ومع استمرار الاقتصاد العالمي في مواجهة الضغوط، بدأت شركات التكنولوجيا العملاقة تدرك أن أبحاث الإبداع التكنولوجي التي لا يمكن تسويقها تجاريا على المدى القصير فقدت قيمتها الاستثمارية.
في أغسطس من هذا العام، ذكرت وسائل الإعلام أنه من أجل خفض التكاليف وزيادة الكفاءة، قامت شركة التكنولوجيا العملاقة Meta (فيسبوك سابقًا) بتسريح فريق مشروع ESMFold للعلوم الحيوية، والذي قام بقياس DeepMind AlphaFold من Google واستخدم نماذج كبيرة من الذكاء الاصطناعي (AI) لتحقيق التنبؤ بالبروتين.
على الرغم من أن EvolutionaryScale، وهي شركة جديدة لبروتينات الذكاء الاصطناعي أسسها الفريق بعد مغادرة Meta، قد أكملت مؤخرًا أكثر من 40 مليون دولار من التمويل الأولي، تشير التقارير إلى أن خطة تسريح العمال وحلهم في Meta تعني أنها تخلت عن البحث والتطوير التكنولوجي العلمي وتحولت إلى AI Business.change.
في الواقع، على الرغم من أن النماذج الكبيرة قد أثارت جولة جديدة من جنون الذكاء الاصطناعي في جميع أنحاء العالم في الأشهر التسعة الماضية، فإن العديد من عمالقة التكنولوجيا يتسابقون لتوليد تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي التوليدية. ومع ذلك، في مجالات التكنولوجيا الحدودية ذات الدورات الطويلة، مثل البحث وتطوير أدوية الذكاء الاصطناعي الجديدة، من الصعب على الشركات تحقيق أرباح سريعة على المدى القصير. وإلى جانب الأداء الضعيف في السوق الثانوية، تباطأ حماس الاستثمار تدريجيا. ، وخفضت شركات التكنولوجيا الكبرى أبحاث تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي الخالصة. تظهر بيانات CB Insights أنه في الربع الثاني من هذا العام، انخفض إجمالي الاستثمار في مجال الذكاء الاصطناعي العالمي بنسبة 38٪ على أساس شهري.
صرح فيكي كيو، نائب رئيس شركة Baitu Biotech، مؤخرًا لتطبيق TMTpost أنه لم يعد الوقت المناسب "لحرق" أموال المستثمرين ثم دعم الإدراج لمدة 5 سنوات. إن القدرات الشاملة للموارد والتكنولوجيا وخوارزميات البيانات وتنفيذ الأعمال، وما إلى ذلك، فقد أصبح عاملاً مهمًا في التطوير طويل المدى لشركات الذكاء الاصطناعي.
وقال تشو جيارون: "لقد وصلنا الآن بالفعل إلى نقطة التحول الأولى في منحنى تطوير التكنولوجيا الناشئة لشركة جارتنر. ويتطلب الوصول إلى القاع فرصًا وقدرات للمؤسسات".
رأس المال الاستثماري يتراجع، ولكن الابتكار التكنولوجي للشركات يتطلب استثمارا طويل الأجل
في الواقع، كان هناك صراع وتوازن طويل الأمد في العائدات والقيم بين الابتكار التكنولوجي للشركات ورأس المال الاستثماري.
في وقت مبكر من عام 1988، نشر البروفيسور مارتن كيني من جامعة كارنيجي ميلون في الولايات المتحدة مقالا في مجلة Research Policy يقول فيه إن رأس المال الاستثماري قد غير عملية الابتكار العلمي والتكنولوجي في الولايات المتحدة. وأشار إلى أن المستثمرين، باعتبارهم "حراس البوابة التقنية" الذين يسرعون عملية التغير التكنولوجي، يقدمون الأموال لشركات التكنولوجيا الفائقة ويساعدون في تنميتها، وبالتالي تعزيز التحول في الابتكار التكنولوجي. ومع ذلك، فإن هذا النموذج يجلب أيضًا تكاليف عالية.
ويعتقد البروفيسور كيني أنه على الرغم من أن رأس المال الاستثماري هو نوع جديد من الاستثمار، إلا أنه يولي المزيد من الاهتمام للفوائد المحتملة للمؤسسات، ويكون على استعداد للاستثمار دون الحصول على عائد واضح، وبالتالي تغيير العملية السابقة للابتكار التكنولوجي، ولكن لا تزال هناك بعض المخاطر في نموذج رأس المال الاستثماري.
وأشار التقرير، أولا وقبل كل شيء، إلى أن هذا النوع من استثمار رأس المال الاستثماري يتطلب الكثير من الاستثمار الرأسمالي، مما يزيد بلا شك من تكلفة الابتكار التكنولوجي. وثانيا، في السعي إلى تحقيق عوائد عالية، يميل رأس المال الاستثماري إلى التدفق إلى المناطق ذات الإمكانات التجارية العالية، في حين يتجاهل مجالات البحث العلمي الأخرى التي لا تقل أهمية. بالإضافة إلى ذلك، ونظراً لأن طبيعة رأس المال الاستثماري تسعى إلى تحقيق عوائد عالية، فقد يولي بعض المستثمرين قدراً كبيراً من الاهتمام للعائدات القصيرة الأجل، في حين يتجاهلون تنمية المؤسسات على المدى الطويل والتقدم المستمر للإبداع التكنولوجي.
بشكل عام، خلص البروفيسور كيني إلى أن رأس المال الاستثماري يلعب دورًا إيجابيًا في تعزيز الابتكار التكنولوجي، ولكن في الوقت نفسه يجب التعامل مع طريقة الاستثمار هذه بحذر وعقلانية أكبر. وبهذه الطريقة فقط نستطيع أن نفسح المجال كاملاً لمزايا رأس المال الاستثماري، ونحد من مخاطره المحتملة، وبالتالي نعزز بشكل أكثر فعالية تنمية الإبداع العلمي والتكنولوجي.
في السنوات الأربعين الماضية تقريبًا، أثر رأس المال الاستثماري على التطور السريع للتكنولوجيا العالمية وصناعة التكنولوجيا، وأدى إلى ولادة الآلاف من شركات "يونيكورن". تظهر بيانات CB Insights أنه اعتبارًا من أغسطس من هذا العام، تم ولادة إجمالي 1221 "وحيد القرن" حول العالم، بقيمة سوقية إجمالية تزيد عن 3.8 تريليون يوان. وتشمل هذه ما لا يقل عن 55 "شركة عشاري القرن" (في إشارة إلى تقييم يزيد عن 10 مليارات دولار أمريكي) و3 شركات "زاوية مائة" (تقييم لا يقل عن 100 مليار دولار أمريكي).
