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困局中的第四范式:定制化AI是个伪命题?
来源:互联网   发布日期:2021-10-23 09:55:02   浏览:8037次  

导读:第四范式成为了近段时间风头最盛的AI公司。这家一直被认为是坚持技术研发的 AI企业,正在被打上中国AI领域领头羊的标签。 刚刚过去的10月12日,2021中国设计智造大奖(简称DIA)颁奖典礼上揭晓了角逐最高奖项的30件获奖作品。第四范式疫情仿真推演系统从来自...

困局中的第四范式:定制化AI是个伪命题?

第四范式成为了近段时间风头最盛的AI公司。这家一直被认为是坚持技术研发的 AI企业,正在被打上中国AI领域“领头羊”的标签。

刚刚过去的10月12日,2021中国设计智造大奖(简称“DIA”)颁奖典礼上揭晓了角逐最高奖项的30件获奖作品。第四范式疫情仿真推演系统从来自全球35个国家和地区的7815件参赛作品中脱颖而出,获得2021中国设计智造大奖银奖。

DIA奖是由中国美术学院主办,被称为中国本土工业设计界的“奥斯卡”。继获得IF、红点、IDEA等国际大奖后再获殊荣,体现了第四范式在软件界面设计上的强大能力。

另外,此前举办的“2021 OSCAR开源产业大会”上,第四范式荣获“OSCAR尖峰开源案例”双料大奖开源机器学习数据库OpenMLDB斩获“开源社区及开源项目”奖项,第四范式基础架构负责人郑作为OpenMLDB等开源项目发起人成功当选“开源人物”。

OSCAR开源产业大会由中国信息通信研究院主办,带有国家部委背景,在AI领域的权威性可见一斑。会上,中国信通院还正式成立通信行业、科技制造两大开源社区,并组建可信开源社区共同体,聚合开源社区、企业、行业的力量,共同推进开源技术在中国千行百业的持续落地。

这也意味着,第四范式的相应开源学习数据库,有望成为很多中国AI企业做技术的基础工具。而这也正是第四范式的创始人戴文渊想要的:打造一个给AI公司做AI后台的技术公司。

欲戴王冠,必承其重。在技术领域的成就背后,第四范式和戴文渊也面临着商业变现的考验:2018-2021上半年,第四范式三年半累积亏损30亿元。关键,管理团队在招股书中明示,这家公司可能无法实现或随后维持盈利。

看似具备强大的技术实力,为什么盈利维艰?第四范式的AI困局在哪里?

#01

偏执的创始人

接触过戴文渊的人都认为,这是一个技术天才,同时也是个偏执狂。

戴文渊是一位年仅38岁的天才科学家,曾获得ACM国际大学生程序设计竞赛世界冠军。作为彼时在数学和计算机领域都颇有建树的年轻学子,戴文渊因为国际大赛和相应沟通的机会结识了AI领域的顶尖华人学者计算机系教授、华人界首位国际AI协会院士杨强,并最终成为杨强的学生,开始在AI领域苦读。

后来,学有所成的戴文渊走上了创业的道路,他认为当时所有的AI企业做的都不是正途,需要有一个为AI企业提供基础服务的平台。舍我其谁,2015年,戴文渊创立了第四范式,开始了AI领域设计应用的探索。

困局中的第四范式:定制化AI是个伪命题?

所谓第四范式,其实是在AI领域的一个专有名词。

对于AI来说,技术实现的核心或者说第一步,就是把人类的自然语言转换成计算机可以理解的数字语言。这个过程被称作自然语言处理(NLP,Natural Language Processing) ,这是研究人与计算机交互的语言问题的一门学科。

进入AI技术领域之后,NLP迅速发展成为四个阶段,被称为四个范式:非神经网络时代的完全监督学习、基于神经网络的完全监督学习、预训练,精调范式以及第四个预训练、提示与预测范式。

很多AI专家预计,如果AI系统能实现第四个范式,很可能就能从根本上理解人类语言和提供的需求,并做出自己的判断。如果这个技术能实现,就意味着AI领域有了一个跨时代的突破。

