乾明 鱼羊 发自 凹非寺
量子位 报道 公众号 QbitAI
有多少公司正以 AI 之名,行人工之实?
在 AI 落地大潮下,谁有真本事,谁只会玩概念,已经开始显现出来。
刚刚,《华尔街日报》就曝光了一家海外伪 AI 明星公司 Engineer.ai。
这家总部设在美国洛杉矶和英国伦敦的公司,一直以来都声称,使用 AI 技术在很大程度上实现了移动 App 的自动化开发。
依靠这一故事,它获得了 2950 万美元(约合人民币 2.1 亿元)投资,包括孙正义软银旗下专注投 AI 的 Deepcore 基金,也是其股东。
然而讽刺的是,Engineer.ai 的真实业务开展中,并没有使用 AI,用的是来自印度的程序员冒充 AI。
用人装 AI,挣了 1 个多亿
Engineer.ai 成立于 2016 年,声称要打造一个平台,将 AI,设计师团队和开发者团队结合在一起,构建定制化的数字产品。
2017 年,Engineer.ai 推出首款 AI 平台产品 Buider V1。
官方介绍,使用 Builder,无需具备任何技术,只要你有想法,就可以创建一个新的移动 App 项目,速度是现在开发流程的 2 倍,成本只需1/3。
Engineer.ai 表示,借助内置的人类辅助 AI Natasha,就能实现移动 App 的自动化开发。
只需要大约一个小时,能帮助客户从零开始完成 80% 的移动 App 开发任务。
这一故事,引起了不少风投机构的兴趣。
在 2018 年 11 月,Engineer.ai 筹集了2950 万美元(约合 2 亿元人民币)的A轮投资。在当时,这是欧洲数额最大的A轮融资之一。
投资方,是苏黎世的风投公司 Lakestar 和新加坡的 Jungle Ventures,以及软银旗下的 DeepCore。
该公司的创始人 Sachin Dev Duggal 在一份声明中表示:
有了 Engineer.ai,每个人都可以在不学习编程的情况下实现新想法。
就在被《华尔街日报》曝光之前,Engineer.ai 还在网站上发表博客文章说,自己家的机器能构建一个 App 60% 的部分,其余部分则由人类完成,但具体细节涉及商业秘密,他们拒绝详细说明。
但现在,这个灵感和产品之间的“AI 桥梁”却被曝出没有 AI,只有人工。
《华尔街日报》以及这家公司的数位前员工和现任员工表示,Engineer.ai 根本不使用 AI 汇编代码,背后实际上是来自印度和其他地方的工程师在完成大部分的工作。
直到过去两个月里,Engineer.ai 才开始研发自动化应用程序构建所需的技术,想真正用上 AI 还得一年多的时间。
在今年 2 月,Engineer.ai 也遭到了起诉,直指其夸大了自身 AI 实力,以获取投资。
起诉者不是外人,就是其前任首席商务官 Robert Holdheim。
根据 Holdheim 的说法,创始人 Duggal 告诉投资人,Engineer.ai 已经完成了 80% 的 AI 工具开发,但实际上,他几乎就没开始。
就算在这样的模式下,这家公司还是在 2018 年获得了 2310 万美元(约合人民币 1.6 亿元)的收入,65% 来自于印度。
在 2018 年底完成融资的时候,Engineer.ai 也表示,2019 年将实现 4500 万美元(约合人民币 3.2 亿元)的收入,并预计印度的贡献将达到 3500 万美元。
Engineer.ai 方面表示,他们“非常清楚自己做了什么”,并强调公司采用的技术准确来说是“人类辅助 AI”。
而软银,并没有给出回应。
那么,Engineer.ai 是个案吗?
