如何經營“AI數據平臺型企業”?

作者 高煥堂 臺灣VR產業聯盟主席、廈門VR/AR榮譽會長兼總顧問

1 樞紐經濟

　　本質上，人工智能(AI)的創新是一種數字化創新，其經營框架和邏輯仍然離不開數字化經濟的本質。這種數字化創新的特性就是要能規模化，其關鍵并不在于技術上的優勢，而在于能否有效掌握市場的需求方經濟。因為數字化經濟會創造出一些像Google和阿里巴巴等科技強權，除了技術之外，其特性在于發揮網絡外部性(network externality)和邊際收益遞增(increasing marginal revenue)兩種經濟效應。這種經濟現象統稱為樞紐經濟(hub economy)。隨著網絡外部性的不斷增強，并藉由數字化知識和技術的開源與開放來促進網絡效應，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。

　　樞紐經濟是一種平臺經濟，其幕后就是一個系統平臺，提供開放API支撐(也掌控)蓬勃發展的生態體系，產生了需求方規模經濟。藉由平臺來產生“跨邊網絡外部性”。當平臺的兩側都存在著“跨邊網絡外部性”，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，從而讓平臺經濟飛速成長。

2 平臺的角色

　　例如筆者提倡的AI機器人UBOT共享平臺^[3]，它將產生“跨邊網絡外部性”效益，具體如圖1所示。

圖1  UBOT平臺的跨邊網絡外部性

　　善于運用數字化知識的資源共享性，能有效激發“邊際效益遞增”效益，同一項數字化知識可以讓許多人同時共享，其在使用過程中并不會產生消損，還會在利用的過程中不斷產生新的知識。就如同老子道德經所言：既以為人，己愈有;既以與人，己愈多。因此，數字化知識資源在大量共享的重復使用過程中，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，如圖2所示。

　　君不見，科技巨頭們會持續地把最尖端的技術不斷開源、共享，就是因為這些開源的軟件代碼就是數字化知識，可以持續強化“網絡外部性”和“邊際效益遞增”的效益，來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，這就是剛才所提到的樞紐經濟。

3 中小型AI企業的出路

　　這種“大者恒大”的經濟現象對于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而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絡效應，因而被邊緣化或被收購。這種情形在人工智能領域也不例外。諸如近年來AI的蓬勃發展主要得力于深度學習的表現。起初大家都專注于算法的開發，其競爭力來自于更優秀的算法，帶來更好的深度學習效果。

　　然而，隨著像Google的Tensorflow等開源平臺的推出，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，因而機器學習的系統訓練能力的技術差異化越來越小了。因而，以算法作為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“數據源”的競賽時代。

　　在“數據源”的競爭時代里，中小規模企業已經開始轉向“垂直行業的AI應用”發展路線，而不是強調機器學習算法技術優勢的公司了。此外，本來就是某應用領域的專業公司也開始利用AI技術來強化其競爭力。例如，利用AI深度學習工具來幫忙強化原有產業的服務內容。

圖2   UBOT平臺的“雞生蛋、蛋又生雞”加乘效益

4 AI數據平臺型企業

　　雖然垂直行業的AI應用是一條脫離科技巨頭網絡效應的逃生之路，卻又面對該行業領域的大型公司挑戰。這些大型行業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。于是這些新型的AI公司有可能消失了。筆者提出另一條發展路線——AI數據平臺型企業。這種AI數據平臺型企業建立一個大數據(軟件)平臺并提供API來銜接到某行業里的各個數據源，將一群數據源整合成為行業的大數據，成為一個垂直行業的AI數據平臺。

　　接著，基于行業大數據，搭配優秀的AI訓練能力，成為自己的核心競爭力。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能提供者。其中，各個數據源猶如棉花田，科技巨頭提供紡織機，AI數據平臺型企業則是紡織廠，而行業領域內大型公司就是成衣制造商。

　　無論是技術公司、應用公司或數據平臺型企業都是商業模式的重新定義者。過去的AI技術公司面臨“巧媳婦難為無米之炊”的窘境;而行業大型企業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”商業效益困境。此時，筆者認為將“垂直行業的AI應用”商業模式修正為“AI數據平臺型企業”商業模式則很可能成為中小型AI企業的贏家策略。可以將這一轉變做如下理解，如果各行業的企業自己找數據，自己做AI，猶如自己想喝牛奶，自己找飼料養牛。而各行業的“AI數據平臺型企業”就像牧場企業，有牧羊場、牧牛場等。于是人人天天有羊奶喝，也天天有牛奶喝。

5 如何經營平臺，創造外部性效益

　　平臺就像花轎，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，做平臺如果只盯著客戶和平臺上的貨品(或服務)，都可能會徒勞無功!

　　打造平臺就像建造一個菜市場，非常簡單，找一塊地就行了。但不能有了消費人流才做平臺，反而應該先有平臺才匯集消費人流。所以，抬轎者是平臺生命力的來源，然而抬轎者往往不是直接關系人，許多人都把他們(抬轎者)遺漏了。由于是要把利益給抬轎者，如同做一個套餐給客人享用，就會發現自己既有產品不一定充足(例如少了可樂)，于是從第三方(如可口可樂)取材，結合自己的產品，組合成客戶可享用的套餐，于是支持平臺的供貨商愈來愈多，提供的套餐也愈來愈完整、愈來愈多樣化了。

　　由此可見，平臺型企業透過平臺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，幫第三方謀小利。于是，所有抬轎者、第三方都離不開這個共享平臺，共同替整個產業謀共利。

　　參考文獻：

　　[1]高煥堂.AI思維給人類教育的三項啟示[J].電子產品世界,2018(1):82-83.

　　[2]高煥堂.AI時代的新知識結構：知識3.0[J].電子產品世界,2018(3):76-78.

　　[3]高煥堂.AI產業的生態(Ecosystem)之路[J].電子產品世界,2018(4):80.

　　[4]高煥堂.人類如何向AlphaGo學習出人頭地?[J].電子產品世界,2018(5):76-79.

　　本文來源于《電子產品世界》2018年第6期第81頁，歡迎您寫論文時引用，并注明出處。