Нынешняя глобальная экономика продолжает испытывать давление, и технологические гиганты начали понимать, что те научные и технологические инновации, которые не могут быть коммерциализированы в краткосрочной перспективе, потеряли свою инвестиционную ценность.
В августе этого года СМИ сообщили, что в целях сокращения затрат и повышения эффективности технологический гигант Meta (ранее Facebook) уволил команду биологического проекта ESMFold, которая проводила сравнительный анализ DeepMind AlphaFold от Google и использовала большие модели искусственного интеллекта (ИИ) для достижения предсказание белка.
Хотя EvolutionaryScale, новая компания по производству белков искусственного интеллекта, основанная командой после ухода из Meta, недавно завершила начальный раунд финансирования на сумму более 40 миллионов долларов, отчеты показывают, что план увольнения и роспуска Meta означает, что она отказалась от научно-технических исследований и разработок и обратилась к Искусственный интеллект в бизнесе.
Фактически, хотя за последние девять месяцев большие модели вызвали новый виток увлечения ИИ во всем мире, многие технологические гиганты стремятся создать генеративные технологии ИИ. Однако в передовых технологических областях с длинными циклами, таких как исследования и разработки новых лекарств с использованием искусственного интеллекта, компаниям трудно получить быструю прибыль в краткосрочной перспективе. , а крупные технологические компании сократили исследования в области чистых технологий искусственного интеллекта. Данные CB Insights показывают, что во втором квартале этого года общий объем инвестиций в глобальную сферу искусственного интеллекта упал на 38% по сравнению с предыдущим месяцем.
Вики Цюй, вице-президент Baitu Biotech, недавно рассказала TMTpost App, что сейчас не время «сжигать» деньги инвесторов, а затем поддерживать листинг в течение 5 лет.Всеобъемлющие возможности ресурсов, технологий, алгоритмов обработки данных, реализации бизнеса, и т. д. Это становится важным фактором долгосрочного развития компаний, занимающихся искусственным интеллектом.
"Теперь мы фактически достигли первого поворотного момента в кривой развития новых технологий Gartner. Для достижения дна необходимы возможности и возможности предприятий", - сказал Цюй Цзярун.
Венчурный капитал отступает, но корпоративные технологические инновации требуют долгосрочных инвестиций
Фактически, существует долгосрочный конфликт и баланс между доходами и ценностями между корпоративными технологическими инновациями и венчурным капиталом.
Еще в 1988 году профессор Мартин Кенни из Университета Карнеги-Меллон в США опубликовал в журнале Research Policy статью, в которой заявил, что венчурный капитал изменил процесс технологических инноваций в Соединенных Штатах. Он отметил, что инвесторы, выступая в качестве «технических стражей», ускоряющих процесс технологических изменений, предоставляют средства высокотехнологичным предприятиям и помогают их развитию, тем самым способствуя трансформации технологических инноваций. Однако эта модель также требует больших затрат.
Профессор Кенни считает, что, хотя венчурный капитал представляет собой новый тип инвестиций, который уделяет больше внимания потенциальной прибыли предприятий и готов инвестировать без получения явной прибыли, тем самым меняя предыдущий технологический инновационный процесс, существуют также некоторые проблемы с венчурным капиталом. модель вопрос.
В докладе отмечено, что, во-первых, такого рода венчурный капитал требует больших капитальных вложений, что, несомненно, увеличивает стоимость технологических инноваций. Во-вторых, в целях получения высокой прибыли венчурные инвестиции часто направляются в области с высоким потенциалом коммерциализации, игнорируя при этом другие не менее важные области научных исследований. Кроме того, поскольку суть венчурного капитала заключается в погоне за высокой доходностью, некоторые инвесторы могут быть слишком сосредоточены на краткосрочной прибыли и игнорировать долгосрочное развитие предприятий и постоянное продвижение технологических инноваций.
В целом профессор Кенни пришел к выводу, что венчурный капитал играет положительную роль в продвижении технологических инноваций, но в то же время к этому методу инвестирования необходимо относиться более осторожно и рационально. Только так мы сможем в полной мере реализовать преимущества венчурного капитала, снизить его потенциальные риски и, таким образом, более эффективно способствовать развитию научных и технологических инноваций.