وفي الوقت نفسه، وبفضل نموذج رأس المال الاستثماري، تطورت شركات مثل جوجل وأبل وعلي بابا وتينسنت وبايت دانس وديدي وميتوان تدريجياً من شركات ناشئة إلى عمالقة تكنولوجيا الإنترنت.
ولكن المشكلة هي أنه بالمقارنة مع نموذج المرور في عصر الإنترنت، فإن مجالات التكنولوجيا المتطورة مثل الحوسبة السحابية، والذكاء الاصطناعي، والجيل الخامس، وعلوم الحياة تتمتع باستثمارات أكبر، ودورات أطول، وصعوبة في إنشاء حواجز عالية. وعلاوة على ذلك، هناك العديد من المنافسين وخسائر فادحة، حوالي 94٪ من شركات التكنولوجيا الأحادية القرن غير مربحة.
وفي الوقت نفسه، فإن دورة مؤسسات رأس المال الاستثماري في المراحل الأربع لجمع الأموال، والاستثمار، والإدارة، والخروج أصبحت أقصر وأقصر. خروج المستثمرين المحليين ومعدل العائد MOC (نسبة القيمة العادلة الحالية للشركة وتكلفة الاستثمار) لقد أصبحت الشركات الناشئة في مجال التكنولوجيا أقل، ولا يستطيع سوى عدد قليل من المؤسسات في المراحل المبكرة كسب المال في مشروع معين، لذلك أصبح المستثمرون صارمين بشكل متزايد بشأن ربحية شركات التكنولوجيا.
خذ شرائح أشباه الموصلات كمثال. وفقًا للإحصاءات، اعتبارًا من 30 أبريل 2023، تبلغ القيمة السوقية الإجمالية لـ 135 شركة لأشباه الموصلات (سلسلة صناعية كاملة) مدرجة في مجلس الابتكار العلمي والتكنولوجي وGEM 3.0825 مليار يوان، وهو أقل من نصف القيمة السوقية لشركة Nvidia. وستحقق شركات الرقائق الـ 135 المذكورة أعلاه إيرادات تراكمية قدرها 282.19 مليار يوان في عام 2022، بمتوسط هامش ربح إجمالي قدره 39.1%، وهو مستوى منخفض. من بينها، فقط شركة Cambrian، "الشركة المحلية الأولى في مجال شرائح الذكاء الاصطناعي"، عانت من خسارة تراكمية بلغت حوالي 4 مليارات يوان في السنوات الخمس الماضية اعتبارًا من عام 2022.
وتظهر بيانات عامة أخرى أنه في الأرباع الثلاثة الأولى من عام 2022، بلغ عدد حالات الخروج من الاكتتاب العام 1996، وهو ما يمثل ما يقرب من 60٪ من إجمالي عدد حالات الخروج في سوق الأسهم، وتم احتساب عمليات الاندماج والاستحواذ وتحويلات الأسهم وغيرها من الطرق. لنسبة قليلة نسبيا.
وفي حالة محددة، خسرت شركة Beisen Holdings (HKG: 9669)، وهي شركة SaaS مدرجة مؤخرًا، ما يقرب من 5 مليار يوان في أكثر من أربع سنوات. وانخفض سعر سهمها بأكثر من 70٪ منذ بداية العام، والعديد من الشركات باعها المستثمرون بسعر مخفض. وذكرت نشرة الإصدار أن شركة Tianchuang Capital قامت بتحويل جميع أسهمها في أبريل 2021 وحصلت على 8.02 مليون دولار أمريكي، مع تخفيض التقييم إلى 77.5%، كما لم تحصل شركات Sequoia China وGoldman Sachs وSoftBank وغيرها من المؤسسات على تخارجات مربحة.
بالإضافة إلى ذلك، بالإضافة إلى المؤسسات، يواجه مجال البحث العلمي والتكنولوجي الأكاديمي أيضًا ظاهرة مماثلة. صرح أحد الأكاديميين في الأكاديمية الصينية للعلوم لتطبيق TMTpost في نوفمبر من العام الماضي أن السوق يولي اهتمامًا أقل للأبحاث العلمية والتكنولوجية الأساسية التي لا يمكن تسويقها تجاريًا، ويركز استثمار الصندوق السنوي للمؤسسة الوطنية للعلوم الطبيعية بشكل أكبر على مجالات البحث العلمي ذات التطبيقات. ، في حين أن بعض الابتكارات العلمية والتكنولوجية ذات النقطة الواحدة يصعب الحصول على الدعم المالي.
"الأدوات العلمية هي عيبنا. أعتقد أننا لا نولي اهتماما كافيا لأساليب الحساب والأساليب النظرية، وبالتالي فإن التطوير ليس بهذه السرعة. تستثمر لجنة الصناديق لدينا الآن أكثر من 30 مليار دولار سنويا، ولكن معظمها مستثمر حقا قال الأكاديمي المذكور أعلاه: "في البحث المستقل وتطوير البحث العلمي. مجال الأدوات أقل من مليار دولار، وقبل ذلك، نظرًا لأن محفظة المؤسسة بأكملها لم تكن كبيرة، كان الاستثمار أقل من ذلك".
لذلك، بغض النظر عن الزاوية التي تنظر إليها، فإن الفجوة بين الاستثمار والابتكار التكنولوجي تزداد عمقًا بمرور الوقت، ولا مفر من الصراعات والتوازنات. لذا فإن الخيار الأخير للشركات الكبيرة مثل ميتا هو "قتل ما سو بالدموع"، أي التخلي عن المشاريع العلمية طويلة الأمد.
تتخلى الشركات المصنعة الكبرى عن أبحاث التكنولوجيا الحيوية الخاصة بالذكاء الاصطناعي
في بداية عام 2021، حقق نظام الذكاء الاصطناعي AlphaFold2 الذي طوره فريق DeepMind التابع لشركة Google دقة مذهلة في المسابقة الدولية للتنبؤ ببنية البروتين (CASP)، ويغطي النطاق الهيكلي الذي يبلغ حوالي 200 مليون بروتين جميع الكائنات الحية المعروفة على وجه الأرض تقريبًا، ومعظم التوقعات يتوافق النموذج بشكل كبير مع نموذج بنية البروتين المقاس تجريبيًا.
