为何说 AI 公司难以平台化

AI公司难以实现平台化,主要原因是项目定制化需求高,数据处理、算力投入大,算法与深度学习框架的定制化,以及工业部署的复杂性。每个环节都需要专业AI工程师的定制支持,使得平台化变得困难。

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平台经济是每个公司的梦想,一旦拥有自己的平台,大量 B 端、C 端客户零门槛、低成本接入,那么就可以在家躺着收钱了,比如支付平台、购物平台、打车平台、社交平台等等。AI 公司也不例外,然而梦想很性感,现实很骨感。

0、从商汤说起

商汤从2021年12月份上市以来,到现在市值还坚挺在2000亿港币,我就觉得不可思议。商汤估值如此之高,有个重要的因素是商汤给市场一个憧憬,就是产品初期投资庞大建立平台,平台建立后再加入客户的成本就开始降低,客户越多摊分成本就越低,后期边际利润就实现最大化。

然而,商汤所做的生意多以项目定制化为主,即是因应不同客户去度身订制相应产品,由于应用场景难以泛化、环境变化因素太多,为 A 客户订制的模式,并不适合 B 客户。所以,当商汤为不同客户订制不同解决方案时,商汤本身就由平台供应商变成了方案解决商,失去边际效应最大化优势,AI 行业内都知道,定制化成本投入相当高。接下来,我将从技术层面分析下 AI 公司为何难以做到平台化。
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1、从数据到算力

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