За последние почти 40 лет венчурный капитал повлиял на быстрое развитие мировых технологий и технологической индустрии и породил тысячи компаний-единорогов. Данные CB Insights показывают, что по состоянию на август этого года в мире родился в общей сложности 1221 «единорог» общей рыночной стоимостью более 3,8 триллионов юаней. В их число входят как минимум 55 «компаний-декакорнов» (имеется в виду оценка более 10 миллиардов долларов США) и 3 компании «сотки» (оценка не менее 100 миллиардов долларов США).
В то же время благодаря модели венчурного капитала такие компании, как Google, Apple, Alibaba, Tencent, ByteDance, Didi и Meituan, постепенно превратились из стартапов в гигантов интернет-технологий.
Но проблема в том, что по сравнению с моделью трафика в эпоху Интернета, передовые технологические области, такие как облачные вычисления, искусственный интеллект, 5G и медико-биологические науки, требуют больших инвестиций, более длительных циклов и трудностей с установлением высоких барьеров. много конкурентов и серьезные потери, около 94% технологических единорогов нерентабельны.
В то же время цикл институтов венчурного капитала по четырем звеньям: сбор средств, инвестиции, управление и выход становится все короче и короче, а коэффициент выхода и доходности MOC (отношение текущей справедливой стоимости компании к инвестиционной стоимости) Лишь немногие учреждения на ранних стадиях могут заработать деньги на определенном проекте, поэтому инвесторы становятся все более строгими в отношении прибыльности технологических компаний.
Возьмем, к примеру, полупроводниковые чипы. Согласно статистике, по состоянию на 30 апреля 2023 года общая рыночная стоимость 135 полупроводниковых компаний (полная отраслевая цепочка), перечисленных в Совете по инновациям в области науки и технологий и GEM, составляет 3,0825 миллиарда юаней, что составляет менее половины рыночной стоимости Nvidia. Вышеупомянутые 135 компаний по производству чипов достигнут совокупной выручки в 282,19 млрд юаней в 2022 году при средней валовой прибыли в 39,1%, что находится на относительно низком уровне. Среди них только семья Cambrian, «первая отечественная компания по производству чипов искусственного интеллекта», за последние пять лет до 2022 года накопила убытки в размере почти 4 миллиардов юаней.
Другие общедоступные данные показывают, что в первом-третьем квартале 2022 года было зарегистрировано 1996 случаев выхода из IPO, что составляет почти 60% от общего числа случаев выхода с рынка акций, при этом на слияния и поглощения, передачу акций и другие методы приходится меньшая доля.
В конкретном случае недавно зарегистрированная SaaS-компания Beisen Holdings (HKG: 9669) потеряла почти 5 миллиардов юаней за более чем 4 года, а цена ее акций упала более чем на 70% с начала года, и многие инвесторы продали ее. со скидкой. Согласно проспекту, Tianchuang Capital передаст все свои акции в апреле 2021 года, получив $8,02 млн, а оценка дисконтирована до 77,5%.Sequoia China, Goldman Sachs, Softbank и другие учреждения не получили прибыльных выходов.
Кроме того, помимо предприятий, с подобным явлением сталкивается и академическая научно-техническая область исследований. Академик Китайской академии наук рассказал TMTpost App в ноябре прошлого года, что рынок уделяет меньше внимания фундаментальным научным и технологическим исследованиям, которые не могут быть коммерциализированы. приложений, в то время как некоторые одноточечные научные и технологические инновации. Финансирование найти трудно.
«Научные инструменты — это наши недостатки. Я думаю, что мы не уделяем достаточно внимания методам расчета и теоретическим методам, поэтому развитие идет не так быстро. Наш учредительный комитет в настоящее время инвестирует более 30 миллиардов юаней в год, но большая часть из них на самом деле вложено в самостоятельные исследования и развитие науки. Приборная сфера составляет менее 1 миллиарда, а раньше, поскольку весь портфель фонда был небольшим, инвестиции были и того меньше", - рассказал упомянутый академик.
Поэтому, независимо от точки зрения, разрыв между инвестициями и технологическими инновациями с течением времени становится все глубже и глубже, и конфликты и балансы неизбежны. Тогда для такой крупной компании, как «Мета», окончательным выбором может стать только «забить лошадь со слезами», то есть отказаться от долгосрочных научных проектов.
