Tag Archives: ključ

10 interesantnih kineskih startapa u 2020.

Postovi Aleksa Mičela na njegovom JournalBlogu ishodište su istraživanja jedinstvenih karakteristika svakog startup tržišta pojedinačno, u rasponu od izvora finansiranja, prethodnih uspeha / neuspeha, kao i krivulja rasta.

Protekla 2019. je bila, u najmanju ruku, veoma zanimljiva godina za kineske startape, kaže Alex Mitchell.

Iako su 2017. i 2018. bile neupitno godine masovnog rasta, 2019. je bila značajan korak unazad. Da li je to bila prekretnica i predznak nekih stvari koje dolaze? Ili je to bio tek zalet u “veliku 2020. godinu”? Samo će vreme dati odgovor…

Ovaj grafikon slikovito govori:

Kineske kompanije su do sredine prošlog novembra prikupile 35,6 milijardi dolara kroz 2047 rundi. U istom vremenskom rasponu prošle godine, kineske kompanije prikupile su 93,4 milijarde dolara kroz 2795 krugova finansiranja.

To je pad od 62% u dolarskom finansiranju, a i pad od 27% u iznosima finansijskih rundi.

Ovo predstavlja izuzetno veliku promenu, pa se logično nameće pitanje: Šta stoji iza ovog velikog pada investicija u kineske startup firme?

Trgovinski rat, možda ne biste poverovali, zasigurno nije pomogao. Neki novac rizičnog (venčer) kapitala zbog toga i dalje ostaje po strani i neupotrebljen, sve dok situacija oko budućih odnosa između Kine i Sjedinjenih Država ne postane jasnija.

Drugi razlog je nekoliko veoma visokih pokretačkih „implozija“. Bike sharing bio je masovan trend u 2017. i 2018. godini, da bi se ubrzo nakon toga potpuno ugasio, što je rezultiralo trenutnim nestajanjem nekoliko kineskih ’jednoroga’.

Međutim, brojni kineski startapi i dalje beleže ogroman rast.

I mada obim i brzina fijaska koji su iskusili bajk-šering startaperi verovatno dosad nije viđen u svetu ulagača rizičnog kapitala, ukupno dostupno tržište (Total Addressable Market, TAM) ovog neobičnog poslovnog modela ima značajno niži rast od drugih poslovnih grana u kojima je Kina verovatno svetski lider: recimo u – oblasti veštačke inteligencije.

Kina nastavlja da ubrzava svoje AI razvojne kapacitete i mogućnosti usled nekoliko važnih razloga:

1. AI kineske kompanije igraju po različitim pravilima: Kineski zakoni i propisi o privatnosti dramatično se razlikuju od onih u Sjedinjenim Državama. Ova jednostavna činjenica znači da kineske kompanije za veštačku inteligenciju mogu da prikupljaju i koriste podatke u obimu koji nikada ne bi bio moguć u Sjedinjenim Državama. Više podataka = bolji modeli.

2. Ulaganje u AI je nacionalni prioritet: u julu 2017. godine je kineski predsednik Si Đinping veštačku inteligenciju učinio nacionalnim prioritetom, obznanjujući „Plan razvoja veštačke inteligencije nove generacije“, čime je ovoj grani ispostavio zahtevne i kompetitivne ciljeve. Si želi da Kina do 2030. godine postane neprikosnoveni svetski lider u razvoju veštačke inteligencije, koja će samo u okviru granica ove zemlje vredeti barem 150 milijardi dolara. Takođe, njegov plan nije tek nekakav uzvišeni, „metafizički“ cilj, s obzirom da AI razvoj uključuje i ogroman priliv državnih subvencija za istraživanje i obrazovanje novih kadrova, kao i uspostavljanje mnogih novih institucija čije će glavno polje rada u budućnosti biti veštačka inteligencija.

Kako je ovih top 10 izabrano?

Kreator ove liste izglednih kineskih startapa u 2020. se krajem prošle godine mahom fokusirao na industrije u kojima Kina ima jedinstvene konkurentske prednosti. Kao što je već spomenuto, ona prvenstveno uključuje oblast veštačke inteligencije, autonomna vozila, a uskoro može uključivati i meso odgajano u laboratoriji.

Mičelova lista deset najinteresantnijih kineskih startapa na koje treba obratiti pažnju u ovoj godini takođe sadrži i nekoliko jednoroga za koje verovatno većina nas nije čula, i koji nalažu da idemo još dublje u potrazi za kineskim startapima koji su najspremniji da u narednih par godina dostignu profite koji će se izražavati u milijardama dolara.

Evo mojih “Top Ten”: deset kineskih startapa na koje treba obratiti pažnju u 2020:

1. WeRide

WeRide je zaigrao veliku igru ulažući u autonomna vozila. Novembra 2019. je u Guangdžuu lansirao svog probnog ‘robo-taksistu’ bez vozača. Kompanija ima 20 Nissan EV-ova i nudi vožnje na prostoru koji obuhvata 150  kvadratnih kilometara, radeći kroz partnerstvo sa najvećim taksi-operatorom u Južnoj Kini. Kompanija očekuje da u narednih nekoliko meseci ovom pilot-projektu pridoda još nekoliko desetina automobila.

Uz to, startup firma WeRide je bila visoko rangirana u izveštaju iz 2018. o rezultatima testova autonomnih vozila, objavljenom u Ministarstvu saobraćaja Kalifornije, najvažnijem svetskom probnom terenu za industriju autonomnih vozila.

