[AI創業]AI新創能學Google與FB擁技術自重嗎？

剛剛結束的台灣人工智慧年會把台灣AI風潮帶到最頂點，Google董事總經理簡立峰曾經分享，「Google若進行5000項AI專案，最後證實有用的不到10項，論文演算法講得頭頭是道，但實作後好像不是這回事，許多參數調不出來。」這段話道破了AI創新和創業的本質。

首先，創新跟創業一樣，無論什麼題材，整體就是成功率極低，不會因為你搭上了某輛技術列車，成功率就會大大提高，頂多就是搭著市場當下關注的題材，在一段時間內較容易從市場取得資本。

而AI創業實在沒有理由是個例外。

先射箭再畫靶行得通嗎？

許多AI創業公司會先以擁技術自重，然後再尋找這項AI技術可以應用在什麼市場的需求上，這其實是一種「先射箭再畫靶」的作法。

先不說新創公司通常手上沒什麼資料拿來做AI訓練素材，與公開資料集大家都拿得到等，這幾個既成事情；最關鍵的是AI創新本質是數位創新，經營邏輯和框架不會跳脫數位經濟的本質。

數位創新要能規模化，重點不在你有多強的技術，而在於你是否能想出辦法掌握市場的需求方經濟。

或許有人會問：Google和 Facebook不就是一直靠著技術突破，不斷創造巨大的商業價值嗎？這個看法只說對了三分之一。

在技術之外的網路外部性與邊際效益遞增

這些全球科技強權之所以能不斷創造巨大價值，讓股價衝天、讓員工捨不得離開，在技術之外，靠的是網路外部性（network externality,又稱網路效應 network effect）和邊際收益遞增（increasing marginal revenue）兩種經濟效應。

「網路外部性」在數位經濟興起之後，已經被業界充分理解，簡單來說，幾家科技公司掌握了用戶規模和服務的入口，除了越多人使用服務會讓服務本身越有價值、形成正向循環外，也表示一點點服務的改善，就可以產生出巨大的新商業價值，彼得·泰爾（Peter Thiel）也在他的經典書籍《從零到一》中特別提到網路外部性的重要，這個效應是數位產品的本質。

試想，Google在電腦視覺技術上面改善1%的辨識率，背後代表的可能是10億美元甚至是百元美金以上的廣告新產值。

但是同樣的改善率放在一般的新創公司呢？可能對公司增加的產值寥寥可數到可以忽略的程度，頂多發發論文和一些公關稿就沒了。

因為巨量廣告的基礎和需求方規模經濟本來就是掌握在科技巨頭身上，而不是一般新創公司。

「邊際效益遞增」則是知識經濟當中的本質現象，講的是在知識依賴型經濟中，隨著知識與技術要素的投入增加，產出會越多，而生產者的收益會呈現遞增的趨勢。

傳統的農業經濟和工業經濟均是物質資源依賴型經濟，物質資源具有明顯的排它性特徵：其使用價值在某一時刻只能被一個使用者所占有和使用。同時物質資源是稀缺的，使用時必須消耗它，隨著其使用量的增加，成本越來越高。

最終導致生產者收益的遞減。知識性資源具有共用性，同一知識可以被多個人同時占有和使用。並且在使用過程中不會消耗它，只是利用它，在使用過程中還會產生新的知識。信息資源和知識資源在使用時還是一種積累和開發的過程，在重覆使用過程中成本遞減。從而會帶來遞增的收益（註1）。

科技巨頭們為什麼不斷把最尖端的技術不斷開源、毫不藏私呢？

因為這些開源的程式碼不是這些公司的核心競爭優勢，「網路效應」和「邊際效應遞增」才是真正的競爭優勢。

開放這些程式碼是為了更加利用既有的網路外部性，形成更大的用戶規模，一家新創公司如果發展出TensorFlow這種了不起的框架，或許會小心翼翼地當做智慧財產權保護、視為公司的核心資產、甚至於想要從中直接收費盈利；但對於Google來說，TensorFlow就跟其他所有產品一樣，是了不起的技術創新沒錯，但其核心目的是擴大其他產品的網路效應，這兩種商業經營邏輯在本質上完全不同。

兩個效應加在一起，形成數位經濟當中「大者橫大」的極化現象，所以 Google、Facebook 與Amazon等幾家公司，可以不斷吸引到最頂尖的知識型人才，不斷投入新技術和新知識型產品的生產，而且每年還可以不斷成長，最近哈佛商學院的學者也把這些經濟現象用一個更潛顯的名詞來概括：Hub economy（樞紐經濟），只要掌握了用戶和服務的入口，你想幹麻都可以。

結語

回歸到AI創新這件事情，其本質也是數位技術，因此在市場上要能切出一道破口，立刻會面臨科技巨頭籠罩的網路效應。

明年開始，當大家開始發現AI創新的本質其實和之前並沒有任何不同，也是數位經濟的一部分的時候，就可能會出現AI創業的一波泡沫化。

面對這樣的狀況，一種經營策略是利用AI人才稀缺的現狀，運用高薪加上資本市場的操作，想辦法在短時間內快速圈住AI人才，尋求被大公司人才併購出場，快速賺一波資本財，但這種作法是否真正為市場創造出新價值，則是一個問號。

回歸到辨識市場需求，先找靶再射箭，出發點一定是想著為市場解決新舊問題和滿足新需求，這還是創業最重要的出發點，AI創新和創業也絕對不例外。

註1：邊際效益遞增文字，引述自MBA智庫百科。

本文由程世嘉授權轉載自其Facebook。

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