业务谷歌轻装迎战AI（教学资料）

谷歌轻装迎战AI

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谷歌轻装迎战AI

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摘要市值已经高达6432亿美元的谷歌高处不胜寒 它以AI置换全身血液循环系统只是第一步这家公司下一步希望成为AI通用世界的主宰者编辑/谢丽容2011年苹果创始人乔布斯去世之前忠告时年38岁的拉里?佩奇谷歌想要做的太多

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市值已经高达6432亿美元的谷歌高处不胜寒 它以AI置换全身血液循环系统只是第一步这家公司下一步希望成为AI通用世界的主宰者

编辑/谢丽容

2011年苹果创始人乔布斯去世之前忠告时年38岁的拉里?佩奇谷歌想要做的太多了。佩奇反驳 “是你做得还不够多。如果我们只是在做以前做的事情不尝试新的东西我会有一种犯罪感。

谷歌大脑Google brain总负责人、谷歌成长过程中的关键人物Jeff Dean在今年接受《财经》记者专访时确认了这一说法。他说谷歌对未来的探索是彻底、全面的 “每一块砖头我们都要翻开来看一下”

当别的公司在追逐热点时谷歌的目标是消灭盲点。

不过佩奇也承认从某个角度来说乔布斯是对的他只能管理那么多业务而有太多的事情会在这个过程中出现问题。

为了支撑谷歌这个市值已经接近6500亿美元的巨兽继续快速奔跑尽量避免摔跤 2015年8月佩奇宣布成立一家名为“Alphabet”的控股公司 Alphabet成为谷歌的控股母公司原“Google”公司只负责搜索业务、安卓、 YouTube以及其他几个业务。

与谷歌平行的还有一系列按照业务线独立出来的全资小公司这些公司业务前沿创新力度颇大最有名的是无人驾驶。

这场架构重组持续了两年之久。今年9月谷歌提交给美国监管部门的一份文件显示 Alphabet创建了一家名为XXVI Holdings的控股公司将Alphabet及其所有公司纳入其中。除此之外谷歌本身也将变成一家有限责任公司 Alphabet认为这样更适合它作为子公司的身份。

谷歌官方表示此举表明他们从2015年开始的重组终于完成了。

重组的目标在于为巨兽减负提升活力。佩奇在宣布重组决定之时曾称要谨防谷歌变成一个循规蹈矩、安于守成的公司。 “你需要让自己有一些不安分 以继续保持与行业挂钩。

Alphabet意义独特。 Alpha表示一个投资组合相对于大盘指数在给定时间内的性能优势 bet意为赌注连起来解释就是――新公司成立和组织调整是一次回报高于大盘的主动式下注。

谷歌手里的筹码是AI。这两年间谷歌同时调整了技术和业务战略方向从“Mobi le First”战略全面转向了“AI First”

Jeff Dean告诉《财经》记者 AI对于谷歌来说不是一个业务也不是一个目标而是重塑谷歌生态的血液循环系统谷歌的每一个产品业务都将基于AI。

他认为谷歌在未来仍将是一个能够保持高增长的公司这取决于两点一是谷歌有全世界最多最优秀的人才;二是能继续创造出让全世界数以十亿以上的人群使用的产品。 轻装上阵

当一家公司主导了整个市场时 它就必须开始寻找新的成长点了。谷歌为期三年的架构重组也正基于此

2015年8月10日 Google宣布重组为Alphabet并采用新的运营架构;同年10月2日 Google宣布从2015年四季度起 Alphabet的财报分为Google和其他业务两部分。

Alphabet业务结构的特殊之处在于这家控股公司本来就是在Google的基础上诞生从2015年二季度开始改变架构至今 Google占据了Alphabet整体营收中的大头 占比始终保持在99%之上除了2016年第四季度这一数字为% 。 ?cGoogle并列的是那些“疯狂”的创新业务。

Google的业务收入又分为三个部分――Google自己带来的广告收入、 Google合作伙伴的广告收入及其他收入。 2017年二季度的财报数据显示三者对应的份额为%、 %、 %。也就是说广告收入占据了整个Google营收的近88%

这也是为何外界一直批评谷歌“实际上是一家广告公司”的根本原因。

宣布重组之后谷歌市值直接飙升了250亿美元 Alphabet的整体财务情况也良性发展尤其是营收方面。 2017年二季度营收达到260亿美元较去年同期增长21%这个数字优于华尔街乐观估计的256亿美元。

一些长期跟踪Alphabet市场表现的投资者和分析师表示 Alphabet已经是体量庞大的超级大象 却竟然还能保持两位数的营收增长保持狂奔状态 实在太可怕了。

从资本角度看成立Alphabet好处是明显的。此前分析师对谷歌采用传统的大型公司估值方式根据整体的收入、利润、成长性以及每股盈余来计算估值这种方式对现阶段的谷歌投资布局创新业务相当不利。在早期这些业务不仅不能给谷歌带来收入还带来巨大成本稀释利润。