أصبح AlphaFold2 هو النموذج الأكثر دقة للتنبؤ ببنية البروتين ثلاثي الأبعاد في ذلك الوقت، مما أدى إلى تخريب المجال الأكاديمي لعلم الأحياء وجذب اهتمامًا واسع النطاق.
في الواقع، يعد البحث والتطوير في مجال الأدوية الجديدة أحد أكثر مجالات البحث التقني خطورة وتعقيدًا واستهلاكًا للوقت في التنمية البشرية، وتبلغ تكلفة البحث والتطوير ما يقرب من 2.6 مليار دولار أمريكي، ويستغرق حوالي 10 سنوات، ونسبة النجاح أقل. من العشر. ومع ذلك، مع حلول خوارزميات الذكاء الاصطناعي محل الفحص البشري، يبدو أن الأدوية التي يصنعها الذكاء الاصطناعي أصبحت حقيقة - مما يقلل من تكلفة اكتشاف أدوية جديدة بنحو 35%، ويختصر وقت الدورة إلى سنة أو سنتين، بل وربما يكتمل في غضون بضعة أشهر.
ووفقا لإحصاءات سوليفان، في عام 2020، سيصل سوق البحث والتطوير العالمي للأدوية إلى 191.5 مليار دولار أمريكي (حوالي 1.24 تريليون يوان).
وفي هذا السياق، رأى عمالقة الإنترنت فرصة كبيرة في التقاطع بين الطب الحيوي والذكاء الاصطناعي، فمن ناحية، يحاولون زيادة فهمهم وتأثيرهم في هذا المجال من خلال إنشاء فريق بحثي لإنتاج قوة الحوسبة والحلول. وتشارك ميتا وتينسنت وهواوي وغيرها من عمالقة التكنولوجيا الصينية والأمريكية.
كما رأى مارك زوكربيرج (مارك زوكربيرج) هذه الفرصة، وكانت شركة ميتا أول شركة تكنولوجية كبيرة تستثمر في الذكاء الاصطناعي، وأنشأت مختبرًا لأبحاث الذكاء الاصطناعي الأساسي (فير) في عام 2013. وفي نهاية عام 2020، أنشأت ميتا قسمًا للأبحاث البيولوجية ضمن فريق Fair، وأطلقت رسميًا نموذج التنبؤ بالبروتين Meta ESMFold في يوليو 2022.
يُذكر أن نموذج ESMFold يعتمد على بنية Transformer ويحتوي على 15 مليار معلمة، ويمكنه التنبؤ بتسلسلات أكثر من 600 مليون بروتين ميتاجينومي في أسبوعين باستخدام مجموعة مكونة من حوالي 2000 شريحة GPU. يتم التعبير عن هذه التسلسلات من خلال سلاسل مكونة من 20 حمضًا أمينيًا مختلفًا، وتُعرف الميتاجينومات أيضًا باسم "المادة المظلمة" للعالم البيولوجي، بما في ذلك الكائنات الحية الدقيقة في التربة والمحيطات وجسم الإنسان.
حتى الآن، يعتبر ESMFold أكبر نموذج للغة البروتين في العالم، مع سرعة ذكاء اصطناعي أسرع 60 مرة من AlphaFold، ولكن بدقة أقل. وتعتبر إحدى التقنيات التنافسية المهمة لشركة AlphaFold.
خريطة دقة بنية البروتين المقاسة بواسطة نموذج الذكاء الاصطناعي ESMFold الذي طورته Meta (المصدر: Meta)
ومع ذلك، وبعد ما يزيد قليلاً عن عامين، تحاول شركة Meta الآن تعديل استراتيجية البحث الخاصة بها وسط عوامل مثل الركود الاقتصادي العالمي وانخفاض عائدات الإعلانات.
وترى صحيفة "فايننشال تايمز" البريطانية أن الثقافة الأكاديمية داخل Fair Lab هي السبب وراء تصدر Meta لمسابقة النماذج الكبيرة للذكاء الاصطناعي، ومع ظهور ChatGPT، تحاول Meta الآن تعديل هدف "GenAI" وإعادة تشكيل معرضها يتحول الاتجاه البحثي للفريق إلى تسويق نماذج الذكاء الاصطناعي.
"إذا أرادت شركة كبيرة القيام بعمل جيد في مجال العلوم الحيوية للذكاء الاصطناعي، فإن ذلك مقيد بشكل أساسي بمساحة التطوير الداخلي، ومراقبة التكاليف، وبيئة القسم وعوامل أخرى." صرح تشو جيارون لـ TMTpost Media App أنه على الرغم من أن فرق البحث والتطوير في شركات التكنولوجيا الكبيرة يمكنها نشر بعض الأوراق البحثية، فهم بحاجة إلى حل المشكلة على دفعات. المشاكل في صناعة الحياة ليست واقعية للغاية. بمعنى ما، يتطلب المجال البيولوجي 10 أو 20 عامًا من الاستثمار في البحث والتطوير، وغالبًا ما تكون الشركات الكبيرة غير راغبة في المثابرة منذ وقت طويل.
يعتقد Qu Jiarun أنه منذ تطور صناعة الذكاء الاصطناعي، سواء كان ذلك يتعلق بقوة الحوسبة أو موارد البيانات، لم يعد شيئًا يمكن لشركة ناشئة بسيطة "اختراقه". من وجهة نظر المستثمرين، هناك العديد من المشاكل في مستوى التمويل لمجال الذكاء الاصطناعي بأكمله في ظل التغيرات الحالية في البيئة العامة، وكيفية دعمه في مرحلة الاكتتاب العام الأولي تحتاج إلى الاعتماد على دمائهم. بالنسبة لشركة كبيرة مثل ميتا، يعد الاستثمار طويل الأجل في مجال الطب الحيوي أمرًا "مثاليًا" للغاية.
"إن رأس المال يسعى إلى الربح، لذا فهو لا يستثمر في القيادة الذاتية أو الأمن. بالنسبة للمصنعين الكبار، كان استثمار الأموال في الابتكار في ذلك الوقت مخاطرة كبيرة. بالنسبة إلى المركز الأول في الشركة، فإنهم يفكرون أكثر في الأعمال التجارية. إذا أنفقت المال ولكنك لا تحصل على نتائج في النهاية، على من يقع اللوم؟"، قال وانغ شياو تشوان، مؤسس Sogou والمؤسس والرئيس التنفيذي لشركة Baichuan Intelligence، لـ TMTpost Media App.
