FaceBook投资人:下一家伟大的科技公司这样诞生!

智东西(公众号:zhidxcom)
文|海中天

最近一段时间,AI和机器学习技术取得了许多突破,计算机可以更好理解世界,可以做出回应。谷歌最近在Android中引进了AI技术,AI与机器学习将会拥有更大的应用空间,进入一切产品,包括无人机和医疗诊断设备。

至少风投公司Andreessen Horowitz的创始人马克·安德森(Marc Andreessen)就是这样认为的。20年前,安德森创办了网景,这次创业让他赚了许多钱。后来,他所创办的风投公司投资了许多成功的企业,比如Facebook、Twitter、Airbnb、Slack、Lyft。安德森与创始人、投资人接触频繁,他要特色下一个目标,打造更棒的科技公司。

安德森认为,最近AI取得了一些突破,这些突破可能会孕育出新一代科技企业,它们很庞大,会变得更重要。与此同时,安德森还认为,一些产业对技术变革保持顽固的抵抗态度,在经济的每一个角度,各行业都要多引进软件技术,让它发挥更大的作用。

最近vox网站采访了马克·安德森,在采访中,安德森谈到了对下一家伟大科技公司诞生的机会可能在哪,以及技术正在怎样改变现有社会产业的各方面,安德森的视角对创业者、对科技和传统产业从业者都极具参考价值。

对话内容如下:

FaceBook投资人:下一家伟大的科技公司这样诞生!

下一个大变革在哪里?

主持人:下一家伟大的科技企业将会从何处诞生?1990年代,谷歌与亚马逊诞生,到了2000年代,出现了Facebook和Uber。很显然,可能有那么一家企业,我们没有听过它的名字,但是它会变成巨无霸。尽管如此,回看过去6年所创办的企业,很难想到有哪一家可以强大起来,变得跟谷歌、Facebook、亚马逊一样强大。

安德森:从过往传统来看,只有当新平台、新架构出现时,才会诞生类似的企业,也就是新一代技术出现时会有这样的企业形成。上一次出现这样的事,还是因为智能手机、手机APP的兴起。2007年智能手机正式出现,到了2010年或者2011年许多APP已经定型。很显然,一些以智能手机作为核心的企业将会变得更重要。就在4年前或者2年前,这种趋势还不太明显,今天却很显然了。

如果智能手机架构变革是最新的一个大变革,感觉AI、VR、自主化(autonomy,比如无人驾驶汽车)、语音、物联网可能会成为新一轮变革的候选。最明显的就是AI,感觉会有一大批新的产品和企业诞生,它们是以AI来推动的。

在这些领域,Facebook、谷歌、亚马逊付出的心血最多,但是除了它们还有许多的创业公司。我认为,会有新一代、重量级AI公司出现,许多企业刚刚才开始浮现。

主持人:很长一段时间以来,人们就在谈论AI,但是商用却很扑朔迷离。你的看法为何不同呢?

安德森:最开始时我也保持怀疑态度。虽然没有多少人知道,但是在1980年代曾经出现过AI泡沫,当时许多由VC支持的公司获得了投资,它们疯狂成长,烧钱无数。

我认为这一次会有所不同,最大的变化出现在2012年的ImageNet 竞赛中。2012年,在图像识别方面计算机已经超过了人类。这是一次具有实际意义的竞赛,它让评估有了标准。

在随后的4年里,突破性创新一个接一个出现。首先还是图像识别出现突破。现在识别视频中的目标也有了突破。如果可以识别视频中的内容,可以在实时视频中识别,可以实现自主化。

我们投资了一家名叫Skydio的公司,它开发完全自主运行的消费无人机。这是一种不同的产品,与现在消费者可以买到的无人机完全不同,它拥有不同的功能,相当强大。不需要人操纵,无人机可以追随你。你在雾中奔跑,它会导航,可以在树枝间穿梭,不需要人控制。这种无人机的价格是消费者可以承受的,它的功能却像科幻小说一样。

我们还看到,深度学习已经可以用来侦测心脏机能。我们投资了一家名叫Freenome 的公司,它用机器学习技术为患者做血活组织检查,诊断癌症,这种技术看起来很不错。

在AI方面大企业有何优势

主持人:在科技产业有一个经典的问题:“这是一件产品,还是一项属性?”看看谷歌、Facebook和亚马逊,所有的企业都向AI投了许多钱。Siri最开始是一家创业公司,但是很快就被苹果收购了。未来AI是否会以大型、独立企业的形式出现,它们拥有新的产品?还是AI会变成创新,被现有大企业吸收,用来改进现有产品?