戴文渊给自己的公司起这个名字,其对公司发展的期许不难发现。而且他对公司技术方向的坚持,也在这个名称之下若隐若现。

一开始戴文渊想一步到位,给所有的AI公司设计相应的工具产品。结果,因为技术的不成熟以及外界环境的影响,最终花了一年多的时间,整个项目无疾而终。

但他并不甘心,2016年7月,在自己研究成果的基础上,戴文渊带领团队做出了一个号称是划时代的学习系统先知,这是一个能让非专业人士使用的机器学习平台。用戴文渊的话说,就是一个完全不懂技术的小白,通过运用此数据架构平台,大概经历2周的时间,就可以成为一个AI专家。

之后很长一段时间,戴文渊都在国内不遗余力的推广这一学习系统。问题是,就在2017年前后,国内几大AI技术公司陆续组建团队,他们需要上手就能操作的 AI技术专家,而不是一个还需要不断学习的新人。

虽然第四范式的先知系统在AI界获取了无数赞誉,但应用的场景十分有限,这让戴文渊十分苦恼。

#02

理想与现实

活下去才有希望。2018年,戴文渊的第四范式经历了一次涅重生,被现实毒打过的技术天才开始选择先生存下去。

于是第四范式进入市场,开始跟其他的企业抢夺起行业领先企业的内部决策系统订单。由于相应的技术积累和技术团队的能力强大,第四范式反而在这个领域如鱼得水。

据灼识咨询报告显示,2020年,中国决策类人工智能市场的支出规达到268亿元,预计2025年将增长至1847亿元,年均复合增长率为47.1%;高于视觉类、语音类和机器人的年复合增长率预期,后三者分别为36.4%、33.2%和23.8%。

决策类AI垂直细分市场虽是增长蓝海,但潜力市场的竞争同样激烈。据灼识谘询报告,若以2020年收入计,第四范式以18.1%市场份额成为国内最大的决策类AI提供商;但其面临综合型互联网公司的竞争。

困局中的第四范式:定制化AI是个伪命题?

实际上戴文渊给第四范式选择的这条路,看起来确实非常不错。

因为很多有建设管理决策平台需求的大型企业,之前做的很多子系统确实需要这种平台类的决策应用去统合,单纯去做AI的子目录和技术的研发,得不偿失。

况且很多数据系统的壁垒也没有被打通,再加上大型企业已有的系统阻碍新的核心平台的落地是一个常识,这就让从底层研发改变所有技术模块的第四范式,找到了切入这个市场的机会。

从当前第四范式提供的产品功能来看,整个技术解决方案可以用于银行提高反欺诈识别准确率,以及帮助零售商预测销量制定精准营销策略,还能让制造商提升质量控制水平。另外,这个平台能帮助能源公司进行设备异常检测和故障预警。

因此,公司客户覆盖金融、零售、制造、能源电力、电信及医疗等行业,包括工商银行、国家电网、中石油、中石化等大型企业。

不得不说戴文渊和第四范式相应的技术实力很不错。短短几年之间,他们就从没有客户进展到核心几十个客户的规模,而很多大型客户在使用过他们的系统之后,对他们发展和技术实力表示认可,甚至成为了他们的股东。

2020年底,第四范式的相应估值就达到了约20亿美元。到了2021年上半年,第四范式完成了7亿美元的D轮融资,这也是最近1年多AI领域最大规模的单笔融资。

而在2018年的早期投资中,第四范式获得了中国工商银行、中国农业银行、中国银行、中国建设银行、交通银行、中信银行等国有商业银行的共同投资。

可谓是把客户最终变成了股东。

实际上,在上市之前,第四范式共完成了11轮融资,最早一笔是2016年李开复投入的。5年以来融资的路程可以看出,第四范式早已成为投资者心目中的优质资产。

困局中的第四范式:定制化AI是个伪命题?