当我们把镜头往上拉升,纵观整个 AI 产业,或许牵涉面不窄。
AI 落地骨感
今年 3 月份,风投公司 MMC 发布报告表示,在欧洲有 40% 左右的创业公司,都是假 AI 公司。
它们在报告中指出,没有任何证据能够表明它们使用了 AI,而只要打上 AI 标签,吸引的资金要多 15-50%。
这些所谓的 AI,和 Engineer.ai 一样,只存在于论文中、Demo 中、产品的介绍中。
为什么?因为落地太骨感了。
就算谷歌、Facebook 这样的 AI 重镇,也遭遇着这样的情况。
今年 5 月份,《纽约时报》报道称,谷歌能够自动打电话的 AI,被称赞通过图灵测试的 Duplex,背后有真人在伪装。
使用 Duplex 成功预订 4 次餐厅中,有 3 次源于 Duplex 背后的人工。
而在之前,打电话 AI Duplex 背后还有人类呼叫中心这件事,谷歌之前从未披露过。
甚至一直以来,谷歌展现的姿态,都是完全 AI,完全自动化,完全不需要人类。
只是之前官方博客里,有云淡风轻提到过,机器能够自主完成大部分任务,并识别自己无法处理的情况,然后让人类来处理。
但现实呢?这项技术还很年轻、使用有限。目前谷歌仍在使用人工呼叫来帮助获取数据、训练 AI。
有谷歌铁杆支持者认为,谷歌这样谨慎而不激进地引入 Duplex,是明智的。
但炫酷的 Demo 和尴尬的现实对比下,无疑是一记耳光。
还有一些公司,遭遇落地骨感的过程中,也是方法频出。
比如美国的一家自动驾驶货运公司Starsky Robotics,核心目标和所有的无人驾驶公司一样,致力于让卡车自动驾驶。
2018 年 2 月,这家公司将无人卡车开上了佛罗里达州的公路上,完成了一次长达 7 英里的无人驾驶。
成立 3 年以来,已经从 Y Combinator、Sam Altman 等投资方获取了 2170 万美元资金,约合人民币 1.5 亿。单从投资方和融资额度上来看,也算是一个有潜力的公司。
但科技网站 TechCrunch 报道称,这家成立 3 年多的公司,只有 3 辆无人卡车,普通卡车则有 36 辆。
有一半的员工,都在致力于运营有人类司机驱动的卡车运输服务,这项服务已经开展了近两年,为客户运送了 2200 多批货物。
why?
因为需要普通卡车业务的反哺,需要数据,更需要收入。
Starsky 的 CEO 斯特凡·塞尔茨-阿克斯马赫(Stefan Seltz-Axmacher)说,这是公司长远发展的关键,他说:
如果没有人类司机驱动的卡车运输业务,Starsky 永远不会拥有一个可运营或者盈利的无人卡车业务。
AI 真的充满魔力吗?其带来的效益提升无法忽视,也能够带来变革。但这个过程中,会困难重重。
AI 公司正在经历价值重估
现在,时间已是 2019 年,当我们谈论 AI,一切都有了根本性的不同。
2016 年前后,AlphaGo 一鸣惊人以来,AI 靠着概念、愿景和人才,囤积了大批资源和融资,享受着前所未有的估值发展体系。
但如今,落地、交货和营收,甚至盈利,正在成为技术价值的最佳证明。
AI 愿景依然美好,但现实前所未有骨感,行业也开始进入整合期。
一方面,从估值、市值到商业化能力,AI 和 AI 公司都在经受前所未有的考验。价值被重估,行业理性回归,商业模式大考,总之,一切重估。
另一方面,固有格局疆界开始动摇。
有公司与公司之间的边界,视觉创业公司切入语音和芯片,芯片公司加码软件和算法,语音交互企业攻入视觉领域,核心还是 AI,但不再有成规固土,边界在不断破立中重塑。
在竞争最激烈的领域,第一阶段的战争甚至已经结束,曾经灿若群星的一众 AI 新势力,现在层次分明,甚至有公司已无力参与下一阶段竞争。
还有行业与行业的边界,技术公司通过 AI 线下落地,场景企业也在加持 AI 攻坚技术,都说 AI+,但新增红利归属谁,最大红利谁吃掉,胜负难分。
一个洗牌的时代已经来临,深度泛滥、伪 AI 创业的公司难有未来。
一个新的时代也正在来临,落地为王,技术价值转换为商业价值的公司,一定是未来。
你觉得呢?
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