2020年にAIアルゴリズム市場は普及するでしょうか？

2019年も残り1か月余りとなり、各種年間総括も迫ってまいりました。

今年の AI の発展を振り返ると、おそらく「偽火は減り、本物の火は増える」という 8 文字の要約が非常に適切でしょう。おそらく多くの友人は、周囲で AI について議論する熱意が低下していると感じているでしょう。実際、今年は投資や合併・買収の数、AIに関するメディアの議論、ソーシャルメディアにおけるAIの人気はいずれも過去2年間に比べて大幅に低下しています。

しかし、実際に AI を実行し、適用している産業チェーンに焦点を当てると、今年の AI の進歩は非常に明白であることがわかります。中国のAI業界における基本的なアルゴリズムの革新、フレームワーク、チップ、およびそれを支えるIT産業の進化により、2019年は実り多い年となりました。 AI が依然として人気があることを証明するために 1 つ挙げるとすれば、今年、AI アルゴリズム市場が次々と構築されたということだと思います。

いわゆるアルゴリズム市場の概念は、APPアプリケーション市場を誰もが利用したことがあるため、理解しやすいものです。アルゴリズム市場でも同様です。多くの開発者が、自ら開発・トレーニングしたAIアルゴリズムモデルを同じプラットフォーム上に置き、ユーザーはオンデマンドで料金を支払うことでそれをダウンロードできます。

しかし、今日では、アルゴリズム市場モデルはあまり人気がないらしく、AI分野以外ではその存在を知っている人はほとんどいません。なぜこのようなことが起きているのでしょうか? 若いアルゴリズム市場が複数の AI 大手企業に支持されているのはなぜでしょうか? この新しいビジネス モデルは来年人気が出るのでしょうか?

一緒に「Spark」のアルゴリズム市場の物語に入りましょう。

避けられないアルゴリズム経済 2.0

アルゴリズム市場は確立され、遅かれ早かれ普及するはずです。これは、AIについて少し理解している人なら誰でも簡単に判断できることです。なぜなら、このようなビジネスモデルはAI to Bモデルの開発ロジックと非常に一致しており、必然的な選択であるとさえ言えるからです。

なぜそんなことを言うのですか？

アルゴリズムモデルはAIの究極の形であり、ディープラーニングモデルのソフトウェア形式であると言えます。 AI アルゴリズムが商品として有料で販売され始めると、市場に流通するアルゴリズムの数は比較的少ないものの、最も一般的なシナリオを占めるという状況が必然的に生じます。

これは業界初期のアルゴリズムエコノミー1.0モデルと言えます。その恩恵を受けるのは、SenseTimeやMegviiに代表されるマシンビジョンアルゴリズム企業です。最も代表的な応用シナリオは、顔認識+スマートセキュリティです。

AIが発展し続けるにつれて、コンピューティング能力とデータは引き続き深く活用され、アルゴリズム自体も精度が向上し、適用範囲が広がり続けます。現時点では、AIの能力は単純な認識や判断だけではなく、さまざまな垂直的なニーズにまで深化していくでしょう。

今日、AI は私たちが想像もできない多くのシナリオに適用できます。スマート セキュリティの分野だけでも、ヘルメット認識、麻薬中毒者認識、路上のペット認識などの機能にまで洗練させることができます。今後、2 つの業界や 2 つの企業が同じ AI アルゴリズムを使用することはなくなり、1 つの企業が多数の異なるアルゴリズムを配置して組み合わせ、必要な能力クラスターを形成することは避けられません。

この場合、変革中のユニコーンであろうと、HuaweiやBATのようなAI大手であろうと、単一の企業がすべてのアルゴリズムモデルをトレーニングすることは不可能です。したがって、現段階では、モバイルインターネットのような開発者メカニズムを導入する必要があります。大企業自体がインフラストラクチャとプラットフォームサービスに転換し、特定の垂直アルゴリズム開発タスクをAI開発者に引き渡すことで、無数の開発者+単一のプラットフォーム+無数の企業ユーザーという理想的な形を形成します。