Крупнейшие производители отказываются от исследований в области биотехнологий искусственного интеллекта
В начале 2021 года система искусственного интеллекта AlphaFold2, разработанная командой Google DeepMind, достигла поразительной точности на Международном конкурсе по предсказанию структуры белков (CASP). Диапазон структур около 200 миллионов белков охватывает почти все известные организмы на Земле. Модель полностью соответствует экспериментально измеренной модели структуры белка.
AlphaFold2 стала самой точной моделью трехмерного прогнозирования структуры белка на тот момент, перевернув академическую область биологии и привлекая всеобщее внимание.
Фактически, исследования и разработки новых лекарств являются одной из самых рискованных, сложных и трудоемких областей технических исследований в области человеческого развития. чем одна десятая. Однако по мере того, как алгоритмы ИИ заменяют скрининг людей, кажется, что лекарства, созданные ИИ, становятся реальностью - стоимость открытия новых лекарств снижается примерно на 35%, время цикла сокращается до 1-2 лет и может даже быть завершено в течение несколько месяцев.
Согласно статистике Салливана, в 2020 году мировой рынок исследований и разработок лекарств достигнет 191,5 миллиарда долларов США (приблизительно 1,24 триллиона юаней).
В этом контексте интернет-гиганты увидели большие возможности на стыке биомедицины и искусственного интеллекта. расширить свои знания фармацевтическим компаниям.Выводить вычислительные мощности и решения. В нем участвуют Meta, Tencent, Huawei и другие китайские и американские технологические гиганты.
Марк Цукерберг также увидел эту возможность. Meta была первой крупной технологической компанией, инвестировавшей в искусственный интеллект, и в 2013 году основала лабораторию фундаментальных исследований искусственного интеллекта (ярмарку). В конце 2020 года Meta создала в команде Fair отдел биологических исследований, а в июле 2022 года официально запустила модель прогнозирования белков Meta ESMFold.
Сообщается, что модель ESMFold основана на архитектуре Transformer и имеет 15 миллиардов параметров и может предсказать последовательности более 600 миллионов метагеномных белков за две недели с помощью кластера, состоящего примерно из 2000 чипов графического процессора. Эти последовательности выражаются через цепочки из 20 различных аминокислот, а метагеномы также известны как «темная материя» биологического мира, включая микроорганизмы в почве, океанах и человеческом организме.
На данный момент ESMFold является крупнейшей в мире моделью белкового языка: скорость искусственного интеллекта в 60 раз выше, чем у AlphaFold, но меньшая точность. Это считается одной из важных конкурентоспособных технологий AlphaFold.
Карта разрешения структуры белка, измеренная с помощью AI-модели ESMFold, разработанной Meta (источник: Meta)
Однако чуть более двух лет спустя Meta пытается скорректировать свою исследовательскую стратегию с учетом таких факторов, как глобальный экономический спад и сокращение доходов от рекламы.
Британская газета Financial Times считает, что академическая культура внутри Fair Labs является причиной того, что Meta не спешит лидировать в конкурсе крупных моделей искусственного интеллекта. нацельтесь на «GenAI» и переконфигурируйте его ярмарку. Направление исследований команды направлено на коммерциализацию моделей ИИ.
«Если крупная компания хочет хорошо работать в области бионауки с использованием искусственного интеллекта, она в основном ограничена внутренним пространством для разработки, контролем затрат, экологией отдела и другими факторами», — сказал Цюй Цзярун в интервью TMTpost Media App, что, хотя группы исследований и разработок крупных технологических компаний могут опубликовать несколько статей, им нужно решать проблему партиями.Проблемы в индустрии жизни нереалистичны.В некотором смысле, биологическая область требует 10 или 20 лет инвестиций в исследования и разработки, и крупные компании часто не желают упорствовать в течение длительного времени. время.
Цюй Цзярун считает, что с развитием индустрии искусственного интеллекта, будь то вычислительная мощность или ресурсы данных, простая начинающая компания больше не может «прорваться». С точки зрения инвесторов, существует множество проблем с уровнем финансирования всей области искусственного интеллекта в условиях текущих изменений в общей среде. Для такой крупной компании, как «Мета», долгосрочные инвестиции в области биомедицины — это очень «идеальная» вещь.
«Капитал стремится к прибыли, поэтому он инвестирует либо в автономное вождение, либо в безопасность. Для крупных производителей вложение денег в инновации в то время было огромным риском. Занимая позицию №1 в компании, они больше думают о вопросах бизнеса. Чья вина, если вы тратите деньги и не получаете результатов?», — рассказал Titanium Media App Ван Сяочуань, основатель Sogou, основатель и генеральный директор Baichuan Smart.