目前被独立出来的子公司包括了研究如何延长人类寿命的子公司Cal ico;高速光纤网络Access&Energy;智能健康公司Life Science;2014年32亿美元收购的智能家居公司Nest谷歌眼镜也被划到该部门;谷歌研发核心部门X实验室此前谷歌诸多新业务都来自于此包括Wing无人机、无人车以及谷歌眼镜 另外还包括谷歌风投业务GV与Capital等。

这些高风险的疯狂项目如果总是需要在Google的框架下进行就会受到投资者和华尔街的制约 是极不自由的。

采用新的架构之后分析师可以采用另一种通常用在多元化控股公司上的SOP Sum Of Parts估值法这种估值的好处是可以用各子公司的估值之和来计算控股公司的总体价值 引导投资者关注创新业务。

但从业务的角度来说谷歌称是为了能够让其他“疯狂”的业务有更好的成长空间。

控股公司控制下的各个企业在法律上都是各自独立的经济实体 它们同控股公司在经济责任上是完全独立的相互之间没有连带责任。 因此控股公司中各企业的风险责任不会相互转嫁。 此外这种松散的业务架构本质上是独立各业务线明确责任让各公司运作更加透明每个子公司的成本和业务成绩一目了然。鼓励创新优胜劣汰。

谷歌前高管李开复当时公开评论此事认为谷歌的此次重组主要是为了回应华尔街批评公司不专注不透明 投资健康、长寿、汽车领域 提供各个子公司运营数据第二个则是降低Google之外领域负面影响主营业务如汽车业务导致的亏损、诉讼等 第三个是Google品牌用于互联网业务别的方面业务应有别的品牌 以及有更多内部升迁机会。

Alphabet的CEO是佩奇董事会主席为Sergey brin他们主要职责是为下面的子公司提供尽可能多的帮助外加分配整个集团的资源以及对每个子公司Excutive团队的绩效评估等。

至此谷歌公司至少在组织架构上完成了松绑所有对于人类未来的探索都被移到了Alphabet公司之下 与Google之间形成了一条平行向前但支流交叉繁茂的共生生态。 打造AI世界的安卓

无论是要做大1%的创新业务还是继续保持99%业务继续成长谷歌都需要找到全新的成长点谷歌将下一个成长点放在了AI上

Jeff Dean向《财经》记者强调 AI将不会是一个业务或者手段 它更是一种能力。

他?f在谷歌不要把AI看作是孤立的研发人员做的一件事情 它贯穿了谷歌所有部门和公司。

谷歌目前所有产品里面都有了人工智能的影子。

Google搜索业务是整个Google乃至Alphabet的收入来源。这些年来谷歌在持续利用AI重塑搜索业务。第三方市场调研机构StatCounter Global Stats今年8月的统计数据显示谷歌搜索占据了搜索市场%排名第二的微软Bing仅占%

第三方市场调研机构Smart Insights的数据显示近年来移动端的搜索量正迅速增长且已经超过了桌面端。来自移动设备的搜索量也在2015年超过桌面浏览器。

与移动搜索量向移动端转变密切相关的是不断扩大的移动端在线广告市场。这直接关系谷歌的钱袋子。去年10月开始谷歌就开始将搜索业务向移动端倾斜 并通过人工智能技术不断升级移动搜索的功能和用户体验。

被机器学习/人工智能彻底改变的Google产品还有很多包括YouTube、地图、Android、 Chrome浏览器等。

在营收目前仅占Alphabet 1%的创新业务领域 AI则是这些业务的基因。

AI将成为血液贯穿谷歌全身的每一个毛细血管。

谷歌强调AI产品化包括谷歌翻译在内的十多款Google产品和服务已经用AI算法重写。谷歌随之推出“AI first”战略 目的在于除了改造谷歌全身循环系统 并用AI改造世界。

有关“改造世界”这件事情谷歌曾在移动互联网时代做到过这件事情全世界超过85%智能手机搭载的安卓操作系统彻底改变了人们使用移动终端的方式。

在过去两年的时间里谷歌将公司内部开发和采用的机器学习技术整理到了一起命名为TensorFlow。这是一套包括很多常用深度学习技术、功能和范例的框架被Google几乎所有产品采用。

包括Jeff Dean在内的多位谷歌受访者向《财经》记者表示谷歌要把

TensorFlow打造为人工智能时代的“安卓”。从商业的角度来说这个说法成立;从技术角度来说 TensorFlow是一套开源学习框架类似java而安卓则是一套开源操作系统。

