全球AI独角兽多维度分析:如何增长,如何扩张?

全球AI独角兽多维度分析:如何增长,如何扩张?-机器成精
根据全球知名创投机构CB Insights的报告,从2010年到2019年7月底,36家私营企业加入全球独角兽俱乐部。那些将机器学习作为核心竞争力、销售AI软件和制作AI芯片的公司被定义为AI公司。

地理分布

从地理分布上看,6个国家成为独角兽们的诞生地,而美国(16家)和中国(12家)则引领了趋势。不管是在人才数量、初创企业数量、金融环境和货币政策,中美两国都被普遍认为是全球AI领域的领先者。

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从目前的情况来看,美国和英国的初创企业具有先发优势,它们从2014年到2015年就开始成为独角兽企业。因为早期AI企业的估值更看重人才和算法,而这两个国家恰好拥有的知名研究机构,是人工智能基础研究的领头羊。2017年麦肯锡全球的一份报告显示,美国和英国的研究拥有最高的引用影响指数。

作为IT行业最具创新精神的国家之一,以色列也贡献了3家独角兽企业。根据BBC的报道,这个仅有800万人口的国家凭借高研发支出比例、数量领先的初创企业和工程师,长期成为IT研发中心。

唯一来自罗马尼亚的AI企业在2005年开始营业,并于2017年将其总部搬往纽约。这家名为UiPath的企业专注于机器人流程自动化(RPA),使机器人能够在文件管理、呼叫中心、医疗保健、财务会计、人力资源和供应链上取代人工。唯一的日本独角兽公司Preferred Networks则在运输、生产制造和医疗保健领域提供以物联网为中心的深度学习系统。

时间维度

最早的几个AI独角兽企业专注于提升商业效率和功效,并且拥有强大的数据优势。最早的独角兽俱乐部成员是2014年加入的InsideSales.com,它是一个通过销售预测、参与跟踪等方式提升销售业绩、提供更好买家体验的AI平台。在2015年成为独角兽的英国公司BenevolentAI专门从事医疗数据挖掘,从科研数据和研究理论中生成新的药品假设和备选方案。Avant则利用网上消费贷款的财务数据和机器学习,在2015年成为独角兽。

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还有三家均只用一年就成长为独角兽的企业。2014年成立的AI+IoT专家Uptake只用了一年就成为独角兽。这家初创企业为来自采矿、能源、铁路、航空、零售和建筑行业的客户提供横向预测分析以解释传感器数据。中国公司iCarbonx以数字化和计算个人基因和健康数据为特色去满足个性化健康目标。这家成立于2015年,由腾讯支持的创业公司,在2016年就成为独角兽。由中国科学院创立的处理器芯片创业公司Cambricon在2017年A轮融资后成为该行业的第一个独角兽。

最新的独角兽企业往往和自动驾驶有关。福特和大众合作的Argo AI致力于开发自动驾驶软件。由中国创始人在美国创立的TuSimple则在开发物流行业的自动驾驶卡车。 与奥迪,博世,长安,比亚迪,上汽集团和广汽集团等知名汽车企业合作的Horizon Robotics则专注于AI处理器以及硬件和软件的集成。

行业布局

在截至2019年7月底的36家AI独角兽公司中,在pre-IPO轮估值750亿美元的字节跳动鹤立鸡群,它的估值几乎等同于其它AI独角兽估值的总和(762.4亿美元)。

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总部位于北京的字节跳动是一个主要由机器学习算法支撑的内容平台。这家成立于2012年的公司凭借着迅猛的增长和全球扩张,成为最具价值的独角兽之一。目前,字节跳动具有7亿的日活用户,他们大多分布于新闻平台头条新闻和短视频平台抖音。据报道,以广告为主要收入的字节跳动在2018年的销售额达到72亿美元。尽管其数字背后的盈利能力仍然受到质疑,预计即将到来的IPO将公开其财务状况。

一些AI公司是多个垂直领域的技术推动者,这些垂直领域通常包括汽车、医疗健康、网络安全、监控和娱乐。

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其他独角兽公司通常专注于实现一个可以运用在多个垂直行业的单一人工智能任务,目的是提高生产力、准确性或是降低成本。

其他人主要专注于一项人工智能任务,可以应用于多个垂直行业,以提高生产力,提高准确性或降低成本。这些初创公司包括计算机视觉专家,语音识别专家,机器人流程自动化(RPA)专家和机器学习专家。这些公司通常从关注应用其技术的垂直领域公司出发。随着它们的成长,它们正在形成流程化产品和可用性服务,从而寻求在其他垂直领域货币化的机会。

无论如何,AI公司的业务边界仍不清晰。当越来也多的传统企业开始采用这种普及化技术,各个AI公司的界限将更加模糊。

*文章为作者独立观点,不代表机器成精立场
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