報告 | 大資料AI生態圈重新洗牌, 哪家C位出道, 哪家不幸出局?

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2018,是Big Data和AI領域既讓人興奮、又發生複雜變化的一年。在矽谷,來Offer小編隨便進個咖啡館,都能聽到人們在討論關於大資料和人工智慧的話題。

AI有哪些新趨勢值得你關注?各大公司在AI上將怎樣佈局?哪些人才最搶手?

下面這份2018 Big Data和AI生態報告,來Offer將帶你一一瞭解今年的AI新趨勢和動向。

誰上道了,誰又出局了?

自2017年開始,大資料和人工智慧的生態圈較為穩定。

以下是各公司在Data領域的“勢力分佈圖”:

其中,有幾家已經上市的startup“冉冉之星”,如Cloudera, MongoDB Pivotal和Zuora。

此外,如下這幾筆收購也值得關注:

  • Mulesoft(被Salesforce以6.5億美元收購)
  • Flatiron Health(被Roched以2.1億美元收購)
  • Appnexus(被AT&T以1.6億美元收購)
  • Syncsort和Vision Solutions (由Centerbridge Partners以12億美元收購)
  • Moat(被甲骨文以8.5億美元收購)
  • Integral Ad Science(被Vista Equity Partners以8.5億美元收購)
  • eVestment(被納斯達克以7.05億美元收購)
  • Kensho(被標準普爾以5.5億美元收購)

有趣的是,除了Mulesoft之外,上述這些公司總部都設在東海岸(紐約,波士頓和亞特蘭大)。

在投資方面,對於一些大資料和AI初創公司來說,2018是一個大型融資年。

尤其是在中國,一些超大型投資包括:

Bytedance(位元組跳動/今日頭條,2017年兩輪合計融資30億美元);

NIO(蔚來汽車,2017年兩輪合計融資30億美元);

SenseTime(商湯科技,2017年和2018年合計融資8.5億美元)。

幾大趨勢

01

Data生態系統充滿活力

在資料領域,Big Data, Data Science, Machine Learning, AI都在井然有序地發展著。各個企業都在快馬加鞭地進行“數字化轉型”,越來越多的傳統行業進入到了data-drivin的大隊伍裡。

Data領域的許多細分領域都在迅速擴大規模,包括:Streaming/Real-time,Data Governance,Data Fabrics/Virtualization。

人們對人工智慧的興趣激增,也為AI晶片,GPU資料庫,AI 開發工具和平臺提供了巨大的機會和資金,使得更多企業開始把機器學習和資料科學投入實際使用。

02

Data技術逐漸代替老技術

陳舊的IT技術逐漸被現代化的Data技術取代。

在大資料市場的“技術採用生命週期”(Innovation Adoption Curve),已經進入到了“被晚期大眾採用”的階段。

這意味著,絕大多數人已經接納了的大資料技術。

03

雲服務競爭更加激烈

大型雲服務供應商(如AWS,Azure,Google Cloud Platform,IBM等)呈現了驚人的增長速度。

這些供應商每個季度的收入都是數十億美元起。

一些業內人士,開始擔心 “供應商鎖定”(Vendor Lock-in)問題的加劇。

由於雲服務市場幾乎被幾大供應商包攬,很多公司都因缺乏更多的選擇,而依賴於單一供應商。

最慘的是同類產品的創業公司 — — 他們在這個被大供應商瓜分的市場夾縫裡,步步維艱。

不過,隨著雲服務服務種類的增多,只要有足夠的差異化,初創公司仍然有很多機會。

04

資料安全成為全球性議題

不論是近期的Facebook資料門、還是Equifax大規模資料洩漏……資料領域的陰暗面逐漸暴露出來。

如今,所有事物都在迅速“資料化”,如何加強資料行業的監管,如何加強這一行業的責任感,如何讓企業和百姓都受益,就顯得重要起來。

要提到解決資料安全問題的方法,區塊鏈技術可以是其中之一。

加密經濟學(Crypto Economics)的出現,讓人們可以更安心的提供個人資料。當然,這一切仍然處在早期的試驗階段。

人工智慧與機器學習現狀

01

對人工智慧的研發瘋狂依舊

用“瘋狂”一詞,形容過去一年人們對人工智慧的研究,並不為過。

從“AlphaZero”到“生成對抗網路”(GAN),Vicarious的新遞迴皮質網路,Geoff Hinton的新膠囊網路……新進展的釋出速度驚人。

不過換個角度看,雖然研究看似瘋狂,但在應用領域,人工智慧和機器學習仍然處於早期階段。比如語音識別、影象分類、物體識別等,在應用領域要走的路還很長。

02

Deep-Learning創業公司風頭強勁

在過去一兩年中,基於Deep-Learning的創業公司呈現出了全球性的爆發趨勢(在加拿大,法國,德國,英國和以色列尤為活躍)。

一些在2014–2016年成立的AI創業公司,提早開始規模化生產,他們帶來了許多有趣的產品,包括健康和金融領域的產品等。

第四次工業革命給垂直領域的創業公司帶來新一輪的機會。Deep-learning將在未來幾年為人工智慧的應用持續帶來價值。

想學習整個科技界都風靡人工智慧與機器學習技術?想加入Data和AI行業卻不知從何入手?

E/N/D

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