Khi chúng tôi xem xét lại các làn sóng công nghệ trước đây, thường là một công ty (hoặc có thể là hai) nổi lên như một người dẫn đầu và trở nên liên kết với công nghệ. Hệ thống máy tính lớn Mainframe trở nên liên kết với IBM, ảo hóa sinh ra VMware, mã nguồn cung cấp cho chúng ta Red Hat, tìm kiếm web được phục hồi bởi Google, và mạng xã hội đem đến cho chúng ta Facebook và Twitter. Chúng tôi cho rằng điều này vẫn chưa xảy ra với AI và học máy (ML).
451 Take:
AI – và các biến thể của nó, đặc biệt là học máy – đây là một công nghệ cho phép máy tính thực hiện những điều không thể thực hiện được trong các mô hình lập trình trước đó. Với điện toán đám mây, mạng và lưu trữ hiện đại, những điều đó có thể được thực hiện ở quy mô không thể tưởng tượng được khi thuật ngữ “trí tuệ nhân tạo” lần đầu tiên được đặt ra vào giữa những năm 1950. Tất nhiên, điều này không thực sự quan trọng rằng liệu AI có sinh ra các công ty phần mềm lớn hay không, nhưng nó chứng tỏ được rằng cách nó đã phối hợp với nhau như thế nào với mọi khía cạnh của ngành công nghệ – và thậm chí còn hơn thế nữa với các công ty trước đây không coi mình là công ty công nghệ hoặc phụ thuộc nhiều vào công nghệ.
Doanh nghiệp tiềm năng – phần mềm công nghệ AI khổng lồ:
Hãy cùng nhau xem xét một số ứng cử viên trở thành công ty AI khổng lồ. AWS, Google Cloud Platform (GCP) và Microsoft Azure là những bộ phận nòng cốt của các công ty khổng lồ chuyên cung cấp các dịch vụ, ứng dụng và cơ sở hạ tầng AI. Chúng tôi cho rằng AI gần như là yếu tố đóng góp lớn nhất vào doanh thu của bất kỳ bộ phận nào trong số đó, chưa nói đến bản thân các công ty; tuy nhiên trung tâm AI có thể nằm trong chiến lược tổng thể của họ.
Trong số đó, có thể nói đến Google là Tập đoàn có sự ảnh hưởng lớn nhất – và chúng tôi hoàn toàn không muốn nói điều đó theo hướng tiêu cực với học máy vì những người dùngđều là các nhà doanh nghiệp. ML không chỉ là trung tâm xếp hạng của các thuật toán, mà việc kinh doanh quảng cáo khổng lồ của nó không thể thực sự hoạt động nếu không có ML trong các lĩnh vực như chiến dịch hiển thị thông minh và công cụ từ khóa đối sánh mở rộng của nó, sử dụng ML để chọn từ khóa cho nhà quảng cáo. Điều đó có khiến nó trở thành một công ty AI chuyên doanh theo cách mà VMware là một công ty ảo hóa chuyên doanh hay không? Thật khó để biết điều đó.
Một lập luận có thể được đưa ra cho Viện SAS (nơi đã tạo ra doanh thu 3,1 tỷ đô la vào năm 2019), đã sử dụng ML hơn 40 năm và cung cấp các công cụ được các nhà khoa học dữ liệu sử dụng để xây dựng và đào tạo các mô hình, nhưng nó có vẻ khá do dự trong việc tự xây dựng thương hiệu như một “công ty AI” (không giống như hàng nghìn công ty khác – nhỏ hơn và kém chất lượng hơn rất nhiều).
Salesforce có lẽ là công ty phần mềm quy mô lớn đầu tiên nắm bắt được tầm quan trọng của AI đối với hoạt động kinh doanh của mình, điều này đã dẫn đến sự ra mắt của Einstein vào năm 2016, và công ty hiện đã triển khai dự án này trên phần lớn danh mục ứng dụng của mình. Trong một số trường hợp, khách hàng phải chi trả nhiều hơn cho các tính năng của Einstein; ở những trường hợp khác, chúng trở thành tiêu chuẩn. Nhấn mạnh lại một lần nữa, chỉ riêng tính năng Einstein sẽ không tạo ra được một lượng doanh thu khổng lồ.
Các mảng kinh doanh ứng dụng của các công ty như Microsoft, Oracle và SAP đều sử dụng AI ở mức độ lớn hơn hoặc thấp hơn, nhưng khi nhìn vào bối cảnh tổng doanh thu thì họ không trực tiếp thu được nhiều doanh thu từ nó.
