳、写真編集、インテリジェントな推奨、音声文字変換などが主なサービスであり、これらのサービスはスマートフォンを主な入り口として、人々の仕事や生活に密接に関係しています。エンタープライズサービス分野では、スマートマーケティングとスマートカスタマーサービスが2つの主要なアプリケーションです。前者は人口ビッグデータに焦点を当て、データマイニング技術を通じて正確なマーケティングを実現します。一方、後者はナレッジグラフと音声対話技術に基づいており、さまざまな業界で広く使用されています。

金融やインテリジェントマーケティングの分野からは、人口ビッグデータの集積分野が形成され、AIの導入が急速に進んでいることがわかります。インターネット広告を例にとると、正確な広告配信を実現することは、広告主とDSPプラットフォームの中心的な要求です。インターネットとモバイルインターネットの広告エコシステムは数十年にわたって存在しており、広告配信に関する履歴データも数十年にわたって蓄積されてきました。 AIアルゴリズムによるデータマイニング技術の向上とコンピューティング能力の最適化により、広告会社は数ミリ秒以内に広告主のニーズと人口ビッグデータを正確にマッチングさせ、精密なマーケティングを実現できるようになります。例えば、Pinyou Interactiveの「MIPインテリジェント意思決定エンジン」やBairong Financialのインテリジェントリスク管理サービスなどです。

2. AIチップ企業は互いに競争しており、それぞれ独自のことを行っている

独自の技術と応用上の優位性により、NvidiaとGoogleはAIチップ分野でほぼ80％の市場シェアを占めています。 Intel、Tesla、ARM、IBM、Cadence などの他のメーカーにも、参入の余地があります。中国に関しては、AIチップの開発と応用において海外との差がまだ大きい。わが国の特殊な環境と市場により、国産の AI チップの開発は、百もの学派が競い合い、それぞれが独自のやり方で取り組むというパターンを示しています。特に、各スタートアップのAIチップは独自のアーキテクチャとソフトウェア開発キットを備えているため、NvidiaやGoogleが構築したエコシステムに統合することは不可能であり、また、それらと競争できるほどの力もありません。

中国科学院自動化研究所統合センターの呉俊寧氏はかつて、国産の人工知能チップの開発は、初期の国産汎用プロセッサやオペレーティングシステムの開発と同様に、完全な独立性と自律制御の過剰な追求であり、多くの国産チップと同様に、必然的に徐々に歴史の舞台から退くことになるだろうと書いた。

さらに、米中貿易紛争の激化はAIチップ市場に影響を及ぼしており、国内での代替が差し迫っている。米商務省は2018年11月、AIチップなどの新興技術に対する輸出管理措置について意見を公募した。半導体は米国で4番目に大きな輸出産業です。米国の半導体企業の収益の80%以上は海外の顧客から得られています。2017年の米国の半導体輸出額は440億ドルに達し、米国はこの分野で引き続き貿易黒字を維持しました。 Qualcomm や Nvidia などの企業の収益のかなりの部分は、中国のパートナーと中国市場から得られています。 AIチップの適用範囲が広いため、規制強化措置は米国の半導体企業と貿易黒字にマイナスの影響を与えるだろう。中国のスーパーコンピューター「天河1A」はかつて7,168個のNvidia GPUを使用していたが、米国の禁止措置後、中国のスーパーコンピューターは国産チップに切り替え、Nvidiaはこのビジネスで協力する機会を失った。現時点では、中国は短期的には間違いなく圧力にさらされるだろうが、国内での代替によってチャンスが生まれている。

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3. AI+医療業界への参入障壁は高く、導入には長い時間がかかる

過去5年間、「AI+」の医療研究への応用は、現代のテクノロジーにおけるホットな話題となっています。現在、人工知能+医療の主な応用シナリオは、仮想アシスタント、医療画像、補助診断と治療、疾病リスク予測、薬物マイニング、健康管理、病院管理、補助医療研究プラットフォームの8つです。その中で、医療用画像ビッグデータと画像認識技術の発展の利点のおかげで、AI医療用画像は、人工知能と医療産業を組み合わせた我が国で最も成熟した分野となっています。