このサイクルはアルゴリズム経済 2.0 と呼ぶことができます。アルゴリズム市場の出現がこのサイクルの始まりにおける画期的な要因となることは明らかです。

別の観点から見ると、アルゴリズム市場の出現と発展は、多くの企業が AI を活用しているかどうかの「バロメーター」として捉えることもできます。さらに、アルゴリズム市場 + 多数の AI 開発者のモデルは、アルゴリズム経済 1.0 モデルの配当を枯渇させると業界では広く考えられています。非常に汎用的な AI シナリオが急速に満たされているため、その後の垂直産業市場は大規模なユニコーンをサポートできず、小規模で優秀な開発者チームが長期間生き残ることになります。これは、今年の AI ユニコーンのテーマが変革と上場であることもある程度説明しています。ハードウェアやプラットフォームに移行し、上場を迅速に完了することは、ユニコーンから無数の開発者への警告とも言えます。

ユニコーンを回避するのにどれくらいの将来が必要になるかはまだ不明です。しかし、アルゴリズム市場は確かに到来しました。

2019年、AI市場開放元年

過去を振り返ると、テクノロジーの巨人が産業を発展させ始めると、すぐに資本と世論の注目を集めました。産業インテリジェンスと産業インターネットが主要テーマとなった今日、大手企業はプラットフォーム施設と技術ホットスポットに重点を置いていますが、このようなコンテンツは確かに外部から注目を集めるのが難しいです。アルゴリズム市場はこのカテゴリに分類されます。

実際、2019年はAI元年とも言えるでしょう。 AI アルゴリズム モデル市場が次々と出現し、注目に値するレベルの活動をもたらしています。

Huawei Cloud は、今年 3 月に開催された Huawei China Ecosystem Partner Conference で、Huawei Cloud AI Marketplace を立ち上げました。その内容には、AI モデル マーケット、API マーケット、WIKI データ セット、競合ハブ、ケース ハブなどのモジュールが含まれます。その中で、Huawei Cloud AI Model Market は、開発者とユーザーが AI アルゴリズム モデルを公開およびサブスクライブすることを可能にします。

その後間もなく、Alibaba Cloud は機械学習プラットフォーム PAI のバージョン 3.0 をリリースしました。数十のシナリオに対応するアルゴリズム モデル領域に分かれた、サポート アルゴリズム モデル マーケットが開始されました。

5月、百度は百度脳エコシステム協力計画とAI市場立ち上げ会議で、以前に立ち上げた産業チェーンサービスプラットフォームAI市場をアップグレードしました。 Baidu AI Market 2.0 の展示および販売方法はより多様化しており、購入者がニーズを公開し、AI 開発者がそれに応じたカスタマイズされたサービスを提供する点が強調されています。

年末までに、さまざまな垂直分野のアルゴリズム市場が出現し始め、AI開発エコシステムが獲得する栽培リソースは増加し続けました。おそらく、間もなく、各アルゴリズム市場エコシステムの育成が、優れた買い手と売り手を求める競争に変わると信じる理由がある。結局のところ、現段階では、優秀な開発者とユーザーは AI 業界チェーンにおける希少なリソースです。多対多のアルゴリズム市場モデルでは、優れた需要と供給のポイントによって、かなりの数の取引オブジェクトが駆動されることがよくあります。

今日のアルゴリズム市場を分類すると、アルゴリズム市場の設立の背後には主に 3 つのビジネス目的があることがわかります。

1. まず、AI 大手が構築したアルゴリズム市場があります。このタイプの市場の主な目的は、基盤となるフレームワークとプラットフォームに、よりアクティブなビジネス エコシステムを持たせ、開発者が独自のエコシステムに集中し、独自の基盤となる優位性を構築することです。これは、Google が Android を使用して開発者を獲得するのと同じです。同時に、公式アルゴリズムと開発者アルゴリズムの混合販売によって市場活動も活発化し、独自のアルゴリズム製品の市場も強化されます。

2. スピーカーやスマートカメラなど、特定のハードウェアベースに集中している別のタイプのアルゴリズム市場もあります。アルゴリズムの購入者は、ハードウェアを購入するユーザーです。このアルゴリズム市場の主なロジックは、スマートフォンの販売ロジックと非常に似ています。つまり、ユーザーはデバイスを購入するだけでなく、デバイスを通じて多数のソフトウェア機能を楽しむ可能性も購入します。開発者はユーザーの購入手数料を獲得し、プラットフォームの補助金を受けることができます。

3. 同時に、多くの AI スタートアップもアルゴリズム市場の構築を開始していますが、彼らの主なビジネスモデルは、AI 開発者とユーザーの間の仲介者になることを望み、潜在的な顧客にパッケージでソリューションを販売することです。このようなアルゴリズム市場は、Cエンドに偏った技術専門家が出現する領域になりやすく、業界のニーズを捉える力が比較的弱いと言えます。

いずれにせよ、2019年は少なくともAI市場開放の第一段階を完了した。次の疑問は、当然ですが、アルゴリズム市場は来年も活況を呈するでしょうか?