Truyền thông xã hội:
Các công ty truyền thông xã hội loại bỏ nguồn dữ liệu mà tất cả chúng ta để lại, sử dụng dữ liệu đó để đào tạo và điều chỉnh các mô hình AI của họ nhằm phục vụ chúng ta những gì họ tin rằng đó là nội dung hoặc ưu đãi được cá nhân hóa và phù hợp hơn. Rõ ràng Facebook phụ thuộc rất nhiều vào AI, nhưng nó đã được ra mắt vào giữa mùa đông năm 2004 và thậm chí không bắt đầu sử dụng các thuật toán trên nguồn cấp tin tức của mình cho đến năm 2011. Tất nhiên, nó đã sử dụng công nghệ này và có một bộ phận nghiên cứu nổi tiếng được gọi là Nghiên cứu Trí tuệ Nhân tạo của Facebook, nhưng nó giống như là một kẻ được hưởng lợi nhiều hơn là một kẻ chủ mưu. Trọng tâm của chúng tôi là hoạt động kinh doanh Facebook – chiếm một tỷ lệ nhỏ trong tổng thể công ty. Trong quý 4 năm 2020, doanh thu quảng cáo chiếm 27,2 tỷ đô la và những doanh thu “khác” là 885 triệu đô la, chủ yếu được thúc đẩy bởi doanh số bán tai nghe VR Quest 2, nhưng trong đó cũng có một số doanh thu từ phần mềm Workplace của Facebook, chỉ là không nhiều lắm.
Các công ty chip cũng có thể là những gã khổng lồ về công nghệ AI:
Vô số các công ty chip đã mọc lên trong vòng 5 năm qua hoặc lâu hơn nhằm tăng tốc khối lượng công việc AI đại diện cho một danh mục, điều này cũng đã khẳng định ngôi vị quán quân của các công ty AI lớn. Được thành lập vào năm 1993, NVIDIA đã trở trở nên giống như việc các nguồn GPU của nó hỗ trợ đào tạo học tập và nghiên cứu sâu, nhưng nó có nhiều phương tiện dự trữhơn chứ không chỉ AI – game chiếm phần lớn nhất trong doanh thu của nó, tạo ra 2,3 tỷ đô la trong số 4,3 tỷ đô la mà nó đạt được vào quý 3 năm 2020.
Các công ty khởi nghiệp như Cerebras Systems và Graphcore đang vận chuyển các chip AI nhằm tăng tốc các giai đoạn đào tạo hoặc suy luận của quy trình ML (trong trường hợp của Graphcore là cả hai) và rất nhiều công ty khởi nghiệp khác đang trong giai đoạn phát triển hoặc lấy mẫu với các kế hoạch tương tự để thực hiện đương nhiệm (AMD, Intel và NVIDIA). Nếu chúng không được mua lại bởi một trong ba công ty chip lớn đó trước khi chúng được công bố rộng rãi, một trong số đó có thể lọt vào tầm ngắm công ty AI lớn của chúng tôi, đây có thể là kết quả mà chúng tôi mong muốn tới với tư cách là một trong những xu huớng AI của năm.
Trung Quốc
Để nói về các công ty thực sự có quy mô lớn về AI, chúng ta cần phải nhìn sang Trung Quốc, công ty SenseTime – một chuyên gia về thị giác máy tính giá trị nhất thế giới, đã huy động được ít nhất 1,6 tỷ đô la trong 5 vòng (và có thể nhiều hơn nếu các báo cáo của phương tiện truyền thông Trung Quốc vào tháng 1 được xác nhận) và Megvii đã huy động được 1,4 tỷ đô la trong 5 vòng. Cả hai đều hướng tới IPO ở Hồng Kông vào năm 2019 hoặc 2020 trước khi môi trường chính trị thay đổi. Theo Thị trường Thông Minh Toàn cầu S&P, Megvii hiện đang chuẩn bị ra mắt công chúng trên Thị trường STAR ở Thượng Hải, nhưng vẫn chưa chính thức nộp hồ sơ. Kế hoạch của SenseTime được đồn đoán là sẽ liên quan đến IPO vào một thời điểm nào đó trong năm 2021. Hiện nay doanh thu của cả hai công ty vẫn chưa được tiết lộ, nhưng SenseTime được cho là khoảng 500 triệu đô la, trong khi của Megvii là khoảng 300 triệu đô la.
Những gã khổng lồ phần mềm trong tương lai
Mặc dù không lớn, nhưng ngoài kia có những công ty chuyên về AI rất lớn về mặt định giá, nếu chưa phải là doanh thu. Lấy C3 của AI làm ví dụ. Nó được công khai vào đầu tháng 12, lấy “AI” làm biểu tượng đánh dấu trong quá trình này và thấy giá của nó mở ở mức 100 đô la sau khi được định giá ở mức 42 đô la. Vốn hóa thị trường của nó hiện vào khoảng 13 tỷ đô la và doanh thu của nó được thiết lập là dưới 200 triệu đô la vào năm 2020. Theo Thị trường Thông Minh Toàn cầu S&P, DataRobot đã huy động được 320 triệu đô la vào ngày 11 tháng 11 – với mức định 2,8 tỷ đô la sau khi được định giá. Theo cơ sở dữ liệu công ty tư nhân của 451 Research, doanh thu của nó vào khoảng 140 triệu đô la. Databricks – một kiểu công ty khác với C3 và DataRobot vì nó là nhà cung cấp nền tảng phân tích dữ liệu – gần đây đã huy động được vòng tài trợ chuỗi G 1 tỷ đô la với mức định giá 28 tỷ đô la, nhưng một lần nữa thật khó để khẳng định rằng đó là một công ty chủ yếu là về AI. Thị trường IPO hiện đang rất sôi động đối với các loại công ty phần mềm, vì vậy một trong số các công ty này có thể trở thành một gã khổng lồ AI độc lập hoặc sẽ trở thành một trong những công ty phần mềm lớn nói trên.
Nguồn: spglobal.com