他の業界とは異なり、AI 業界への参入障壁は比較的高く、特に AI + 医療企業は資金、ポリシー、テクノロジー、人材、医療データなど、さまざまな側面で課題に直面しています。現段階では、さまざまな要因の制約により、AI医療業界では同質競争が激しく、実装と商業化モデルが未熟で、承認が通りにくいなどの問題が露呈しています。

AI医療企業にとって、今年は間違いなく挑戦の年となるでしょう。現状では、AI医療製品の導入が社会的な利益を生み出すまでには、まだ多くの目標を達成する必要があり、資金と多くの支援、そして長い時間が必要です。したがって、資金調達は企業にとって長期的かつ継続的なテーマです。初期資本準備金が不十分で、製品を商品化できず、ライセンスを取得できない企業は、今年厳しい課題に直面し、市場から淘汰される可能性もある。

4. 乗客の自動運転はボトルネックに達しているが、貨物の自動運転は登場している

欧米諸国と比較すると、中国の自動運転のレベルは比較的遅れている。

2018年、KPMGの調査レポートでは世界の主要20カ国を対象に、政策や規制、技術革新、インフラ、消費者の受容性の観点から自動運転車の開発を総合的に評価しました。結果は次のとおりです。

中国と米国だけを見れば、技術革新では米国が1位であるのに対し、中国は15位である。その理由は、基礎的な自動運転技術が弱すぎるためだ。より直感的に見ると、SAE の評価で見ると、現在の全体的なレベルと大規模なアプリケーションは L1 と L2 の間にあり、米国は L2 と L3 の間にあります。その間のギャップは約 3 ～ 5 年で、これが自動車製品の研究開発サイクルです。技術的なボトルネックに加え、国内の自動運転ソースコード紛争訴訟や創業者間の内紛といった最近のホットな出来事も、企業の発展のペースに深刻な混乱をもたらしている。

資金調達の動向から見ると、今日の自動運転車は「氷と火」の状況に入っていることがわかります。近年の国内大手自動運転スタートアップの資金調達履歴を振り返ると、2017年と2018年にピークを迎えた。2019年は資金調達額・件数ともに大幅に減少した。一方、投資家の間では自動運転貨物輸送が話題となっている。

主な理由は、自動運転貨物シナリオは都市交通シナリオよりも実装が容易であるためです。このシナリオは比較的閉鎖的で、ほとんどがエンドツーエンドの高速道路セクションまたは港湾ターミナルなどの固定シナリオです。複雑で馴染みのない道路状況により認識が難しい運転環境の可能性は低く、さまざまなメーカーも自動運転貨物シナリオをより速く進歩させます。さらに、無人貨物輸送の導入は、貨物物流業界の発展を効果的に促進し、より多くの価値を生み出すでしょう。実用化が遅れている乗用車の自動運転は、主に技術の未熟さ、道路調査の限界、製造コストの高さ、不十分な法規制、産業資源の相対的な分散などの問題により、ボトルネック期に入っている。

3. 企業：レイオフや人員削減、テクノロジー企業は苦境の中で変革を遂げている

有力企業に資金が集まる傾向が顕著になるにつれ、資金調達も技術導入もできない企業は必然的に存亡の危機に直面することになる。 2018年以降、インターネット企業での人員削減の噂が絶えません。シェアリング業界、携帯電話メーカー、電子商取引、コワーキング、不動産などの業界が次々と衰退し、人工知能の分野も例外ではありませんでした。解雇の最も直接的な理由は、不十分な運営条件、あるいは退行です。経済環境が変化するにつれ、企業にとって収益を増やし、支出を減らし、生き残るための最後の手段は人員削減となるでしょう。