アルゴリズム市場が普及するためには、来年何をする必要がありますか?

アルゴリズム市場のビジネスモデルは、長期的には市場論理に基づいた必然的な選択です。しかし、AI to B 自体と同様に、これは開発エコシステムとアプリケーション エコシステムで継続的に循環させ、進化させる必要があるプロセスです。今日のように、いくつかのアルゴリズム市場が開かれると、開発者が購入および提供しているアルゴリズムは、基本的なマシンビジョンアプリケーション向けのいくつかのソリューションと依然として切り離せないものであり、違いは識別されるオブジェクトの違いと価格に限定されることがわかります。

この場合、アルゴリズム市場は爆発的に成長する可能性があるものの、しばらく待たなければならない可能性の方が高いでしょう。

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現在の全体的な状況としては、AI 開発者の数は増加し始めているものの、彼らが開発するモデルの業界価値、応用可能性、ソリューションの複雑さは依然として改善の余地があるということです。そして現状では、明らかに買い手が足りず、アルゴリズム経済が小規模な開発者やスタートアップの主な収入源となることは困難です。

この状況を変えたいのであれば、アルゴリズム市場と AI 開発者は、アルゴリズム市場がもたらす経済的可能性をさらに探求するために、次のようなアプローチを試みなければならないかもしれません。

1. 特定の業界に垂直参入し、差別化された優位性を生み出す「業界＋アルゴリズム」を構築する。現在、汎用アルゴリズムを見つけるのは難しくなく、大企業が提供するそのようなアルゴリズムは、一般的な開発者の成果よりも優れていることがよくあります。大企業が提供する開発プラットフォームに立ち、業界の具体的なニーズを満たすことによってのみ、安定した基盤を維持できるアルゴリズム経済が実現できるのです。

2. マシンビジョンから抜け出す。現在のアルゴリズム市場は「AI認識市場」と非常に似ています。しかし、企業には識別を超えた多くの産業ニーズがあることは明らかです。これらの要件は、さまざまなハードウェアと組み合わせ、IoT や 5G などのテクノロジーと接続する必要があります。 5Gは企業プライベートネットワークと大規模IoTの誕生を推進しており、これはAIアルゴリズム経済にとっても絶好の機会です。

3. より完全なサプライチェーンの仕組みを確立する。現状、AI業界の特性上、需要と供給を一致させることが難しい状況にあります。たとえば、多くの AI 購入者や潜在的な購入者は、アルゴリズム市場に参入する際に、実際にはどのようなアルゴリズム モデルを購入すればよいのか、必要なものをどのように見つければよいのか、説明をどのように公開すればよいのかさえわかっていません。結局のところ、AI市場はショッピングガイドを提供できないため、需要と供給のマッチング作業の大部分をエージェントが引き受ける必要があります。プラットフォームは市場を教育し、潜在的なユーザーにアルゴリズム市場の価値を理解させる必要もあります。

今日の AI 開発を広く見てみましょう。開発者の中に蓄積された熱意とエネルギーはすでに十分であることがわかります。このエネルギーが過剰にならないようにするには、このエネルギーを放出するのに十分な工業用スペースが必要です。 AIの利用の深さとユーザー数が一定の基準に達し、AIが開発界で普及して初めて、市場におけるぬるさの恥ずかしさは解消される。

最近、非常に人気のある概念があります。それは、人口ボーナスが薄れた後、中国は必然的に技術ボーナスとエンジニアリングボーナスへと移行するだろうというものです。産業インテリジェンスロジックが強化され、AIインフラストラクチャがますます完成し、産業市場がAIをますます受け入れるようになると、AI開発の配当金の最初のシェアを獲得することが可能になります。

AIアルゴリズム市場は産業知能の台頭にとって必要条件ではあるが、十分な条件ではありません。言い換えれば、アルゴリズム市場が繁栄していることは必ずしも大きなことではないかもしれないが、それがなければ業界は繁栄しているとは言えない。

2020年になっても、AIは探索しながら待機し、待機しながら探索を続けています。