安德森:2年前,我曾认为大企业将会占据统治地位。大企业有几个优势:

——大企业有许多的人才,知道如何开发类似的东西。大企业可以支付更高的薪水,比创业公司更高。大企业可以像对待体育明星一样对待他们。总之,大企业可以将一切人才全都招进去,搞得市场上找不到人才。

——项目很大很复杂。这是一个非常先进的新技术时代。亚马逊开发Echo项目时动用了1500名工程师,开发了4年。作为创业公司,你根本比不上。

——AI研发需要很多的数据。ImageNet之所以取得突破,部分是因为拥有了庞大的数据,可以用来训练算法。从理论上讲,大企业(比如谷歌Facebook)拥有海量的数据,而创业公司比不上。

在过去的2年里,这些方面的每一个部分都有了一定程度的改变。突然之间,市场上出现了更多的计算机毕业生,他们知道如何做,因为现在已经是计算科学的新时代。你突然有了许多的工程师,之前他们在大的孵化器工作,现在他们可以自己创业了。

在谷歌之外,还有许多的无人驾驶汽车公司存在,比如Otto,它与另外6家企业正在竞争。

与此同时,技术本身变得更容易驾驭了。我们看到许多有趣的项目,不需要1500名工程师来研究,5个人就行了。谷歌开发了TensorFlow,它可以搭建深度学习组件。有许多创业公司选择TensorFlow,在上面运行自己的项目,在几年前这样做还是不可能的。

科学本身也在不断进化。研究人员开始知道如何用小型数据集开发深度学习技术。一些创业公司找到办法获得大量数据,还有一些找到捷径,即使没有庞大的数据也可以运行算法。

无人机与无人驾驶汽车

主持人:看起来这些AI应用可以变成业务,不一定非要大企业才能做。在一些大市场,比如无人驾驶汽车,大企业似乎还是拥有优势,小企业很难匹敌。

安德森:你可能还存有这种想法,就是说企业会在现有产品上添加AI。事实上并非如此,我们所看到的是全新的产品,它是之前不存在的。

例如无人机,你今天购买一架无人机,可以自己操纵,20分钟之后你要跑到树林中去寻找了。你觉得很有趣,但是它撞坏了,必须买架新的。

现有的无人机制造商早就在高谈阔论,说要增加新功能,让无人机可以追踪用户。一些新企业决定增加这种功能,在Kickstarter上有许多项目都承诺将会增加这一功能,这样的项目有几十甚至几百个。但是没有一家企业可以让它变得实用起来。

为什么?因为它不是一项属性,它是全新的架构。无人机必须重新开发,以AI为基础开发。新企业认为大疆、其它无人机制造商所开发的只是一项属性,而他们所开发的却是全新的架构。

这是一个例子,一个与本质再造有关的例子。如果我的观点是正确的,那么现有的无人机都会被淘汰。

至于汽车制造商,它们认为“无人驾驶”是一个属性,可以植入现有的汽车。硅谷企业看法不同,它们认为无人驾驶是全新的架构,它从根本上改变汽车的行驶方式。

产业的分化

主持人:听起来会有许多的创新出现。与此同时,利率很低,整个经济增长速度很慢。当利率降低时,融资借钱应该会变得更容易,市场上应该会出现投资高峰。但是数据却告诉我们,现在省钱比投钱更重要。你如何看待这一趋势?