実際、スタートアップ企業に加え、資金力のあるテクノロジー大手やスターユニコーン企業も、過去1年間に事業調整やレイオフに直面しました。 2018 年 6 月から 2019 年 2 月までのレイオフのニュースを振り返ると、その中には Alibaba、Tencent、JD.com、Huawei、Megvii Technology などの大手テクノロジー企業が含まれていることがわかります。

テンセント：

テンセントは昨年9月29日、社内体制の大幅な調整を発表し、クラウドおよびスマート産業事業グループ（CSIG）とプラットフォームおよびコンテンツ事業グループ（PCG）を設立しました。テンセントは今年1月9日、社内技術委員会の設立を発表し、同時に委員会の下に「オープンソースコラボレーション」と「自己研究とクラウドコンピューティング」プロジェクトチームを設立しました。これらのプロジェクトチームはそれぞれ、社内メンバーのオープンソース業務の調整と管理、および社内メンバーの自己研究とクラウドコンピューティング業務の調整と管理を担当しています。テンセントは「消費者向けインターネットに根付き、産業用インターネットを受け入れる」ために、中間管理職の10％を解雇すると噂されている。

アリ：

それに比べて、アリババはより頻繁に調整を行っているようです。アリババは2015年に「大きな中間プラットフォーム、小さな前舞台」という中間プラットフォーム戦略を提唱し、2017年には「5つの新しいこと」に向けて組織体制を調整しました。昨年11月、今後5〜10年のデジタル経済時代に向けて、「アリババクラウドビジネスグループをアリババクラウドインテリジェンスビジネスグループにアップグレードし、テクノロジーとスマートインターネットへの投資と構築を強化します。天猫を「ビッグ天猫」にアップグレードし、天猫ビジネスグループ、天猫スーパーマーケットビジネスグループ、天猫輸出入ビジネス部の3つの主要部門を形成し、新しい小売テクノロジービジネスグループを設立する」などと発表しました。幸いなことに、アリババの内部構造は「自由に変更」でき、技術人材の導入の安定した成長を維持できます。

百度：

昨年12月18日、李ロビン氏は社内メールで百度の組織体制の統合を発表した。ABC智能クラウド事業部は智能クラウド事業グループ（ACG）に昇格し、人工知能ToB業務とクラウド業務の両方を担う。また、検索会社と各BGの運営保守、インフラ、グループレベルの共有プラットフォームは、基本技術システム（TG）に統合される。

これまで百度は百度脳を核として、DuerOS、Apollo、スマートクラウドの3つの柱でAIレイアウトを形成してきました。しかし、3つの柱はそれぞれ独自の問題を抱えています。DuerOSに賭ける小度スピーカーは補助金に頼って市場シェアを獲得していますが、百度のIoTレイアウトは小米やアリババなどの強力な競争相手に直面しています。自動運転はどこにも見えず、政策リスクに直面しています。スマートクラウドは遅れてスタートしたため、既存の市場でしか戦うことができません。百度は「投資を成長と交換」したいと考えているが、資本市場は百度に利益を求めている。そのため、Baidu は新規事業への投資と収益のバランスを取りながら、業績の継続的な成長を確保する必要があります。今のところ、Baidu はうまくいっていない。

百度は今年5月17日、第1四半期の決算を発表した。同四半期の収益は予想を下回り、利益は黒字から赤字に転じた。これは百度にとって2005年の上場以来初の四半期損失となった。財務報告が発表された当日、ロビン・リーは社内文書で、百度の高級副社長で検索会社社長の向海龍が辞任し、彼の検索会社がモバイルエコロジー事業グループに転換され、神豆が引き継ぐと発表した。31日、百度は高級副社長の王海鋒を百度グループの最高技術責任者に任命し、引き続きAI技術プラットフォームシステムと基礎技術システムの総経理を務めると発表した。 Baiduの検索とAIが引き継ぎを加速させていることがわかります。しかし、向海龍氏に加えて、他の4人の上級幹部も最近突然辞任し、これもAll in AIの将来にさらなる不確実性をもたらしました。