За последние два года многие крупные интернет-компании заявили о закрытии или сокращении некраткосрочных проектов коммерциализации. Например, Waymo, проект беспилотных автомобилей материнской компании Google Alphabet, уволил сотни сотрудников, а облачная игра Stadia полностью сократилась; Amazon последовательно закрыла свою беспилотную машину доставки Scout и компанию по производству складских роботов Canvas; ByteDance приостановила работу своего социального программного обеспечения FeiChat и Time Photo Album; Tencent удалит и закроет Penguin FM, инструмент групповых покупок Gouxiangtuan и т. д.
Ван Сяочуань сказал, что с точки зрения корпоративной инерции крупным технологическим компаниям легче всего достичь своих бизнес-целей, и трудно достичь инноваций 0 к 1. Напротив, у стартапов больше шансов добиться успеха. это, и таланты крупных компаний не могут создать синергию.
Реализована модель поиска пути в области медико-биологических наук
После двух лет инвестиций в исследования и разработки, в 2020 году компания Baitu Biotech, инициированная Робином Ли, основателем Baidu Group, создала кросс-модальную большую модель «xTrimo» с сотнями миллиардов параметров и выпустила большую модель, основанную на медико-биологических науках. Платформа AIGP (AI Generated Protein), а также план экологического сотрудничества AIGP объединяют модель медико-биологических наук с потребностями медицинского здравоохранения, разработки лекарств, энергетики, защиты окружающей среды и других областей.
Цюй Цзярун рассказал Titanium Media App, что теперь Baitu Biological Sciences не ограничивается областью биомедицины, но надеется использовать модель медико-биологических наук для внедрения во многих важных областях. Предприятия должны иметь возможность нести ответственность за свои прибыли и убытки. «Во многих компаниях выручка является важным OKR сверху донизу».
«Некоторые начинающие компании часто нанимают много очень инновационных людей. Эти страстные ученые, возможно, смогут совершить технологические прорывы мирового уровня, но если внезапно наступит холодная зима, средства придется «сократить», и эти компании должны быть вынуждены внедрить технологию в коммерческое использование», — сказал Цюй Цзярун.
Цюй Цзярун сказал: «По сравнению с другими компаниями, Baitu Biotech в основном предоставляет клиентам две бизнес-модели. .., это возможность, которой нет у многих компаний, занимающихся биокомпьютерами искусственного интеллекта».
Доктор Сонг Ле, технический директор Baitu Biotechnology, отметил, что в настоящее время крупные компании, такие как Google и Microsoft, которые обладают мощными возможностями крупномасштабного моделирования в мире, также разрабатывают крупномасштабные модели, связанные с науками о жизни, но они больше на уровне публикации статей.На заводе нет компании с сильными возможностями обучения моделей. Компания Baitu Biotech располагает крупномасштабными возможностями обучения моделей и профессиональной командой медико-биологических наук.
По данным приложения Titanium Media, на «Второй китайской биокомпьютерной конференции», состоявшейся 3 сентября, компания Baitu Biotech объявила о наборе специалистов по внутреннему тестированию онлайн-модели xTrimo Light для корпоративных клиентов из отрасли To B. Позвоните в API, чтобы изучить более сложные вопросы в области медико-биологических наук. по очень низкой цене.
Цюй Цзярун считает, что эпоха «сжигания» денег инвесторов и последующей поддержки IPO в течение пяти лет прошла. В эпоху, ориентированную на технологии, у людей не было такого сильного давления с целью получения прибыли, но теперь, в других экономических условиях, руководители и инвесторы претерпели важные изменения в своих моделях мышления о долгосрочном здоровом развитии предприятий.
"Речь идет не о том, как индустрия искусственного интеллекта может получать прибыль, а о том, как все технологические инновации могут приносить прибыль. Например, как эти роботы с хорошими идеями могут получать прибыль?" Цюй Цзярун подчеркнул, что есть только Сегодня перед многими компаниями стоит один план развития: нести ответственность за собственные прибыли и убытки.Только тогда мы сможем говорить о чувствах и идеалах.
