AI startup的未來潛力
3 min readSep 20, 2020
全文連結:https://techcrunch.com/2020/04/06/why-ai-startups-economics-will-likely-improve-over-time/
讀後心得 by 許竣翔 during internship in Avalanche Computing Taiwan
Skyrocketing computing power makes AI more lucrative
Some factors to improve AI industry gross margins
- 數學理論更完善:研發更快更準的AI model,降低生產成本
- 硬體資源的不斷突破:不管是Nvidia的GPU、Intel的AI神經計算棒、Google的TPU…,強大的運算能力不只讓AI model的迭代更新越來越快,也開啟了不同的模型產生方式,如AutoML [1] 中的Neural Network Search (NAS),就是針對一組訓練資料,用百倍千倍的計算資源來train一票model,看說哪個結構的model效果最好
- 量子計算 [2] 的興起:「摩爾定律」(Moore’s law)指的是積體電路上容納的電晶體數量,每隔兩年便會增長一倍,大致說明電腦運算能力會呈指數型的成長。而量子電腦的計算能力則是以「雙指數成長」,有了如此的運算資源,傳統電腦耗費「萬年」才能計算的線性代數難題,量子電腦在數分鐘就可迎刃而解,以後的AI model能花短短的時間就找到全域最佳解(global optimization)
- 雲端運算平台費用的降低:隨著硬體技術的不斷完善,硬碟、記憶體…的價格越來越便宜大碗,per unit of cloud compute的費用也持續隨之降低,使企業對於租用雲端主機(e.g. AWS、GCP)的價格接受度提高,免去了自建機房的時間人力成本後,能更專注在研發好應用好產品
And that’s a wrap! Enjoy. 🎆
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