Megviiテクノロジー:

Megvii Technologyが開発した顔認識技術、画像認識技術、インテリジェントビデオクラウド製品、インテリジェントセンサー製品、インテリジェントロボット製品は、金融、携帯電話、セキュリティ、物流、小売などの分野で広く利用されており、数千社のコア顧客を抱えています。今年初め、Megvii Technologyは戦略的な記者会見を開催し、ロボット工学分野への参入を発表した。同時に、会社の新しいロゴも変更されました。ご存知のとおり、Megvii Technology は顔認識の分野で初めてデビューしました。年初に行われた事業調整は、市場の変化に応じてメグビーテクノロジーが行ったタイムリーな「変革」であると考えられました。

同時に、微博は今年初め、AIユニコーン企業のMegvii Technologyが杭州支社を含む従業員の15％を解雇したことを明らかにした。しかし、メディアがMegvii Technologyに確認を求めたところ、相手側は報道は事実ではなく、すべて通常の年次業務調整であると述べた。

ビットメイン:

かつて、ビットメインはマイニングマシン業界の市場シェアの70％以上を占めていました。2017年のデジタル通貨強気相場では、同社は年間純利益が50億元近くに達し、最大の勝者となりました。 2017年末、BitmainはAI分野への変革を加速し始め、2018年10月にクラウドおよびエッジサーバー用のAIチップBM1682とエッジAIコプロセッサ用のBM1880の2つのAIチップと、いくつかのチップベースの製品を正式に外部にリリースしました。しかしその後、業界は急速に弱気に転じ、マイニングマシンは売れなくなり、ビットメインの収益と純利益はともに急落した。圧力を受け、ビットメインは大量の従業員を解雇し始め、ブロックチェーン、人工知能、チップなどの事業ラインを含む、まだ利益を上げていない多くの革新的な事業も削減されました。その中でも、期待が高かった人工知能事業は、今回の一連の解雇で最も大きな打撃を受けた分野となりました。

ディディ：

2018年は滴滴出行にとって苦難の年でした。凶悪な事件が相次いで発生し、滴滴出行の事業全体に深刻な打撃を与えました。 Didiの是正後、多くのユーザーはタクシーを呼ぶのが難しくなったと感じた。一方、滴滴出行も事業を絶えず調整しており、悪質な事件を防ぐ必要性も予見し、新たな技術を導入している。滴滴出行は2018年1月、人工知能の将来を見据えた基礎研究を強化し、優秀な科学研究人材を引き付け、世界のインテリジェント輸送における最先端技術の開発を加速するために、AI Labs（人工知能研究所）を設立しました。 AIテクノロジーを通じて旅行の問題を解決します。

また、今年2月には滴滴出行が従業員の25％を解雇すると噂され、約200人から300人に影響が出る見通しだ。 R-Labで育成された事業には、Didi Takeoutやミニバスなどがある。興味深いことに、滴滴出行の解雇計画は補償の面で寛大である。従業員は解雇された後も「幸せ」を感じており、その多くが解雇後のポストを奪い合っていた。 Didiはこの件に関して反応していない。 Didi Chuxingは適切な対応により「良心的な」企業となった。

つまり、昨年から今年初めにかけて、解雇疑惑のニュースが絶えず流れ続けたのだ。それは企業の通常の業務調整なのか、それとも企業がタイムリーな変更と業務調整を強いられる市場環境なのか。モバイルインターネット時代のトラフィック配当が徐々にピークに達するにつれて、企業は自社のビジネスを十分に管理する必要があります。モバイルインターネットトラフィックの配当が枯渇しても、テクノロジー大手の改革は継続し、社内人材の最適化は短期的には止まらないことが予測されます。