TensorFlow前身为谷歌第一代深度学习系统DistBel ief。但DistBel ief仅是一个谷歌内部系统 与谷歌内部的基础架构联系紧密而且仅仅专注于神经网络算法。经过一番改造 2015年11月谷歌推出开源深度学习平台TensorFlow 单机版

2017年2月谷歌在美国加州举办首届TensorFlow开发者峰会 并发布TensorFlow版本。新版本在建立和训练神经网络方面速度要比第一代系统快5倍能支持多种硬件平台甚至能在手机上部署。

TensorFlow好比赋予AI能力的乐高积木外部开发者和使用者可以根据不同的需求选取不同的积木搭建成自己想要的AI产品。

目前在世界上最大的开源软件社区Github上谷歌TensorFlow受开发者欢迎程度和代码活跃程度遥遥领先于其他开源AI平台全球各地开发人员每周上传的代码超过上万行。一位TensorFlow开发者对《财经》记者说对于开源软件来说这是生命力的体现。

AI初创公司杉数科技高级副总裁勒雅告诉《财经》记者 与其他开源深度学习平台相比 TensorFlow优点是社区强大功能齐全通用性和架构设计好 易于部署适合大规模产品。

但TensorFlow也处于起步期杉数科技资深技术人员邓琪告诉《财经》记者因为追求通用性 TensorFlow在灵活性和速度、接口设计等一系列性能指标上不如其他一些平台这给其他开源平台留下发展机会。

杉数科技是一家AI公司在前期考察权衡之后最终转向基于Python语言自行开发了机器学习和数值优化平台。严格意义上说 它不属于TensorFlow阵营。

勒雅说谷歌在TensorFlow上野心很大开源TensorFlow绝不只是将源代码贴出来就算了事而是要吸引、带领全世界的开发人员对TensorFlow进行不断更新使之成为最大的深度学习平台成为全球AI开发平台的事实性标准。

如果能够做到这点全世界AI产品将继续流淌谷歌的血液 并将潜在的财富源源不断引流至谷歌就如今天绝大多数智能手机中搭载着谷歌安卓操作系统一样。Jeff Dean说人工智能虽然无法直接给谷歌带来收入但是其他使用了人工智能技术的谷歌业务所搭载的广告收入可以反过来补贴研发的投入。

谷歌因此对TensorFlow社区投入很大宣传力度也大。相比之下一些出自学术机构或个人之手的开源深度学习平台虽然在某些地方可能优于TensorFlow但很难保证后期有持续的人力物力去投入。

多位行业人士向《财经》记者表示谷歌开源AI平台也是明智之举 AI产业还处于发展早期仅凭谷歌一己之力难以带动产业作为平台厂商当务之急是做大生态。

谷歌开源TensorFlow也促使其他大公司开源自己的深度学习平台 AI行业的准入门槛因而大为降低 因为谁都可以将它的源代码拿过来研究和使用 为大批创新

AI应用的诞生提供了基础。例如本土AI创业公司出门问问正使用TensorFlow去训练语音助手。

MIT斯隆管理学院的教授Michael A.Cusumano此前评价 即便TensorFlow开源平台本身不赚钱但如果它能获得成功也将成为谷歌的赚钱机器。

“未来各行各业都需要用机器学习和人工智能来帮助它们发展商业但这个世界上真正有能力雇佣机器学习科学家的公司非常少可能只有几千家。 ”Jeff Dean对《财经》记者说 “谷歌的意义也在于此。

勒雅则解释说如果要使用TensorFlow更高级的功能最好能结合使用谷歌的公有云不免费 。 AI需要强大的计算力谷歌云为能提供更强大的计算力研制了AI专用芯片TPU。谷歌实际为AI应用开发者提供了从芯片到云到深度学习平台到周边软件一全套的工具与服务。

当然谷歌云目前没有进中国 中国的AI公司几无可能跨境使用谷歌云 因为数据传至境外有可能违反最新出炉的《网络安全法》 。这给百度、腾讯、阿里发展自己的AI平台和云服务留下了一个缓冲地带。

谷歌一直希望将TensorFlow打造成AI时代的安卓系统。

出门问问是一家提供语音助手产品与服务的AI创业公司其创始人兼CEO李志飞告诉《财经》记者谷歌安卓的成功经验有三点一是定义了一个标准大家都按照这个标准去开发应用;二是有活跃的社群开发者在社群里互相解答难?}分享开发经验甚至都不需要谷歌官方的帮助;三是有丰富的上下游产业链支持上游有各种手机适配 下游有大量的应用开发者而且开发者也能赚到钱。

TensorFlow同样在往这个方向上走。相比安卓 TensorFlow在努力成为事实标准社群建设程度也还可以但上下游产业链还不丰富。更重要的是其他科技巨头和科研机构也在力争这个领域的机会如微软有DMTK、 Facebook有Torchnet、百度有Paddle等等。

