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AI資料平台型企業的商業模式
AI+系列報導(四)

【作者: 高煥堂】   2018年06月15日 星期五

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台灣AI發展策略之1:Vertical AI

人工智慧(AI)的發展逐漸朝向人人「不知而亦能用」,而不是人人都變成AI能手,就如同人人都有牛奶可喝,而不是人人都會養牛。茲回顧一下,近年來AI的蓬勃發展主要得力於深度學習(Deep Learning,DL)的表現,起初大家都專注於演算法的開發,其競爭力來自於更優秀的演算法,帶來更好的深度學習效果。


然而,隨著像Google的Tensorflow等開源平台的推出,以及更多科技巨頭們(如Amazon、百度等)逐漸將AI的深度學習環境加以標準化和商品化,讓眾人都可以利用這些AI技術來改善機器學習效果,讓機器學習的系統訓練能力的技術差異化越來越小了。因此,以演算法作為AI企業競爭優勢的時代已成為過去,讓當今的AI產業逐漸進入資料來源(data source)的競賽時代了。


在「資料來源」的競爭時代裡,有些中小規模企業逐漸轉向「垂直行業的AI應用(Vertical AI)」發展路線,並不再拿機器學習演算法的技術做為其公司的競爭優勢了。同時,許多某應用領域裡的大型專業公司,也開始利用AI技術來強化其競爭力,利用AI深度學習工具協助強化原有產業的服務內容。換句話說,AI領域的技術型公司已經逐漸轉換成為垂直領域的行業應用型公司。


台灣AI發展策略之2:AI + Vertical Platform

雖然垂直行業的AI應用是一條脫離科技巨頭網路效應的逃生之路,然而卻又面對該行業領域的大型公司挑戰,這些大公司也會建立自己的AI部門,或者直接收購這些中小型的垂直行業AI公司,於是這些新型的AI公司有可能消失了。因此,我提出另一條發展路線:「AI資料平台型企業」。


這種平台型企業將會建立其能掌握的資料平台系統,並提供API來銜接到某行業裡的各個資料來源,將一群資料來源整合成為行業的巨量資料(big data),成為一個垂直行業的AI資料平台(AI data platform)。


接著,基於這行業巨量資料,搭配優秀的AI訓練能力,成為自家的核心競爭力。一方面與科技巨頭合作互補,另一方面又成為行業領域內大型公司的機器智慧提供者。其中,各個資料來源猶如棉花田,科技巨頭提供紡織機,「AI資料平台型企業」則是紡織廠,而行業領域內大型公司就是成衣製造商。


由於在現階段的AI產業裡,AI技術尚在飛躍成長中,然而行業的巨量資料取得成本很昂貴,且花費大幅心力去耕耘用戶,是吃力不討好、既無豐富短利又無長尾效益的。所以在現階段裡,台灣不宜過度偏執於應用和用戶觀點、或以AI的效益掛帥,否則費盡心力爭逐微薄短利,又無長尾效益,用戶一夕變天而後知後覺。這個階段,台灣反而要更積極設計平台當成魚餌和魚鉤,讓各行業資料擁有者嘗到魚餌的甜頭,紛紛上鉤,成為台灣各行業AI資料平台企業的抬轎者。


無論是技術公司、應用公司或資料平台型企業,都是商業模式的重新定義。過去的AI技術公司面臨「巧婦難為無米之炊」的窘境;而大型企業AI部門則可能會面臨「為了喝一杯牛奶,自己去養一頭牛」,或「為了穿衣服,自己去種棉花田」商業效益的困境。此時,若將「Vertical AI」商業模式加以修正,成為「AI+ Vertical Data Platform」商業模式,則能成為中小型AI企業的贏家策略。茲做個比喻,如果各行業的企業自行找資料做AI,猶如自己想喝牛奶,自己找飼料養牛,而各行業的「AI資料平台型企業」就像牧場企業,有羊牧場、牛牧場等,於是人人天天有羊奶喝,也天天有牛奶喝。


如何開創台灣AI的產業聚落

如果將台灣的AI人才分散到各垂直領域的企業裡,一位AI人才只為特定的企業服務,可能會呈現大材小用的現象,因為一般企業大多希望透過AI來節省成本。事實上,AI的導入是需要企業配套的,就如同企業導入ERP或工業4.0系統一樣,需要很專業的顧問諮詢經驗和技能,他不僅僅是資料特徵註記、機器學習和Python編成的純技術而已。


一般領域裡的企業AI部門難以吸收這種高級人才,何況台灣普遍的低薪現象以及利用AI節省成本的心理,很可能會導致台灣高級AI人才的外流現象。那麼,該如何有效化解這種窘境呢?其實很簡單,依循ERP或工業4.0的模式,建立各領域的AI資料平台型企業,各自匯集一群熟悉該行業的AI專家們,組成非常專業的諮詢顧問團隊,對內建構及維護一個行業別的AI資料平台,匯集該行業的巨量資料,並進行AI機器學習來服務該行業的各個企業(如圖1)。



圖1 : 行業別的AI資料平台
圖1 : 行業別的AI資料平台

這種AI資料平台型企業如同一個牧場,機器學習出來的AI智慧,就如同可以喝的鮮奶,各行各業只需要買牛奶來喝即可,不必自己學習養牛了,這樣可以避免各企業「為了喝一杯牛,卻要去養一頭牛」,AI反而可能給各企業帶來的不是利潤,而是成本。