4. 人材：求人数は減少しているものの、企業は依然として優秀な人材の採用に熱心である。

企業の観点からレイオフを見ると、多くの傍観者は意思決定者の思い切った措置を講じる意志と決意を賞賛するだろう。しかし、個々の従業員の観点から見ると、この一連の解雇はあまりにも突然で、どうしようもないものでした。一流企業で年収数千万、数億という羨ましい仕事が必ずしも安定しているわけではないことに、多くの人が初めて気づきます。解雇されることは必ずしも本人の責任ではないが、この過ちは、996 文化によって死ぬほど圧迫され、職を失った後に極度のパニックに陥っている社会人らが一部負わなければならない。

多くの人はこれを「素晴らしい時代であると同時に最悪の時代でもある」と表現するだろうが、人間個人として、私たちはこの時代の中で浮き沈みすることしかできず、自分自身をコントロールすることはできない。しかし、あらゆる業界で人員削減の可能性があるにもかかわらず、人工知能分野の人材に対する国内の需要は依然として大きいことに、AI人材は感謝すべきだ。 AI 関連の人材が解雇に直面したとしても、有能で経験豊富な従業員は依然として市場で高い需要があります。

1. 中国のAI人材需要は最も高く、1万件以上の求人がまだ空いている

昨年12月、UIPathウェブサイトが公式に発表した「AI求人」分析レポートによると、世界的に見ると、中国はAI関連の求人が最も多く、合計12,113の関連求人が埋まるのを待っているという。次いで米国で、募集ポジションは約7,465人。3位は日本であり、3,369人の欠員がある。さらに、英国、インド、ドイツ、フランス、カナダ、オーストラリア、ポーランドも AI 人材の不足に直面しています。

2. 中国に最も欠けているのは、AI研究者や諜報専門家などの優秀な人材だ

各国のAI関連分野の人材需要から判断すると、中国で最も不足している職種はAI研究者とインテリジェンス専門家だ。

AI研究者の需要では中国が10.83%で第1位となっている。 2番目に大きい市場はイスラエルで、8.46%を占めています。3番目に大きい市場は日本で、需要は6.95%です。

さらに、中国のインテリジェント専門家の需要もすべての国の中で第1位であり、15.46％を占めています。

これは、中国では依然として人工知能研究の才能に対する大きな需要があることを示しています。つまり、開発者と比較して、中国で最も不足しているのは、経験豊富で上級の専門家リソースです。

3. 中国の6都市がリストに載り、蘇州が1位に

AI関連の求人が最も多い世界の上位15都市のうち、6都市は中国の都市です。

その中で蘇州は3,329人の求人数でトップとなっている。上海は1,624の求人で2位、東京は1,258の求人で3位となった。中山、寧波、北京、長沙がそれぞれ4位から7位でそれに続いた。さらに、成都と大連もトップ15にランクインした。成都の求人数は495で11位、大連の求人数は301で14位。

4.第1四半期のAI従事者の平均年収は33万元に達した

現在、AI従事者の平均給与は依然としてインターネット業界の平均給与よりも高く、第1四半期の平均年収は33万元に達し、インターネット業界の平均年収より5万元近く高く、給与ランキングで第1位となった。

経済全体が冬の時代を迎え、企業の人材需要は減少するでしょうが、同時に人々は過度に失望する必要はありません。AI人材の給与は2019年も上昇し続け、企業は依然として優秀な人材を求めています。

終わり

人工知能業界の資本動向、サブセクター、企業動向、人材ニーズ、その他のセクターを分析すると、市場の成長が鈍化する中で、人工知能は依然として業界全体の成長の原動力となっていることがわかります。しかし、資本がより合理的になるにつれて、かつて拡大していたバブルは徐々に崩壊し、テクノロジーの巨人、スターユニコーン、新興企業はいずれも、技術変革と商業化の実際的な問題に直面しています。首都の冬に、いかに革新的なビジネスモデルを持ち、技術志向の探究をするかは、企業が生死をかけて緊急に検討しなければならない課題となるだろう。そして、この痛みを伴う変革のなか、企業は常に有能な人材を求めています。解雇の嵐は抗えないが、恐れる必要はない。自分の価値を高めれば、良い馬を見つけるチャンスは常にあるだろう。