為什么人工智能讓谷歌亞馬遜這樣的科技巨頭更難被打敗

原標題：為什么人工智能讓谷歌亞馬遜這樣的科技巨頭更難被打敗

編譯：五米

編輯：瓊涼

審校：一條輝

來源：GPLP犀牛財經（ID:gplpcn）

美國眾議院司法委員會近日宣布，將聯合兩黨對谷歌、Facebook和亞馬遜等公司展開反壟斷調查。

那些科技巨頭都已經變得非常強大，尤其是在收集個人數據，甚至影響到人們的行為。這些增長的數據控制能力是由人工智能和機器學習的技術驅動（谷歌助手和YouTube算法）；Facebook的內容標記、過濾和調節(jié)；亞馬遜的Alexa、購買建議和AWS工具。

很明顯，在未來，人工智能不再是一種新興的技術。在世界上最大公司的推動下，它正在大規(guī)模地工業(yè)化和商業(yè)化，并影響著數十億人。

最近深入研究這一領域的PitchBook新興技術分析師卡梅倫?斯坦菲爾(Cameron Stanfill)表示:“從本質上講，隨著AL/ML技術的普及，這些大公司將占據主導地位，而且極有可能極難與之競爭——尤其是某些核心競爭力?！彼f，“這是一個對未來會發(fā)生什么以及AL/ML將在多大程度上影響互聯網用戶和企業(yè)的展望?！?/p>

斯坦菲爾補充說，科技巨頭們都明確表示，在他們的業(yè)務和產品中使用AI/ML，并通過運行開源框架(如TensorFlow和pytorch)圍繞他們的平臺構建一個開發(fā)生態(tài)系統(tǒng)，創(chuàng)建某種護城河，吸引AI/ML人才。

不過，風險資本投資者仍在通過大量押注規(guī)模較小的公司，試圖在這一領域展開競爭，希望能在巨頭們不那么穩(wěn)固的領域開辟出新市場。PitchBook的數據顯示，近10年來，進入美國AI/ML領域的初創(chuàng)公司交易量在十年內一直呈增加趨勢。

以下是科技巨頭在人工智能領域勝出的方式：

由于AI/ML應用程序依賴于大量的數據集來幫助訓練模型，巨頭們所處理的數據量使得他們擁有明顯的優(yōu)勢。

科技巨頭們(比如谷歌的TPUs)所使用的高性能計算和專用芯片的普及，使得這些公司能夠解決問題，而這導致一些資源少的競爭對手不可能在該領域深入研究。

另一個例子是神經結構搜索，在美國，算法搜索神經網絡的新設計，而不是依賴于人類數據科學家——這往往需要大量計算。鑒于科技巨頭們可以使用昂貴的、最先進的計算機進行迭代，這使得它們在改進模型方面具有優(yōu)勢。

事實上，這些巨頭正在變得越來越“龐大”，并利用自身在AL/ML領域的優(yōu)勢布局他們自己的版圖，因此，這就不難看出加強監(jiān)管就迫在眉睫了。

生成海報

免責聲明：本網站內容主要來自原創(chuàng)、合作伙伴供稿和第三方自媒體作者投稿，凡在本網站出現的信息，均僅供參考。本網站將盡力確保所提供信息的準確性及可靠性，但不保證有關資料的準確性及可靠性，讀者在使用前請進一步核實，并對任何自主決定的行為負責。本網站對有關資料所引致的錯誤、不確或遺漏，概不負任何法律責任。任何單位或個人認為本網站中的網頁或鏈接內容可能涉嫌侵犯其知識產權或存在不實內容時，應及時向本網站提出書面權利通知或不實情況說明，并提供身份證明、權屬證明及詳細侵權或不實情況證明。本網站在收到上述法律文件后，將會依法盡快聯系相關文章源頭核實，溝通刪除相關內容或斷開相關鏈接。