由於這種諮詢顧問團隊可以服務眾多的企業,又利於不斷創新來提煉更精緻的智慧和服務,而獲取更高的收入,將非常有利於留住台灣AI人才,甚至吸引全球AI高手來台灣共襄盛舉,開創台灣AI的產業聚落(如圖2),打造東方AI福爾摩沙。



圖2 : 台灣AI的產業聚落
圖2 : 台灣AI的產業聚落

如何經營AI平台型企業

本質上,AI的創新是一種數位化(digital)創新,其經營框架和邏輯仍然離不開數位化經濟的本質。這種數位化創新的特性就是要能規模化,其關鍵並不在於技術上的優勢,而在於能否有效掌握市場的需求方經濟。


數位化經濟會創造出一些像Google和阿里巴巴等科技強權,其除了技術之外,其特性在於發揮網路外部性(network externality)和邊際收益遞增(increasing marginal revenue)兩種經濟效應,這種經濟現象通稱為樞紐經濟(hub economy)。隨著(互聯)網路外部性的不斷增強,並藉由數位化知識和技術的開源與開放來促進網路效應,激發生態圈的迅速擴大和蓬勃發展,這種商業模式已經逐漸蔓延到各行各業了。


樞紐經濟是一種平台經濟,其幕後就是一個系統平台(platform),提供開放API,支撐(也掌控)蓬勃發展的生態體系(ecosystem),產生了需求方規模經濟。藉由平台來產生:跨邊際網路外部性。當平台的兩側都存在著「跨邊際網路外部性」,而且其效應是正向的和諧狀態下,就會引發「雞生蛋、蛋又生雞」的互相加乘效應,而讓平台經濟飛速成長了。


只要我們擅長運用數位化知識的資源分享性,能有效激發邊際效益遞增,同一項數位化知識可以讓許多人同時共用,其在使用過程中並不會消損效益,還會在利用的過程中不斷產生新的知識。因此,數位化知識資源在大量共用的重複使用過程中,其成本會持續遞減,也帶來了收益的遞增效果,而且會引發「雞生蛋、蛋又生雞」的互相加乘效應。


君不見,科技巨頭們會持續將最尖端技術不斷的開源、共用,就是因為這些開源的軟體代碼是數位化知識,可以持續強化「網路外部性」和「邊際效益遞增」的效益,創造企業的真正競爭優勢。這項加乘效益會形成數字經濟中的「大者恒大」現象,例如Facebook、Amazon和阿里巴巴等幾家公司不斷吸引頂尖的知識型人才,產出更多新科技產品,業績也持續成長,這就是前文所提到的樞紐經濟。


這種「大者恒大」的經濟現象,對於小規模企業的成長,反而是一種不利的經濟環境。例如一些新創團隊憑著技術的創新在市場上找到生存機會,但卻常常面臨科技巨頭企業龐大的網路效應,因而被邊緣化或被收購,此種情形在AI領域也不例外。於是,筆者提出另一條發展路線:以AI資料平台型企業來掌握資料平台系統,並提供API銜接到某行業裡的各個資料來源,成為行業的巨量資料,做為機器學習的基礎。


如何經營「平台」,創造外部性效益

平台就像花轎,必須用心設計利益給抬轎者,才會有商業價值,才會繁榮發展。反之,做平台如果只盯著客戶和平台上的貨品(或服務),都可能會徒勞無功!


打造平台就像建造一個菜市場很簡單,找一塊地就行了,但不能有了消費人流才做平台,反而應先有平台才彙集消費人流。所以,抬轎者是平台生命力的來源,然而抬轎者往往不是直接關係人,許多人都將之遺漏了。由於是把利益給抬轎者,如同做一個套餐給客人享用時,發現自己?有產品不一定充足(例如少了可樂),於是從協力廠商(如可口可樂)取材結合自己產品,組合成客人可享用的套餐;於是支援平台的供應商愈來愈多,提供的套餐也愈來愈完整、趨於多樣化了。


以上說明「AI平台型企業」透過平台的支撐,逐漸位居盟主地位,心胸要寬大、眼界要高遠,先設計卓越方案來幫抬轎者謀中利,幫協力廠商謀小利。於是,所有抬轎者、協力廠商都離不開這個共用平台,一起替整個產業謀共利。


蝦網大戰給台灣AI產業的啟示

從上述可知,台灣AI產業的成功之路,很可能不在於行業應用,而在於行業平台。從蝦網大戰,台灣PCHome毫無招架之力,可以給台灣AI產業發展一些贏家策略的啟示:沒有夠大的市場規模,專注於應用很容易引來外患或入侵。


那麼,沒有大規模腹地市場的台灣該如何避免遭受外來競爭者的入侵呢?古人想到了建立萬里長城、都市城牆、客家土樓、四合院圍牆等來避免遭受外患入侵。試想,台灣AI產業的萬里長城、四合院圍牆等又在哪裡呢?沒有堅固的城牆,只專注於打造自造機器人基地、以人工智慧學校培養行業AI人才,豈不是等待成為外來入侵者的魚肉呢?


《孫子兵法》有言:「守則不足,攻則有餘」。目前台灣推展AI產業的策略,很可能是一條沒有設防的戰線,隨時因外部入侵而全軍覆沒都未可知。至於解決之道,自古以來,都沒變過:建立城牆,重兵駐守,這其實很簡單,也就是打造系統平台(城牆)來保護各行業的AI應用。有了平台(城牆)保護,行業應用是有保障的,台灣AI的投入和辛苦耕耘,才是有保障的,前途也是光明的。


**刊頭圖 (source:http://s3.amazonaws.com)


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