في العامين الماضيين، أعلنت العديد من شركات الإنترنت الكبرى عن إغلاق أو تقليص مشاريع التسويق غير قصيرة المدى. على سبيل المثال، سرح مشروع السيارة ذاتية القيادة Waymo التابع لشركة Alphabet، الشركة الأم لجوجل، مئات الأشخاص، وتقلصت اللعبة السحابية Stadia بشكل شامل، وأغلقت أمازون على التوالي مركبة التوصيل غير المأهولة Scout وشركة المستودعات الآلية Canvas. ؛ ؛ ستقوم Tencent بإزالة وإغلاق Penguin FM وأداة الشراء الجماعي Gouxiangtuan وما إلى ذلك.
قال وانغ شياو تشوان إنه من منظور الجمود المؤسسي، فإن شركات التكنولوجيا الكبيرة هي الأسهل لخدمة أهداف أعمالها، ومن الصعب تحقيق الابتكار بنسبة 0 إلى 1. وبدلاً من ذلك، من المرجح أن تفعل الشركات الناشئة ذلك، و إن مواهب الشركات الكبرى لا يمكنها تشكيل قوة مشتركة.
وصل النموذج الكبير لعلوم الحياة إلى الطريق
بعد عامين من الاستثمار في البحث والتطوير، في عام 2020، قامت شركة Baitu Biotech، التي بدأها Robin Li، مؤسس مجموعة Baidu Group، ببناء نموذج كبير متعدد الوسائط "xTrimo" مع مئات المليارات من المعلمات، وأصدرت نموذجًا كبيرًا لعلوم الحياة يعتمد على النماذج نموذج في مارس من هذا العام، حيث تجمع منصة AIGP (البروتين المولد بالذكاء الاصطناعي)، بالإضافة إلى خطة التعاون البيئي الخاصة بـ AIGP، بين نموذج علوم الحياة واحتياجات الصحة الطبية وتصميم الأدوية والطاقة وحماية البيئة ومجالات أخرى.
صرح Qu Jiarun لتطبيق TMTpost أن شركة Baitu Biotech لم تعد تقتصر الآن على مجال الطب الحيوي، ولكنها تأمل في الوصول إلى مجالات متعددة عالية القيمة من خلال نماذج علوم الحياة الكبيرة. "تحتاج الشركات إلى أن تتمتع بالقدرة على تحمل المسؤولية عن أرباحها وخسائرها. فالإيرادات تمثل هدفاً رئيسياً مهماً من الأعلى إلى الأسفل في العديد من الشركات".
"تقوم بعض الشركات الناشئة في كثير من الأحيان بتوظيف الكثير من الأشخاص المبتكرين للغاية. وقد يتمكن هؤلاء العلماء المتحمسون من تحقيق اختراقات تكنولوجية عالمية المستوى، ولكن إذا جاء شتاء بارد مفاجئ، فسيتعين "خفض" الأموال، و سيتعين إجبار هذه الشركات على استخدام التكنولوجيا تجاريًا." قال تشو جيارون.
قال تشو جيارون: "بالمقارنة مع الشركات الأخرى، توفر شركة Baitu Biological Sciences للعملاء بشكل أساسي نموذجين للأعمال، أحدهما عبارة عن منصة شاملة ومبتكرة لتصميم البروتين، والآخر هو استخدام بيانات الطرف الآخر لتوفير نماذج حوسبة بيولوجية خاصة، وتوفير على دفعات، وهي قدرة لا تمتلكها العديد من شركات الحوسبة الحيوية العاملة بالذكاء الاصطناعي.
ذكر الدكتور سونغ لو، الرئيس التنفيذي للتكنولوجيا في شركة Baitu Biological Sciences، أنه في الوقت الحاضر، تقوم الشركات الكبيرة مثل Google وMicrosoft التي تتمتع بقدرات قوية في مجال النماذج واسعة النطاق في العالم بتصنيع نماذج واسعة النطاق تتعلق بعلوم الحياة، لكنها أكثر قدرة على العمل مستوى نشر الأوراق فلا توجد شركة في المصنع لديها قدرات تدريب نموذجية قوية. تتمتع شركة Baitu Biotechnology بقدرات تدريب نموذجية كبيرة وفريق محترف لعلوم الحياة.
وفقًا لتطبيق TMTpost، في "مؤتمر الحوسبة الحيوية الصيني الثاني" الذي عقد في 3 سبتمبر، أصدرت Baitu Biotechnology توظيف الاختبار الداخلي لنموذج xTrimo الخفيف عبر الإنترنت لعملاء صناعة To B (المؤسسات). من خلال توفير واجهة برمجة تطبيقات خفيفة الوزن لتحقيق استكشاف المزيد المشاكل المعقدة في علوم الحياة بتكلفة منخفضة للغاية.
يعتقد تشو جيارون أن عصر "حرق" أموال المستثمرين ومن ثم دعم إدراج الاكتتاب العام لمدة خمس سنوات قد انتهى. في الفترة الموجهة نحو التكنولوجيا، لم يكن لدى الجميع مثل هذا الضغط القوي على الأرباح، ولكن الآن، في ظل بيئات اقتصادية مختلفة، خضع الرؤساء التنفيذيون والمستثمرون لتغييرات مهمة في طريقة التفكير للتنمية الصحية طويلة المدى للمؤسسات.
"هذه ليست مسألة كيف يمكن لصناعة الذكاء الاصطناعي أن تحقق الربح، ولكن كيف يمكن لجميع الابتكارات التكنولوجية أن تحقق الربح. على سبيل المثال، كيف يمكن لهذه الروبوتات ذات الأفكار الجيدة أن تحقق الربح؟" وأكد تشو جيارون أنه لا يوجد سوى خطة تطوير واحدة أمام العديد من الشركات اليوم: أن تكون مسؤولة عن أرباحها وخسائرها، عندها فقط يمكننا التحدث عن المشاعر والمثل العليا.
شاهد النسخة الأصلية
قد تحتوي هذه الصفحة على محتوى من جهات خارجية، يتم تقديمه لأغراض إعلامية فقط (وليس كإقرارات/ضمانات)، ولا ينبغي اعتباره موافقة على آرائه من قبل Gate، ولا بمثابة نصيحة مالية أو مهنية. انظر إلى إخلاء المسؤولية للحصول على التفاصيل.