安德森:现在的产业分成两种。一些产业接受技术的速度很快,提高生产力的速度很快。电视机、计算机设备、媒体、食品产业就是这样的。彭博社曾经发布过一篇文章,说食品的价格正在下降,因为食品生产技术变得更出色了。

在经济上存在这么一些行业,它们的生产力增长速度很快,价格也在快速下降。还有一些行业不同,许多人都在担心工作职位会丢失,或者业务转移到中国、墨西哥。有人说破坏力太大了,技术变革太大了。硅谷的孩子们正在向经济泄愤。

正因如此,一些行业的价格正在快速上升,比如医疗健康、教育、建筑、处方药、老人护理、儿童护理,这些行业技术变革很少。有一些行业的生产力没有提升,创新不足,没有什么颠覆技术,于是出现了垄断、寡头、卡特尔、政府主导的市场、价格固定机制,这些行为都会导致机能失调,迫使价格进一步上升。

政府向这些市场投入更多的补贴,但是这些市场根本不适应,所以补贴只会导致价格进一步上升,高等教育就是这么一回事。

在这些领域,许多人会抱怨,说生产力增长不够。这些行业技术改进不明显,但是支付的钱却很多。

从大局来看我们会陷入困惑,好像行业正在缓慢前行。但是事实并非如此。

一些行业的价格在下降,速度很快,一些在上升,速度也很快。随着时间的前进,成本增加的产业会拖累整个经济,消费者看到自己的收入被健康护理、教育所吞噬。

在我看来,问题很明显:在整个经济中有一些行业的价格在上升,因为技术普及、创新、颠覆的力度不够。我认为,我们并没有走进技术泡沫,我们处在科技尘埃中。技术不够多,这不是问题的关键,人们对技术不感兴趣,这也不是问题的关键。问题在于我们的技术还不够,一些“卡特尔”式的传统产业很难被颠覆。

改变劳动密集型产业

主持人:低增长产业有一个特色,那里的劳动力很密集。如果员工将时间花在这个行业,你必须支付很多的钱,比如护士、老师、保姆等。你可能听到过一个概念,它就是Baumol所提出的“成本病”,意思就是说当产品制造变得越来越便宜,人们就会将更多的资源投向稀缺的东西,它就是劳动力。

这个问题是不是固有的,根本无法改变,我无法判断。但是的确有一些行业劳动力很密集,增长缓慢,和其它行业相比,这些行业的成本会上升很快。

安德森:从宏观我同意你的看法。这种描述准确反应了当前的现状,Baumol的理论的确很精辟,成本转移正是这样进行的。

有一点我需要指出,一个产业之所以被称为劳动密集产业,因为它一直就是这样,未来呢?并不一定非要这样。如果查看1980年代的生产文献,就会发现当时的生产可以自动化,但是零售无法自动化。当时就会有一种看法,似乎零售永远都会是劳动密集型产业。分销需要劳力,必须有人存储商品,为客户结账,必须有人帮助用户将东西装上汽车。

后来事情出现了变化,电脑结账、激光扫描出现了。事实证明激光扫描并没有提高生产率,因为它要花费时间。有一半的机会激光扫描无法使用,你必须查看价格。它可能还降低了生产力,因为商品上可能没有价格标签,你认为这种产品不需要标签。

当时许多人都深感失望,因为零售似乎无法提高生产力了。在过去20年,零售的生产力大大提高。最开始是沃尔玛,它打造了现代化的供应链,然后是亚马逊。将物理产品变成软件产品是生产力改进的第三层,比如将音乐变成MP3或者流媒体内容,比直接到店铺购买CD效率更高。

正因如此,零售产业一些巨头原来纯粹依赖人力,现在全部已经自动化。曾几何时,因为零售职位的消失,许多人还曾沮丧过。

主持人:真的这样吗?零售产业聘请的员工达到500万,美国劳工部还制定目标,在未来10年增加7%的就业人口。

安德森:的确如此。零售店员的数量的确在增加。但在未来10年里,银行出纳的数量也会增加。最终可能会下降。在过去30年里,虽然ATM、在线银行大行其道,但是银行出纳的数量却在增长。突然之间,服务出现了分化,银行让员工提供更高质量的服务。

Vinod Khosla曾经在文章中表示,医生将会远去。他认为,由于计算机诊断会变得更聪明,未来不再需要医生了。我认为他的说法完全错了。医生的职业会转移,转到更高水平的服务上,未来强大、聪明的计算机会成为医生,原来的医生会承担更重要的工作,获得更好的报酬。

正因如此,我对经济才会保持乐观态度。我们可以创造众多的职位,大幅提高生产力。许多人可能认为二者存在冲突,实际上并不是这样的。


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