近日微软集团与Facebook宣布达成战略合作关系双方将共同建立开放式神经网络交流ONNX格式 AI应用将能在双方的开源平台上自由切换。多位行业人士表示这是两家联手防止谷歌一家独大的体现。

李志飞认为短期内各个开源AI平台都有机会但长期来看平台级的产品不会超过两三家 除了谷歌 亚马逊和微软也有机会 因为两者均有强大的公有云而AI离不开强大的计算能力。勒雅则认为胜出的一定是那些易于学习和使用的深度学习平台。

至于中国AI公司李志飞认为将来会有大量AI应用诞生但是近期很难产生世界级的能与谷歌争锋的深度学习平台厂商。

谷歌的目标不仅是将AI变成谷歌体系所有产品的基因更大的野心在于塑造一个“通用型人工智能”新秩序谷歌则是这个秩序的主导者。 Jeff Dean预测通用型人工智能世界的塑造可能需要15年时间。 新架构下的创新路径

此前十数余年谷歌擅长面向单个消费者的创新产品但要深入到行业发展行业用户谷歌需要更多改变

Li ly Peng是谷歌产品经理她看起来很年轻 却已是一对双胞胎的母亲。同时她也是一名医学科学家她的团队在谷歌内部的任务是将深度学习的技术与医学相结合。

谷歌内部有很多像Li ly这样的跨界人才 为了确保技术能够落地在不同的细分行业里 同时具备技术能力和行业经验的人才必不可少。

Li ly的团队最开始与印度的医院进行合作。在印度不少医院发现很多糖尿病患者会引发视网膜病变而由于缺少受过专业训练的眼科医生无法高效地对患者眼底图像进行解读。

Li ly的团队对印度的一些医生进行了算法培训其中包含了图像识别技术来帮助医生解读患者的眼底图像。 “我们的算法结果与专业的眼科医生得出的结果几乎没有差别。 ”她对《财经》记者说。

这一技术的落地基于Tensorflow平台通过TensorFlow平台算法组合他们不仅能帮助进行眼底检查还能对癌症进行图像检查。

作为一个女性员工 Li ly能感受到公司对她的支持。 “谷歌给了我六个月的产假 ”Li ly告诉《财经》记者 “充分休整之后我又迅速地融入团队。

在加入谷歌之前 Li ly曾在一家创业公司就职。在谷歌她并不需要像一个普通的产品经理那样考虑产品赚钱的问题。 “我们只需要作为一个研究人员专心研发医学解决方案即可。

谷歌有一个被外界争相模仿的传统――为了激发员工的创新能力每个员工都有20%的自由时间可以关注任何你感兴趣的领域。 2004年佩奇和谢尔盖?布林在谷歌的IPO招股书上强调了这个著名的管理哲学 “我们鼓励员工在完成本职工作之余利用20%的时间来做任何他们认为对谷歌有益的事情。 ” 这确实为谷歌的创新带来了价值。谷歌法国巴黎部门两位工程师利用谷歌“20%时间”将纸板作为主材料花费六个月时间开发了一款VR头显。 2014年6月谷歌对外推出这款头显命名为“Cardboard” 而这款头显成为了不少手机VR公司竞相模仿的鼻祖。

甚至在VR行业中这已经成为一种VR头显的主要类别――低成本的手机VR盒子统称为Cardboard。

需要厘清的一个事实是 并非所有的谷歌员工都认同“20%时间”规则。

雅虎CEO玛丽莎?梅耶尔Marissa Mayer 曾经是谷歌的一名高管她加入雅虎之后不少员工都询问她是否也要在雅虎推行这样的政策。 “我觉得很好笑 ”MarissaMayer在雅虎的员工大会上说道 “那20%的时间意味着你将要花费120%的时间在工作上。

2015年根据谷歌内部统计仅有10%的员工在使用这20%的时间 并且在所研究的项目真正有成果之前公司不允许员工的本职工作受到任何影响。

当没有好点子的时候更多人选择尽全力完成100%的本职工作。

当Li ly被《财经》记者问到是如何使用自己的20%时间时她的回答是 “我对现在的工作已经是100%的热情了我不会再用20%的时间去做其他的事情。

这在一定程度上保证了谷歌员工核心精力聚焦在本职工作。被利用的“20%”创新能力又是经过深思熟虑和甄选的保证了创新的精度和成功率。

一位谷歌中国员工对《财经》记者说 Alphabet架构搭建之后每个子公司的目标更加明确这种责任和目标被更加清晰传达到个人对有意开发“20%”时间的个人来说这是一件好事。

谷歌人力运营部前高级副总裁Laszlo Bock也是《重新定义团队谷歌如何工作》一书的作者他在这本书中写道 “在某种程度上 20%时间的理念比它的现实更重要 它在正常的公司管理之外能起到一定的作用特别是对于那些最有才华和创造力的人来说。