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人工智能和机器学习是如何成为谷歌增长引擎的?

在最新的报告中,谷歌战略研究公司Cbinsignts(GoogleStratyteardown)探索并研究了谷歌的母公司字母表是如何利用人工智能和机器学习在企业云计算和服务领域创造收入增长的。此外,该报告还考察了aiphabet如何将搜索、人工智能和机器学习结合起来,在物流、医疗和交通领域进行革命性的变革。与报告的名称一样,CBInsight提供了一个详细的拆除谷歌潜在收购、战略投资和合作伙伴系统的方法,以说明谷歌如何在从新市场创造收入的同时保持其在搜索领域的主导地位。

报告的主要内容如下:

谷歌需要新的人工智能和机器学习驱动业务,其总体成本较低,这使得谷歌能够抵消广告和搜索业务不断上涨的成本。CBInsight发现,负责广告和搜索谷歌两大核心业务的TAC正在增长。目前,整个aiphabetGroup需要注入新的活力,比如人工智能和机器学习:

资料来源:CBInsight,googleStratyteardown

在投资方面,谷歌为人工智能项目设立了两个特别基金:梯度创业(GradientVentures)和谷歌投资计划(GoogleassitantInvestmentProgram),这两个项目都受到人工智能和机器学习初创公司的欢迎。例如,GRadientVentures是一只投资回报基金,专注于创建人工智能扶持公司的人才。一些前科技企业家现在正在管理梯度创业,以帮助其他人将想法转化为公司。目前的梯度创业组合如下:

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来源:   HTTPS://GRADIENT.GOOGLE/

2017年,Google研发方面的投入超过了微软、苹果和Facebook,投入中的大部分都用于了AI和机器学习。在2017年中,亚马逊以226亿美元的研发投入在五大科技公司中排名榜首,而Facebook则以19.1%的份额在研发投入占销售额比例中排名第一。

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来源:CB Insights, Google Strategy Teardown

Google AI主导了当下流行的开源机器软件库和框架以及Tesor Flow的开发,也是Google大脑团队的根基所在。Google对AI、机器学习和深度学习领域的主要研究方法促进了大量的研究成果的产生和发表。而Google大脑的部分职责是与Alphabet的其他子公司合作,以支持和领导它们的AI和机器学习产品计划。CB Insignts对此所提到的一个案例就是Google大脑与自动驾驶部门Waymo的合作,在这里Google大脑将深层神经网络应用于车辆行人检测小组,这样的专利还有很多,如CB Insights所列出的所示:

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来源:CB Insights, Google Strategy Teardown

在Google的财报电话会议上,对AI和机器学习的提及的次数大幅增加,表明公司高管们将这些领域视为增长动力。CB Insights有一个Insight Trends工具,旨在分析非结构化文本,并从中找到基于语言的关联、模型和统计洞察。通过分析Google收益电话会议的记录发现,在最近的一次通话中,AI和机器学习被提及的次数又出现了激增。

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来源:CB Insights, Google Strategy Teardown

Google的收并购战略集中于加强自身云业务,以更好地与亚马逊AWS和微软Azure展开竞争。Google在今年第一季度中收购了Xively,然后在第二季度中又收购了 Cask Data和Velostrata。Google应该会继续收购这些基于云计算的公司,它们可以帮助Google在企业级和中间层中赢得更多客户,这也是如今亚马逊AWS和微软Azure拥有强大影响力的两个领域。

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