Посмотреть Оригинал
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
Исчезает ли ИИ? Во втором квартале общий объем инвестиций в глобальную сферу искусственного интеллекта упал на 38%.
Автор｜Линь Чжицзя
Редактор Ма Джиннан
Источник丨Titanium Media
Нынешняя глобальная экономика продолжает испытывать давление, и технологические гиганты начали понимать, что те научные и технологические инновации, которые не могут быть коммерциализированы в краткосрочной перспективе, потеряли свою инвестиционную ценность.
В августе этого года СМИ сообщили, что в целях сокращения затрат и повышения эффективности технологический гигант Meta (ранее Facebook) уволил команду биологического проекта ESMFold, которая проводила сравнительный анализ DeepMind AlphaFold от Google и использовала большие модели искусственного интеллекта (ИИ) для достижения предсказание белка.
Хотя EvolutionaryScale, новая компания по производству белков искусственного интеллекта, основанная командой после ухода из Meta, недавно завершила начальный раунд финансирования на сумму более 40 миллионов долларов, отчеты показывают, что план увольнения и роспуска Meta означает, что она отказалась от научно-технических исследований и разработок и обратилась к Искусственный интеллект в бизнесе.
Фактически, хотя за последние девять месяцев большие модели вызвали новый виток увлечения ИИ во всем мире, многие технологические гиганты стремятся создать генеративные технологии ИИ. Однако в передовых технологических областях с длинными циклами, таких как исследования и разработки новых лекарств с использованием искусственного интеллекта, компаниям трудно получить быструю прибыль в краткосрочной перспективе. , а крупные технологические компании сократили исследования в области чистых технологий искусственного интеллекта. Данные CB Insights показывают, что во втором квартале этого года общий объем инвестиций в глобальную сферу искусственного интеллекта упал на 38% по сравнению с предыдущим месяцем.
Вики Цюй, вице-президент Baitu Biotech, недавно рассказала TMTpost App, что сейчас не время «сжигать» деньги инвесторов, а затем поддерживать листинг в течение 5 лет.Всеобъемлющие возможности ресурсов, технологий, алгоритмов обработки данных, реализации бизнеса, и т. д. Это становится важным фактором долгосрочного развития компаний, занимающихся искусственным интеллектом.
"Теперь мы фактически достигли первого поворотного момента в кривой развития новых технологий Gartner. Для достижения дна необходимы возможности и возможности предприятий", - сказал Цюй Цзярун.
Венчурный капитал отступает, но корпоративные технологические инновации требуют долгосрочных инвестиций
Фактически, существует долгосрочный конфликт и баланс между доходами и ценностями между корпоративными технологическими инновациями и венчурным капиталом.
Еще в 1988 году профессор Мартин Кенни из Университета Карнеги-Меллон в США опубликовал в журнале Research Policy статью, в которой заявил, что венчурный капитал изменил процесс технологических инноваций в Соединенных Штатах. Он отметил, что инвесторы, выступая в качестве «технических стражей», ускоряющих процесс технологических изменений, предоставляют средства высокотехнологичным предприятиям и помогают их развитию, тем самым способствуя трансформации технологических инноваций. Однако эта модель также требует больших затрат.
Профессор Кенни считает, что, хотя венчурный капитал представляет собой новый тип инвестиций, который уделяет больше внимания потенциальной прибыли предприятий и готов инвестировать без получения явной прибыли, тем самым меняя предыдущий технологический инновационный процесс, существуют также некоторые проблемы с венчурным капиталом. модель вопрос.
В докладе отмечено, что, во-первых, такого рода венчурный капитал требует больших капитальных вложений, что, несомненно, увеличивает стоимость технологических инноваций. Во-вторых, в целях получения высокой прибыли венчурные инвестиции часто направляются в области с высоким потенциалом коммерциализации, игнорируя при этом другие не менее важные области научных исследований. Кроме того, поскольку суть венчурного капитала заключается в погоне за высокой доходностью, некоторые инвесторы могут быть слишком сосредоточены на краткосрочной прибыли и игнорировать долгосрочное развитие предприятий и постоянное продвижение технологических инноваций.
В целом профессор Кенни пришел к выводу, что венчурный капитал играет положительную роль в продвижении технологических инноваций, но в то же время к этому методу инвестирования необходимо относиться более осторожно и рационально. Только так мы сможем в полной мере реализовать преимущества венчурного капитала, снизить его потенциальные риски и, таким образом, более эффективно способствовать развитию научных и технологических инноваций.