这也是第四范式走到今天,并竭力申请上市的底气。

#03

走向不伦不类

然而,真正的风险也就藏在其中。

招股书中,第四范式对自己的客户进行了区分,特意列出一个标杆客户的名称,将财富世界500强企业及上市公司定义为标杆客户。数据显示,2018年下半年到2021年上半年,按半年计算第四范式分服务18名、32名、47名、26名及38名标杆用户;标杆用户收入分贡献总收入的56%、58%、61%、64%及50%。

而财报显示,来自每个标杆用户的平均收入,由2018年的390万元增加至2019年的830万元,并于2020年进一步增加至1230万元。

一方面标杆客户的收入占客户收入的总比超过50%,另一方面标杆客户的单客户收入也过千万,这在第四范式不到10亿的总营收中是一个非常重要的数字。

因此这家公司以大客户为研发和服务的重点,是一个必然的选择。

而如果一家AI公司以大客户为研发和服务的重点,就意味着他们必须要根据客户的需求来定制相应的技术和产品,也使得他们的研发需求会异常的臃肿,会需要大量的研发人员和工程师配合。

市场的案例告诉我们,以大客户为核心的技术开发企业很少有能达到盈亏平衡的,这也推动了许多原本通过定制化产品生存的企业,逐渐向平台化产品转型。

第四范式就是掉到了这个坑里。

招股书显示,2018年-2020年,其营收分别为1.28亿元、4.6亿元、9.42亿元;同期的毛利分别为5459万元、2亿元、4.3亿元。而如果加上各种成本,这三年以及截至2021年上半年,分别产生亏损净额3.72亿元、7.18亿元、7.5亿元及11.87亿元,三年半累计亏损30亿。

困局中的第四范式:定制化AI是个伪命题?

关键这家公司的销售费用,行政费用和研发费用易乎寻常的高,尤其是研发费用。财报显示第四范式2018年到2020年研发费用分别为1.93亿元、4.16亿元、5.66亿元,占同期收入的比例分别为151.2%、90.6%、60%。

这家公司在IPO申请书中也坦率表示,预计研发费用将持续增加(以绝对金额计);且研发成果商业化时可能会面临实际操作上的困难,在研发方面投入的大量开支未必会产生相应效益。

而且以前戴文渊一直把先知这个系统当作给AI公司开发的AI底层技术引擎,但实际上现在先知已经变成他们对所有大客户定制系统的总称。

虽然已经在给大客户客户定制的功能中集合成一些通用的模块导入先知系统,并已经利用先知系统再向大客户提供服务,然而根据行业内相应专家的表述,整套系统还是建立在定制化服务的基础之上的,很多功能也必须进行二次的调整和研发,才能适应客户的需求。

某种意义上说,戴文渊做的先知系统已经走向不伦不类。而如果在这个系统之上找不到将所有行业通用化管理决策平台化的能力和工具,未来第四范式盈利的路途也不会很平坦。

毕竟只有逐渐通用化的系统取代定制化的服务,才能将大规模的研发人员从一线解放出来,也才能不断降低自己的销售费用和研发费用,第四范式才能看到盈利的曙光。

#04

技术狂人不适合做企业

科技发展的过程告诉我们,偏执的技术狂人很多时候并不适合成为企业家。

之前许多声音愿意把乔布斯看作科技狂人和经营狂人的结合体。但实际上乔布斯的苹果和现在库克掌控的苹果是两回事。

毕竟相比于乔老爷每年发布会都端出一系列惊诧人眼球的黑科技不同,库克时代的苹果更多的时候是在做技术的小幅升级,甚至外观都不做迭代。

然而,伴随着价格的上升以及提供相关技术外延的附加,库克却做到了让消费者觉得价格在承受范围之内的同时,还能保持对苹果品牌的关注和认可。

这个很厉害,最起码在商业与科技结合的点上很厉害。

在库克看来,技术不是最先进最好,够用就行。那些能推动企业盈利上升的才是好技术。因此,他才会比别人晚一年拿出5G版本的iPhone,同样这也意味着他用4G的技术比别人多挣了一年的钱。

这就是一些技术狂人与企业家最根本的区别,而从不同的点切入企业的发展,就会给企业带来不同的未来。

困局中的第四范式:定制化AI是个伪命题?

当第四范式现在走到资本市场的门口,如何让投资者关注到第四范式的发展潜力,并认同其增长策略和未来,是戴文渊现在必须要重视的事。

之前一系列从技术转向市场成功的案例告诉我们,创始人把眼光从技术角度转移到商业利润上,恰恰能赢得资本市场的青睐,也能让投资人读懂并更加认可这家企业的发展思路。

平庸的苹果成功了,平庸的特斯拉也成功了,能不能把自己放到一个看似平庸但有持久发展力的位置上,是对从技术转移到管理的这些企业家最大的考验。

现在看来,戴文渊离及格,差的还很远。

End


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