هل يتلاشى الذكاء الاصطناعي؟ انخفض إجمالي الاستثمار في مجالات الذكاء الاصطناعي العالمية بنسبة 38٪ في الربع الثاني
المؤلف｜لين زيجيا
المحرر｜ما جنان
** المصدر 丨 ** وسائط التيتانيوم
ومع استمرار الاقتصاد العالمي في مواجهة الضغوط، بدأت شركات التكنولوجيا العملاقة تدرك أن أبحاث الإبداع التكنولوجي التي لا يمكن تسويقها تجاريا على المدى القصير فقدت قيمتها الاستثمارية.
في أغسطس من هذا العام، ذكرت وسائل الإعلام أنه من أجل خفض التكاليف وزيادة الكفاءة، قامت شركة التكنولوجيا العملاقة Meta (فيسبوك سابقًا) بتسريح فريق مشروع ESMFold للعلوم الحيوية، والذي قام بقياس DeepMind AlphaFold من Google واستخدم نماذج كبيرة من الذكاء الاصطناعي (AI) لتحقيق التنبؤ بالبروتين.
على الرغم من أن EvolutionaryScale، وهي شركة جديدة لبروتينات الذكاء الاصطناعي أسسها الفريق بعد مغادرة Meta، قد أكملت مؤخرًا أكثر من 40 مليون دولار من التمويل الأولي، تشير التقارير إلى أن خطة تسريح العمال وحلهم في Meta تعني أنها تخلت عن البحث والتطوير التكنولوجي العلمي وتحولت إلى AI Business.change.
في الواقع، على الرغم من أن النماذج الكبيرة قد أثارت جولة جديدة من جنون الذكاء الاصطناعي في جميع أنحاء العالم في الأشهر التسعة الماضية، فإن العديد من عمالقة التكنولوجيا يتسابقون لتوليد تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي التوليدية. ومع ذلك، في مجالات التكنولوجيا الحدودية ذات الدورات الطويلة، مثل البحث وتطوير أدوية الذكاء الاصطناعي الجديدة، من الصعب على الشركات تحقيق أرباح سريعة على المدى القصير. وإلى جانب الأداء الضعيف في السوق الثانوية، تباطأ حماس الاستثمار تدريجيا. ، وخفضت شركات التكنولوجيا الكبرى أبحاث تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي الخالصة. تظهر بيانات CB Insights أنه في الربع الثاني من هذا العام، انخفض إجمالي الاستثمار في مجال الذكاء الاصطناعي العالمي بنسبة 38٪ على أساس شهري.
صرح فيكي كيو، نائب رئيس شركة Baitu Biotech، مؤخرًا لتطبيق TMTpost أنه لم يعد الوقت المناسب "لحرق" أموال المستثمرين ثم دعم الإدراج لمدة 5 سنوات. إن القدرات الشاملة للموارد والتكنولوجيا وخوارزميات البيانات وتنفيذ الأعمال، وما إلى ذلك، فقد أصبح عاملاً مهمًا في التطوير طويل المدى لشركات الذكاء الاصطناعي.
وقال تشو جيارون: "لقد وصلنا الآن بالفعل إلى نقطة التحول الأولى في منحنى تطوير التكنولوجيا الناشئة لشركة جارتنر. ويتطلب الوصول إلى القاع فرصًا وقدرات للمؤسسات".
رأس المال الاستثماري يتراجع، ولكن الابتكار التكنولوجي للشركات يتطلب استثمارا طويل الأجل
في الواقع، كان هناك صراع وتوازن طويل الأمد في العائدات والقيم بين الابتكار التكنولوجي للشركات ورأس المال الاستثماري.
في وقت مبكر من عام 1988، نشر البروفيسور مارتن كيني من جامعة كارنيجي ميلون في الولايات المتحدة مقالا في مجلة Research Policy يقول فيه إن رأس المال الاستثماري قد غير عملية الابتكار العلمي والتكنولوجي في الولايات المتحدة. وأشار إلى أن المستثمرين، باعتبارهم "حراس البوابة التقنية" الذين يسرعون عملية التغير التكنولوجي، يقدمون الأموال لشركات التكنولوجيا الفائقة ويساعدون في تنميتها، وبالتالي تعزيز التحول في الابتكار التكنولوجي. ومع ذلك، فإن هذا النموذج يجلب أيضًا تكاليف عالية.
ويعتقد البروفيسور كيني أنه على الرغم من أن رأس المال الاستثماري هو نوع جديد من الاستثمار، إلا أنه يولي المزيد من الاهتمام للفوائد المحتملة للمؤسسات، ويكون على استعداد للاستثمار دون الحصول على عائد واضح، وبالتالي تغيير العملية السابقة للابتكار التكنولوجي، ولكن لا تزال هناك بعض المخاطر في نموذج رأس المال الاستثماري.
وأشار التقرير، أولا وقبل كل شيء، إلى أن هذا النوع من استثمار رأس المال الاستثماري يتطلب الكثير من الاستثمار الرأسمالي، مما يزيد بلا شك من تكلفة الابتكار التكنولوجي. وثانيا، في السعي إلى تحقيق عوائد عالية، يميل رأس المال الاستثماري إلى التدفق إلى المناطق ذات الإمكانات التجارية العالية، في حين يتجاهل مجالات البحث العلمي الأخرى التي لا تقل أهمية. بالإضافة إلى ذلك، ونظراً لأن طبيعة رأس المال الاستثماري تسعى إلى تحقيق عوائد عالية، فقد يولي بعض المستثمرين قدراً كبيراً من الاهتمام للعائدات القصيرة الأجل، في حين يتجاهلون تنمية المؤسسات على المدى الطويل والتقدم المستمر للإبداع التكنولوجي.
بشكل عام، خلص البروفيسور كيني إلى أن رأس المال الاستثماري يلعب دورًا إيجابيًا في تعزيز الابتكار التكنولوجي، ولكن في الوقت نفسه يجب التعامل مع طريقة الاستثمار هذه بحذر وعقلانية أكبر. وبهذه الطريقة فقط نستطيع أن نفسح المجال كاملاً لمزايا رأس المال الاستثماري، ونحد من مخاطره المحتملة، وبالتالي نعزز بشكل أكثر فعالية تنمية الإبداع العلمي والتكنولوجي.