За последние почти 40 лет венчурный капитал повлиял на быстрое развитие мировых технологий и технологической индустрии и породил тысячи компаний-единорогов. Данные CB Insights показывают, что по состоянию на август этого года в мире родился в общей сложности 1221 «единорог» общей рыночной стоимостью более 3,8 триллионов юаней. В их число входят как минимум 55 «компаний-декакорнов» (имеется в виду оценка более 10 миллиардов долларов США) и 3 компании «сотки» (оценка не менее 100 миллиардов долларов США).
В то же время благодаря модели венчурного капитала такие компании, как Google, Apple, Alibaba, Tencent, ByteDance, Didi и Meituan, постепенно превратились из стартапов в гигантов интернет-технологий.
Но проблема в том, что по сравнению с моделью трафика в эпоху Интернета, передовые технологические области, такие как облачные вычисления, искусственный интеллект, 5G и медико-биологические науки, требуют больших инвестиций, более длительных циклов и трудностей с установлением высоких барьеров. много конкурентов и серьезные потери, около 94% технологических единорогов нерентабельны.
В то же время цикл институтов венчурного капитала по четырем звеньям: сбор средств, инвестиции, управление и выход становится все короче и короче, а коэффициент выхода и доходности MOC (отношение текущей справедливой стоимости компании к инвестиционной стоимости) Лишь немногие учреждения на ранних стадиях могут заработать деньги на определенном проекте, поэтому инвесторы становятся все более строгими в отношении прибыльности технологических компаний.
Возьмем, к примеру, полупроводниковые чипы. Согласно статистике, по состоянию на 30 апреля 2023 года общая рыночная стоимость 135 полупроводниковых компаний (полная отраслевая цепочка), перечисленных в Совете по инновациям в области науки и технологий и GEM, составляет 3,0825 миллиарда юаней, что составляет менее половины рыночной стоимости Nvidia. Вышеупомянутые 135 компаний по производству чипов достигнут совокупной выручки в 282,19 млрд юаней в 2022 году при средней валовой прибыли в 39,1%, что находится на относительно низком уровне. Среди них только семья Cambrian, «первая отечественная компания по производству чипов искусственного интеллекта», за последние пять лет до 2022 года накопила убытки в размере почти 4 миллиардов юаней.
Другие общедоступные данные показывают, что в первом-третьем квартале 2022 года было зарегистрировано 1996 случаев выхода из IPO, что составляет почти 60% от общего числа случаев выхода с рынка акций, при этом на слияния и поглощения, передачу акций и другие методы приходится меньшая доля.
В конкретном случае недавно зарегистрированная SaaS-компания Beisen Holdings (HKG: 9669) потеряла почти 5 миллиардов юаней за более чем 4 года, а цена ее акций упала более чем на 70% с начала года, и многие инвесторы продали ее. со скидкой. Согласно проспекту, Tianchuang Capital передаст все свои акции в апреле 2021 года, получив $8,02 млн, а оценка дисконтирована до 77,5%.Sequoia China, Goldman Sachs, Softbank и другие учреждения не получили прибыльных выходов.
Кроме того, помимо предприятий, с подобным явлением сталкивается и академическая научно-техническая область исследований. Академик Китайской академии наук рассказал TMTpost App в ноябре прошлого года, что рынок уделяет меньше внимания фундаментальным научным и технологическим исследованиям, которые не могут быть коммерциализированы. приложений, в то время как некоторые одноточечные научные и технологические инновации. Финансирование найти трудно.
«Научные инструменты — это наши недостатки. Я думаю, что мы не уделяем достаточно внимания методам расчета и теоретическим методам, поэтому развитие идет не так быстро. Наш учредительный комитет в настоящее время инвестирует более 30 миллиардов юаней в год, но большая часть из них на самом деле вложено в самостоятельные исследования и развитие науки. Приборная сфера составляет менее 1 миллиарда, а раньше, поскольку весь портфель фонда был небольшим, инвестиции были и того меньше", - рассказал упомянутый академик.
Поэтому, независимо от точки зрения, разрыв между инвестициями и технологическими инновациями с течением времени становится все глубже и глубже, и конфликты и балансы неизбежны. Тогда для такой крупной компании, как «Мета», окончательным выбором может стать только «забить лошадь со слезами», то есть отказаться от долгосрочных научных проектов.
