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顾玩不以为意:“几十个亿美元?我现在现金流最多一亿多美元、年利润几千万、年销售额3亿,折算下来每股净资产才多少。”
周轩一阵恨铁不成钢:“我的祖宗,你是科技行业的大佬,谁算每股净资产呢,那是传统行业,盖房子卖地皮的算法。别说你已经盈利了,就是只有营业额没利润。光算市盈率,给你三五十倍都算很少的了,人家大洋国互联网泡沫最严重的的时候,给两百倍都很轻松。
我也不是图你多赚钱,关键是你这样油盐不进,也耽误技术进步的速度了呀。有些事情,你不调度资源去做,别人倒是想做,但两三年内也摸不到门道,不如互通有无一下。”
周轩说的道理,倒是没错的。
人工智能这玩意儿,被顾玩拿来当工具使,确实是因为这东西将来容易被开源,封堵不住。而且算法不受专利法保护,只要算法的思想启发到了别人,别人也可以自己另起炉灶。
但是另一方面,虽然算法不受法律保护,但在人工智能还比较稀缺的时候,其他人想抄也不一定抄得懂,这里面有一个时间差的问题,是不容忽视的。
说个最简单的道理,在深度学习型人工智能刚诞生的时候,比如地球上的年那阵子,谷歌和非死不可刚刚分别雇佣了杰夫辛顿和另一位齐名的班吉尔.扬教授,去他们的研究所搞事情。
那时候,地球上懂深度学习的人才,一共就三个顶级教授,以及他们从2006年开始带的那几届博士生。在谷歌聘书发出去的那一瞬间,地球上懂这事儿的菜30个人。
所以,人才分裂增殖也是需要时间的。从30个技术大牛分裂成一两百个,可能就要两年,到上千人,又要两年所以到谷歌弄出法尔法狗的2016年,深度学习人工智能才算是彻底开始进入公众式爆发。
也就是说到这个时间节点上,相关顶级专业技术人才的规模,才多到足以让所有十亿美金估值级别的科技公司,都能雇佣得到几个这方面的人才。
从30个足够专业的人才分裂到好几千,地球人用了6年时间。而2016年地球上给一个深度学习硕士生开出的毕业薪酬,就至少是30万月薪,博士有80万月薪,都是按人民币算。(这个价格年后很快就降了一波,因为每过一两年,人才都会分裂出几倍的数量。尽管还有缺口,但不会有一开始那么稀缺。)
所以说,想明白这个道理之后,也给顾玩提供了一个思路:
虽然,算法和思想不受法律的保护,但他还有一个筹码可以控制,那就是未来数年内,人工智能方面的人才布局。
因为人还太少,都是他跟麻依依的门生故旧、同学同事,而且这些人也还没有充分意识到自己在产业界的价值,这就有了以人为筹码的操作空间。
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