في السنوات الأربعين الماضية تقريبًا، أثر رأس المال الاستثماري على التطور السريع للتكنولوجيا العالمية وصناعة التكنولوجيا، وأدى إلى ولادة الآلاف من شركات "يونيكورن". تظهر بيانات CB Insights أنه اعتبارًا من أغسطس من هذا العام، تم ولادة إجمالي 1221 "وحيد القرن" حول العالم، بقيمة سوقية إجمالية تزيد عن 3.8 تريليون يوان. وتشمل هذه ما لا يقل عن 55 "شركة عشاري القرن" (في إشارة إلى تقييم يزيد عن 10 مليارات دولار أمريكي) و3 شركات "زاوية مائة" (تقييم لا يقل عن 100 مليار دولار أمريكي).
وفي الوقت نفسه، وبفضل نموذج رأس المال الاستثماري، تطورت شركات مثل جوجل وأبل وعلي بابا وتينسنت وبايت دانس وديدي وميتوان تدريجياً من شركات ناشئة إلى عمالقة تكنولوجيا الإنترنت.
ولكن المشكلة هي أنه بالمقارنة مع نموذج المرور في عصر الإنترنت، فإن مجالات التكنولوجيا المتطورة مثل الحوسبة السحابية، والذكاء الاصطناعي، والجيل الخامس، وعلوم الحياة تتمتع باستثمارات أكبر، ودورات أطول، وصعوبة في إنشاء حواجز عالية. وعلاوة على ذلك، هناك العديد من المنافسين وخسائر فادحة، حوالي 94٪ من شركات التكنولوجيا الأحادية القرن غير مربحة.
وفي الوقت نفسه، فإن دورة مؤسسات رأس المال الاستثماري في المراحل الأربع لجمع الأموال، والاستثمار، والإدارة، والخروج أصبحت أقصر وأقصر. خروج المستثمرين المحليين ومعدل العائد MOC (نسبة القيمة العادلة الحالية للشركة وتكلفة الاستثمار) لقد أصبحت الشركات الناشئة في مجال التكنولوجيا أقل، ولا يستطيع سوى عدد قليل من المؤسسات في المراحل المبكرة كسب المال في مشروع معين، لذلك أصبح المستثمرون صارمين بشكل متزايد بشأن ربحية شركات التكنولوجيا.
خذ شرائح أشباه الموصلات كمثال. وفقًا للإحصاءات، اعتبارًا من 30 أبريل 2023، تبلغ القيمة السوقية الإجمالية لـ 135 شركة لأشباه الموصلات (سلسلة صناعية كاملة) مدرجة في مجلس الابتكار العلمي والتكنولوجي وGEM 3.0825 مليار يوان، وهو أقل من نصف القيمة السوقية لشركة Nvidia. وستحقق شركات الرقائق الـ 135 المذكورة أعلاه إيرادات تراكمية قدرها 282.19 مليار يوان في عام 2022، بمتوسط هامش ربح إجمالي قدره 39.1%، وهو مستوى منخفض. من بينها، فقط شركة Cambrian، "الشركة المحلية الأولى في مجال شرائح الذكاء الاصطناعي"، عانت من خسارة تراكمية بلغت حوالي 4 مليارات يوان في السنوات الخمس الماضية اعتبارًا من عام 2022.
وتظهر بيانات عامة أخرى أنه في الأرباع الثلاثة الأولى من عام 2022، بلغ عدد حالات الخروج من الاكتتاب العام 1996، وهو ما يمثل ما يقرب من 60٪ من إجمالي عدد حالات الخروج في سوق الأسهم، وتم احتساب عمليات الاندماج والاستحواذ وتحويلات الأسهم وغيرها من الطرق. لنسبة قليلة نسبيا.
وفي حالة محددة، خسرت شركة Beisen Holdings (HKG: 9669)، وهي شركة SaaS مدرجة مؤخرًا، ما يقرب من 5 مليار يوان في أكثر من أربع سنوات. وانخفض سعر سهمها بأكثر من 70٪ منذ بداية العام، والعديد من الشركات باعها المستثمرون بسعر مخفض. وذكرت نشرة الإصدار أن شركة Tianchuang Capital قامت بتحويل جميع أسهمها في أبريل 2021 وحصلت على 8.02 مليون دولار أمريكي، مع تخفيض التقييم إلى 77.5%، كما لم تحصل شركات Sequoia China وGoldman Sachs وSoftBank وغيرها من المؤسسات على تخارجات مربحة.
بالإضافة إلى ذلك، بالإضافة إلى المؤسسات، يواجه مجال البحث العلمي والتكنولوجي الأكاديمي أيضًا ظاهرة مماثلة. صرح أحد الأكاديميين في الأكاديمية الصينية للعلوم لتطبيق TMTpost في نوفمبر من العام الماضي أن السوق يولي اهتمامًا أقل للأبحاث العلمية والتكنولوجية الأساسية التي لا يمكن تسويقها تجاريًا، ويركز استثمار الصندوق السنوي للمؤسسة الوطنية للعلوم الطبيعية بشكل أكبر على مجالات البحث العلمي ذات التطبيقات. ، في حين أن بعض الابتكارات العلمية والتكنولوجية ذات النقطة الواحدة يصعب الحصول على الدعم المالي.
"الأدوات العلمية هي عيبنا. أعتقد أننا لا نولي اهتماما كافيا لأساليب الحساب والأساليب النظرية، وبالتالي فإن التطوير ليس بهذه السرعة. تستثمر لجنة الصناديق لدينا الآن أكثر من 30 مليار دولار سنويا، ولكن معظمها مستثمر حقا قال الأكاديمي المذكور أعلاه: "في البحث المستقل وتطوير البحث العلمي. مجال الأدوات أقل من مليار دولار، وقبل ذلك، نظرًا لأن محفظة المؤسسة بأكملها لم تكن كبيرة، كان الاستثمار أقل من ذلك".
لذلك، بغض النظر عن الزاوية التي تنظر إليها، فإن الفجوة بين الاستثمار والابتكار التكنولوجي تزداد عمقًا بمرور الوقت، ولا مفر من الصراعات والتوازنات. لذا فإن الخيار الأخير للشركات الكبيرة مثل ميتا هو "قتل ما سو بالدموع"، أي التخلي عن المشاريع العلمية طويلة الأمد.