Крупнейшие производители отказываются от исследований в области биотехнологий искусственного интеллекта
В начале 2021 года система искусственного интеллекта AlphaFold2, разработанная командой Google DeepMind, достигла поразительной точности на Международном конкурсе по предсказанию структуры белков (CASP). Диапазон структур около 200 миллионов белков охватывает почти все известные организмы на Земле. Модель полностью соответствует экспериментально измеренной модели структуры белка.
AlphaFold2 стала самой точной моделью трехмерного прогнозирования структуры белка на тот момент, перевернув академическую область биологии и привлекая всеобщее внимание.
Фактически, исследования и разработки новых лекарств являются одной из самых рискованных, сложных и трудоемких областей технических исследований в области человеческого развития. чем одна десятая. Однако по мере того, как алгоритмы ИИ заменяют скрининг людей, кажется, что лекарства, созданные ИИ, становятся реальностью - стоимость открытия новых лекарств снижается примерно на 35%, время цикла сокращается до 1-2 лет и может даже быть завершено в течение несколько месяцев.
Согласно статистике Салливана, в 2020 году мировой рынок исследований и разработок лекарств достигнет 191,5 миллиарда долларов США (приблизительно 1,24 триллиона юаней).
В этом контексте интернет-гиганты увидели большие возможности на стыке биомедицины и искусственного интеллекта. расширить свои знания фармацевтическим компаниям.Выводить вычислительные мощности и решения. В нем участвуют Meta, Tencent, Huawei и другие китайские и американские технологические гиганты.
Марк Цукерберг также увидел эту возможность. Meta была первой крупной технологической компанией, инвестировавшей в искусственный интеллект, и в 2013 году основала лабораторию фундаментальных исследований искусственного интеллекта (ярмарку). В конце 2020 года Meta создала в команде Fair отдел биологических исследований, а в июле 2022 года официально запустила модель прогнозирования белков Meta ESMFold.
Сообщается, что модель ESMFold основана на архитектуре Transformer и имеет 15 миллиардов параметров и может предсказать последовательности более 600 миллионов метагеномных белков за две недели с помощью кластера, состоящего примерно из 2000 чипов графического процессора. Эти последовательности выражаются через цепочки из 20 различных аминокислот, а метагеномы также известны как «темная материя» биологического мира, включая микроорганизмы в почве, океанах и человеческом организме.
На данный момент ESMFold является крупнейшей в мире моделью белкового языка: скорость искусственного интеллекта в 60 раз выше, чем у AlphaFold, но меньшая точность. Это считается одной из важных конкурентоспособных технологий AlphaFold.
Однако чуть более двух лет спустя Meta пытается скорректировать свою исследовательскую стратегию с учетом таких факторов, как глобальный экономический спад и сокращение доходов от рекламы.
Британская газета Financial Times считает, что академическая культура внутри Fair Labs является причиной того, что Meta не спешит лидировать в конкурсе крупных моделей искусственного интеллекта. нацельтесь на «GenAI» и переконфигурируйте его ярмарку. Направление исследований команды направлено на коммерциализацию моделей ИИ.
«Если крупная компания хочет хорошо работать в области бионауки с использованием искусственного интеллекта, она в основном ограничена внутренним пространством для разработки, контролем затрат, экологией отдела и другими факторами», — сказал Цюй Цзярун в интервью TMTpost Media App, что, хотя группы исследований и разработок крупных технологических компаний могут опубликовать несколько статей, им нужно решать проблему партиями.Проблемы в индустрии жизни нереалистичны.В некотором смысле, биологическая область требует 10 или 20 лет инвестиций в исследования и разработки, и крупные компании часто не желают упорствовать в течение длительного времени. время.
Цюй Цзярун считает, что с развитием индустрии искусственного интеллекта, будь то вычислительная мощность или ресурсы данных, простая начинающая компания больше не может «прорваться». С точки зрения инвесторов, существует множество проблем с уровнем финансирования всей области искусственного интеллекта в условиях текущих изменений в общей среде. Для такой крупной компании, как «Мета», долгосрочные инвестиции в области биомедицины — это очень «идеальная» вещь.
