通信行业:行业拐点将至不同AI公司价值几何? -210905(30页).pdf
1、公司的算法技术源于自身业务理解,能为客户带来实际的营销效果提升,同时字节有独特的收费模式。其他厂商卖推荐算法主要有两套方案:1)卖推荐平台,客户基于机器学习平台做自己的开发和优化,基于 GPU和带宽等按照使用量收费;2)按照一次性的价格售卖成熟模型。字节是基于效果收费,如:之前推荐准确度是 60%,字节算法提升到了 80%,就按照差额20%进行收费。字节大约 17-18 年进行技术输出,最开始给小米等手机合作商的应用商店提供推荐算法,逐渐扩展到浏览器内容推荐、照相机图像优化等方面,并增加客户范围。基于效果收费的模式在前期准确率快速提升时广告收入同样提升,但当准确率提升到一定程度后天花板仍然明显
2、。平台 SDK 各厂商的收费模式比较类似,基本类似订阅制,但字节跳动的算法认可度较高,可产生一定技术溢价。AGC (自动化视频生产) 和 ACM (商业增长)双重商业模式服务影视业与广告业。公司主要有两类业务:1)AGC 引擎智能生成影像:通过分析理解视频内容,分割逻辑场景,自动化生成专业级影像内容。以某视频平台客户为例,通过结构化视觉分析标注,深度学习和影像自动合成技术,在原有视频中替换或增添自动化生产的场景或物品,大大提升视频生产和商业化效率。2)ACM 引擎实现精准投放:应用智能影像生产技术扩充广告库存并标准化实施,在垂直领域进行精准投放,数字化投入产出比,形成精准可控的媒体投放策略。以
3、视频广告为例,通过大数据和深度学习算法判断用户喜好,利用智能投放技术将广告融入场景并自动匹配用户和内容,实现精准投放。科技巨头积极主导人工智能研发平台发展。数据收集、数据预处理、数据标注、模型训练、模型评估和模型部署等一系列任务,无一不考验着企业的 AI模型精度和 AI开发效率、AI 算力资源等 AI 开发能力。目前大数据、云计算是我国人工智能发展的重点核心技术,占比高达 41.13%。国内云计算巨头在资金、技术、人才获取方面优势显著,且能基于自己的场景需求封装 AI 能力,仅需考虑产品化的增量成本,在结构性成本上有天然优势,因此主导人工智能平台发展。如:阿里云、百度大脑日调用量已突破 1 万





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