تتخلى الشركات المصنعة الكبرى عن أبحاث التكنولوجيا الحيوية الخاصة بالذكاء الاصطناعي
في بداية عام 2021، حقق نظام الذكاء الاصطناعي AlphaFold2 الذي طوره فريق DeepMind التابع لشركة Google دقة مذهلة في المسابقة الدولية للتنبؤ ببنية البروتين (CASP)، ويغطي النطاق الهيكلي الذي يبلغ حوالي 200 مليون بروتين جميع الكائنات الحية المعروفة على وجه الأرض تقريبًا، ومعظم التوقعات يتوافق النموذج بشكل كبير مع نموذج بنية البروتين المقاس تجريبيًا.
أصبح AlphaFold2 هو النموذج الأكثر دقة للتنبؤ ببنية البروتين ثلاثي الأبعاد في ذلك الوقت، مما أدى إلى تخريب المجال الأكاديمي لعلم الأحياء وجذب اهتمامًا واسع النطاق.
في الواقع، يعد البحث والتطوير في مجال الأدوية الجديدة أحد أكثر مجالات البحث التقني خطورة وتعقيدًا واستهلاكًا للوقت في التنمية البشرية، وتبلغ تكلفة البحث والتطوير ما يقرب من 2.6 مليار دولار أمريكي، ويستغرق حوالي 10 سنوات، ونسبة النجاح أقل. من العشر. ومع ذلك، مع حلول خوارزميات الذكاء الاصطناعي محل الفحص البشري، يبدو أن الأدوية التي يصنعها الذكاء الاصطناعي أصبحت حقيقة - مما يقلل من تكلفة اكتشاف أدوية جديدة بنحو 35%، ويختصر وقت الدورة إلى سنة أو سنتين، بل وربما يكتمل في غضون بضعة أشهر.
ووفقا لإحصاءات سوليفان، في عام 2020، سيصل سوق البحث والتطوير العالمي للأدوية إلى 191.5 مليار دولار أمريكي (حوالي 1.24 تريليون يوان).
وفي هذا السياق، رأى عمالقة الإنترنت فرصة كبيرة في التقاطع بين الطب الحيوي والذكاء الاصطناعي، فمن ناحية، يحاولون زيادة فهمهم وتأثيرهم في هذا المجال من خلال إنشاء فريق بحثي لإنتاج قوة الحوسبة والحلول. وتشارك ميتا وتينسنت وهواوي وغيرها من عمالقة التكنولوجيا الصينية والأمريكية.
كما رأى مارك زوكربيرج (مارك زوكربيرج) هذه الفرصة، وكانت شركة ميتا أول شركة تكنولوجية كبيرة تستثمر في الذكاء الاصطناعي، وأنشأت مختبرًا لأبحاث الذكاء الاصطناعي الأساسي (فير) في عام 2013. وفي نهاية عام 2020، أنشأت ميتا قسمًا للأبحاث البيولوجية ضمن فريق Fair، وأطلقت رسميًا نموذج التنبؤ بالبروتين Meta ESMFold في يوليو 2022.
يُذكر أن نموذج ESMFold يعتمد على بنية Transformer ويحتوي على 15 مليار معلمة، ويمكنه التنبؤ بتسلسلات أكثر من 600 مليون بروتين ميتاجينومي في أسبوعين باستخدام مجموعة مكونة من حوالي 2000 شريحة GPU. يتم التعبير عن هذه التسلسلات من خلال سلاسل مكونة من 20 حمضًا أمينيًا مختلفًا، وتُعرف الميتاجينومات أيضًا باسم "المادة المظلمة" للعالم البيولوجي، بما في ذلك الكائنات الحية الدقيقة في التربة والمحيطات وجسم الإنسان.
حتى الآن، يعتبر ESMFold أكبر نموذج للغة البروتين في العالم، مع سرعة ذكاء اصطناعي أسرع 60 مرة من AlphaFold، ولكن بدقة أقل. وتعتبر إحدى التقنيات التنافسية المهمة لشركة AlphaFold.
ومع ذلك، وبعد ما يزيد قليلاً عن عامين، تحاول شركة Meta الآن تعديل استراتيجية البحث الخاصة بها وسط عوامل مثل الركود الاقتصادي العالمي وانخفاض عائدات الإعلانات.
وترى صحيفة "فايننشال تايمز" البريطانية أن الثقافة الأكاديمية داخل Fair Lab هي السبب وراء تصدر Meta لمسابقة النماذج الكبيرة للذكاء الاصطناعي، ومع ظهور ChatGPT، تحاول Meta الآن تعديل هدف "GenAI" وإعادة تشكيل معرضها يتحول الاتجاه البحثي للفريق إلى تسويق نماذج الذكاء الاصطناعي.
"إذا أرادت شركة كبيرة القيام بعمل جيد في مجال العلوم الحيوية للذكاء الاصطناعي، فإن ذلك مقيد بشكل أساسي بمساحة التطوير الداخلي، ومراقبة التكاليف، وبيئة القسم وعوامل أخرى." صرح تشو جيارون لـ TMTpost Media App أنه على الرغم من أن فرق البحث والتطوير في شركات التكنولوجيا الكبيرة يمكنها نشر بعض الأوراق البحثية، فهم بحاجة إلى حل المشكلة على دفعات. المشاكل في صناعة الحياة ليست واقعية للغاية. بمعنى ما، يتطلب المجال البيولوجي 10 أو 20 عامًا من الاستثمار في البحث والتطوير، وغالبًا ما تكون الشركات الكبيرة غير راغبة في المثابرة منذ وقت طويل.
يعتقد Qu Jiarun أنه منذ تطور صناعة الذكاء الاصطناعي، سواء كان ذلك يتعلق بقوة الحوسبة أو موارد البيانات، لم يعد شيئًا يمكن لشركة ناشئة بسيطة "اختراقه". من وجهة نظر المستثمرين، هناك العديد من المشاكل في مستوى التمويل لمجال الذكاء الاصطناعي بأكمله في ظل التغيرات الحالية في البيئة العامة، وكيفية دعمه في مرحلة الاكتتاب العام الأولي تحتاج إلى الاعتماد على دمائهم. بالنسبة لشركة كبيرة مثل ميتا، يعد الاستثمار طويل الأجل في مجال الطب الحيوي أمرًا "مثاليًا" للغاية.