«Капитал стремится к прибыли, поэтому он инвестирует либо в автономное вождение, либо в безопасность. Для крупных производителей вложение денег в инновации в то время было огромным риском. Занимая позицию №1 в компании, они больше думают о вопросах бизнеса. Чья вина, если вы тратите деньги и не получаете результатов?», — рассказал Titanium Media App Ван Сяочуань, основатель Sogou, основатель и генеральный директор Baichuan Smart.
За последние два года многие крупные интернет-компании заявили о закрытии или сокращении некраткосрочных проектов коммерциализации. Например, Waymo, проект беспилотных автомобилей материнской компании Google Alphabet, уволил сотни сотрудников, а облачная игра Stadia полностью сократилась; Amazon последовательно закрыла свою беспилотную машину доставки Scout и компанию по производству складских роботов Canvas; ByteDance приостановила работу своего социального программного обеспечения FeiChat и Time Photo Album; Tencent удалит и закроет Penguin FM, инструмент групповых покупок Gouxiangtuan и т. д.
Ван Сяочуань сказал, что с точки зрения корпоративной инерции крупным технологическим компаниям легче всего достичь своих бизнес-целей, и трудно достичь инноваций 0 к 1. Напротив, у стартапов больше шансов добиться успеха. это, и таланты крупных компаний не могут создать синергию.
Реализована модель поиска пути в области медико-биологических наук
После двух лет инвестиций в исследования и разработки, в 2020 году компания Baitu Biotech, инициированная Робином Ли, основателем Baidu Group, создала кросс-модальную большую модель «xTrimo» с сотнями миллиардов параметров и выпустила большую модель, основанную на медико-биологических науках. Платформа AIGP (AI Generated Protein), а также план экологического сотрудничества AIGP объединяют модель медико-биологических наук с потребностями медицинского здравоохранения, разработки лекарств, энергетики, защиты окружающей среды и других областей.
Цюй Цзярун рассказал Titanium Media App, что теперь Baitu Biological Sciences не ограничивается областью биомедицины, но надеется использовать модель медико-биологических наук для внедрения во многих важных областях. Предприятия должны иметь возможность нести ответственность за свои прибыли и убытки. «Во многих компаниях выручка является важным OKR сверху донизу».
«Некоторые начинающие компании часто нанимают много очень инновационных людей. Эти страстные ученые, возможно, смогут совершить технологические прорывы мирового уровня, но если внезапно наступит холодная зима, средства придется «сократить», и эти компании должны быть вынуждены внедрить технологию в коммерческое использование», — сказал Цюй Цзярун.
Цюй Цзярун сказал: «По сравнению с другими компаниями, Baitu Biotech в основном предоставляет клиентам две бизнес-модели. .., это возможность, которой нет у многих компаний, занимающихся биокомпьютерами искусственного интеллекта».
Доктор Сонг Ле, технический директор Baitu Biotechnology, отметил, что в настоящее время крупные компании, такие как Google и Microsoft, которые обладают мощными возможностями крупномасштабного моделирования в мире, также разрабатывают крупномасштабные модели, связанные с науками о жизни, но они больше на уровне публикации статей.На заводе нет компании с сильными возможностями обучения моделей. Компания Baitu Biotech располагает крупномасштабными возможностями обучения моделей и профессиональной командой медико-биологических наук.
По данным приложения Titanium Media, на «Второй китайской биокомпьютерной конференции», состоявшейся 3 сентября, компания Baitu Biotech объявила о наборе специалистов по внутреннему тестированию онлайн-модели xTrimo Light для корпоративных клиентов из отрасли To B. Позвоните в API, чтобы изучить более сложные вопросы в области медико-биологических наук. по очень низкой цене.
Цюй Цзярун считает, что эпоха «сжигания» денег инвесторов и последующей поддержки IPO в течение пяти лет прошла. В эпоху, ориентированную на технологии, у людей не было такого сильного давления с целью получения прибыли, но теперь, в других экономических условиях, руководители и инвесторы претерпели важные изменения в своих моделях мышления о долгосрочном здоровом развитии предприятий.
"Речь идет не о том, как индустрия искусственного интеллекта может получать прибыль, а о том, как все технологические инновации могут приносить прибыль. Например, как эти роботы с хорошими идеями могут получать прибыль?" Цюй Цзярун подчеркнул, что есть только Сегодня перед многими компаниями стоит один план развития: нести ответственность за собственные прибыли и убытки.Только тогда мы сможем говорить о чувствах и идеалах.