"إن رأس المال يسعى إلى الربح، لذا فهو لا يستثمر في القيادة الذاتية أو الأمن. بالنسبة للمصنعين الكبار، كان استثمار الأموال في الابتكار في ذلك الوقت مخاطرة كبيرة. بالنسبة إلى المركز الأول في الشركة، فإنهم يفكرون أكثر في الأعمال التجارية. إذا أنفقت المال ولكنك لا تحصل على نتائج في النهاية، على من يقع اللوم؟"، قال وانغ شياو تشوان، مؤسس Sogou والمؤسس والرئيس التنفيذي لشركة Baichuan Intelligence، لـ TMTpost Media App.
في العامين الماضيين، أعلنت العديد من شركات الإنترنت الكبرى عن إغلاق أو تقليص مشاريع التسويق غير قصيرة المدى. على سبيل المثال، سرح مشروع السيارة ذاتية القيادة Waymo التابع لشركة Alphabet، الشركة الأم لجوجل، مئات الأشخاص، وتقلصت اللعبة السحابية Stadia بشكل شامل، وأغلقت أمازون على التوالي مركبة التوصيل غير المأهولة Scout وشركة المستودعات الآلية Canvas. ؛ ؛ ستقوم Tencent بإزالة وإغلاق Penguin FM وأداة الشراء الجماعي Gouxiangtuan وما إلى ذلك.
قال وانغ شياو تشوان إنه من منظور الجمود المؤسسي، فإن شركات التكنولوجيا الكبيرة هي الأسهل لخدمة أهداف أعمالها، ومن الصعب تحقيق الابتكار بنسبة 0 إلى 1. وبدلاً من ذلك، من المرجح أن تفعل الشركات الناشئة ذلك، و إن مواهب الشركات الكبرى لا يمكنها تشكيل قوة مشتركة.
وصل النموذج الكبير لعلوم الحياة إلى الطريق
بعد عامين من الاستثمار في البحث والتطوير، في عام 2020، قامت شركة Baitu Biotech، التي بدأها Robin Li، مؤسس مجموعة Baidu Group، ببناء نموذج كبير متعدد الوسائط "xTrimo" مع مئات المليارات من المعلمات، وأصدرت نموذجًا كبيرًا لعلوم الحياة يعتمد على النماذج نموذج في مارس من هذا العام، حيث تجمع منصة AIGP (البروتين المولد بالذكاء الاصطناعي)، بالإضافة إلى خطة التعاون البيئي الخاصة بـ AIGP، بين نموذج علوم الحياة واحتياجات الصحة الطبية وتصميم الأدوية والطاقة وحماية البيئة ومجالات أخرى.
صرح Qu Jiarun لتطبيق TMTpost أن شركة Baitu Biotech لم تعد تقتصر الآن على مجال الطب الحيوي، ولكنها تأمل في الوصول إلى مجالات متعددة عالية القيمة من خلال نماذج علوم الحياة الكبيرة. "تحتاج الشركات إلى أن تتمتع بالقدرة على تحمل المسؤولية عن أرباحها وخسائرها. فالإيرادات تمثل هدفاً رئيسياً مهماً من الأعلى إلى الأسفل في العديد من الشركات".
"تقوم بعض الشركات الناشئة في كثير من الأحيان بتوظيف الكثير من الأشخاص المبتكرين للغاية. وقد يتمكن هؤلاء العلماء المتحمسون من تحقيق اختراقات تكنولوجية عالمية المستوى، ولكن إذا جاء شتاء بارد مفاجئ، فسيتعين "خفض" الأموال، و سيتعين إجبار هذه الشركات على استخدام التكنولوجيا تجاريًا." قال تشو جيارون.
قال تشو جيارون: "بالمقارنة مع الشركات الأخرى، توفر شركة Baitu Biological Sciences للعملاء بشكل أساسي نموذجين للأعمال، أحدهما عبارة عن منصة شاملة ومبتكرة لتصميم البروتين، والآخر هو استخدام بيانات الطرف الآخر لتوفير نماذج حوسبة بيولوجية خاصة، وتوفير على دفعات، وهي قدرة لا تمتلكها العديد من شركات الحوسبة الحيوية العاملة بالذكاء الاصطناعي.
ذكر الدكتور سونغ لو، الرئيس التنفيذي للتكنولوجيا في شركة Baitu Biological Sciences، أنه في الوقت الحاضر، تقوم الشركات الكبيرة مثل Google وMicrosoft التي تتمتع بقدرات قوية في مجال النماذج واسعة النطاق في العالم بتصنيع نماذج واسعة النطاق تتعلق بعلوم الحياة، لكنها أكثر قدرة على العمل مستوى نشر الأوراق فلا توجد شركة في المصنع لديها قدرات تدريب نموذجية قوية. تتمتع شركة Baitu Biotechnology بقدرات تدريب نموذجية كبيرة وفريق محترف لعلوم الحياة.
وفقًا لتطبيق TMTpost، في "مؤتمر الحوسبة الحيوية الصيني الثاني" الذي عقد في 3 سبتمبر، أصدرت Baitu Biotechnology توظيف الاختبار الداخلي لنموذج xTrimo الخفيف عبر الإنترنت لعملاء صناعة To B (المؤسسات). من خلال توفير واجهة برمجة تطبيقات خفيفة الوزن لتحقيق استكشاف المزيد المشاكل المعقدة في علوم الحياة بتكلفة منخفضة للغاية.
يعتقد تشو جيارون أن عصر "حرق" أموال المستثمرين ومن ثم دعم إدراج الاكتتاب العام لمدة خمس سنوات قد انتهى. في الفترة الموجهة نحو التكنولوجيا، لم يكن لدى الجميع مثل هذا الضغط القوي على الأرباح، ولكن الآن، في ظل بيئات اقتصادية مختلفة، خضع الرؤساء التنفيذيون والمستثمرون لتغييرات مهمة في طريقة التفكير للتنمية الصحية طويلة المدى للمؤسسات.
"هذه ليست مسألة كيف يمكن لصناعة الذكاء الاصطناعي أن تحقق الربح، ولكن كيف يمكن لجميع الابتكارات التكنولوجية أن تحقق الربح. على سبيل المثال، كيف يمكن لهذه الروبوتات ذات الأفكار الجيدة أن تحقق الربح؟" وأكد تشو جيارون أنه لا يوجد سوى خطة تطوير واحدة أمام العديد من الشركات اليوم: أن تكون مسؤولة عن أرباحها وخسائرها، عندها فقط يمكننا التحدث عن المشاعر والمثل العليا.