Ovaj izuzetan učinak je doprineo da se WeRide odvoji od „velikog čopora“, obezbeđujući mu mogućnosti za razvoj svog poslovanja kako u zemlji tako i u inostranstvu.

Sedište: Guangdžu

Ukupno prikupljeno: $202M

2. DeepRoute

DeepRoute je još jedan kineski igrač u usponu koji se uključio u globalno nadmetanje za dominacijom na polju razvoja autonomnih vozila. Kompanija je u seriji A finansiranja prikupila sredstva u iznosu od 50 miliona dolara nakon što je osnovana tek februara 2019. godine (!) Jasno je da investitori veruju u ovaj tim genijalaca koji potiču sa prestižnih univerziteta širom sveta (Kina, Britanija, SAD, EU), a koji su već stekli karijere u kompanijama poput Gugla, Forda, Intela, GM-a, Baidu-a i Cruise-a. Lista se nastavlja.

Detalji o tome kako DeepRoute planira da odskoči i izdvoji se od rivala su ipak malo drukčije prirode od inače uobičajenog „razvijanja sistema za samostalnu vožnju nivoa 4“. Od ove kompanije bi tokom 2020. trebalo očekivati dobru zabavu.

Sedište: Šenžen, Kina

Ukupno prikupljeno: $50M

3. Pony.ai

Pony.ai novinarima nije nepoznat startup: Ovaj tehnološki jednorog postao je prva kineska kompanija koja je testirala robo-taksije na gradskim javnim putevima pre oko godinu dana. Kompanija, koja je osnovana tek 2016. godine je već izgradila impresivan fond od 264 miliona dolara.

U novembru 2019. godine, Pony.ai i Hyundai su predstavili svoj ‘BotRide’ – deljenje servisa autonomnih vozila na zahtev, koji radi u Irvajnu u Kaliforniji. Iako je ovo za sada samo pilot-projekat koji uključuje nekoliko stotina stanovnika, to je impresivan korak napred, sličan onom koji je napravila Guglova kompanija ‘Waymo One’ koja je u Arizoni odskora počela sa komercijalnim radom.

Sedišta: Peking, Guangdžu, Frimont (Kalifornija)

Ukupno prikupljeno: $264M

4. Whole Perfect Food

„Potpuno savršena hrana“ (WPF) se razlikuje od prva tri startapa koja sam predstavio na ovoj listi. U stvari, to čak i nije pravi „startup“. Kompanija je osnovana 1993. godine, pre nego što su mnogi osnivači gore navedenih startapa uopšte rođeni. Mičel je u svoju listu, ipak, uvrstio i WPF “jer se u njihovoj industriji dešavaju velike stvari i izvesno je da ih stoga treba pomno pratiti tokom 2020. godine”.

WPF je proizvođač „biljnog mesa“ sa godišnjom prodajom od 300 miliona juana (~ 45 miliona dolara). Sa globalnim usponom pokreta veštački proizvedenog mesa, WPF ima dobre šanse da u ovoj godini ostvari izuzetan poslovni rast. Osim što će povećati potražnju na svom domaćem tržištu, možda će biti u prilici da izvozi znatno više nego prethodnih godina.

Usled tako hitrog proširivanja biznisa tokom 2019. godine, moglo bi se očekivati da WPF ima dobre izglede da zauzme svoj deo tržišnog kolača, koji već „grickaju“ startapi poput ‘Impossible Foods’ i ’Beyond Meat’.

Sedište: Šenžen, Kina

Ukupno prikupljeno: Nije objavljeno

5. OmniPork

OmniPork iz Hong Konga je „proteinska poslastica“ spravljena od kombinacije soje, graška, gljiva i pirinča. Razvio ga je tim azijsko-kanadskih naučnika a proizvodi se na Tajlandu. Trenutno se isporučuje na pet tržišta u Aziji.

Slično kao kod WPF-a, i OmniPork je u dobroj poziciji da iskoristi makro-trendove u mesnoj industriji. Pored toga, Kina je usred velike epidemije svinjske groznice koja je ubila preko 100 miliona svinja, usled čega je došlo do dramatičnog porasta cena svinjskog mesa.

Takođe, OmniPork je oktobra 2019. u Kini otpočeo virtuelnu prodaju kroz Taobao, onlajn-radnju u vlasništvu Alibabe.

Sedište: Hong Kong

Ukupno prikupljeno: Nije objavljeno

6. Cambricon

Cambricon je proizvođač procesora za komercijalne aplikacije za dubinsko učenje (deep learning), uključujući pametne telefone, UAV-ove, autonomne automobile i tehnološku odeću (wearables). Kompanija je u 2017. i 2018. imala ulaganja u iznosu od 100 miliona dolara.

Iako je veliki deo tehnologije ove kompanije neverovatno složen i uključuje minucioznu arhitekturu mikro-čipova, ono što nije komplikovano je to da je Cambricon već pokazao veliku privlačnost za potencijalne ulagače, odnoseći trijumf u biznisima sa kompanijama kao što su China Telecom, ZTE i Kingsoft.

Ove godine treba obratiti pažnju upravo na Cambricon.

Sedište: Peking, Kina

Ukupno prikupljeno: $200M

7. Momenta

Osnovana 2016. godine, Momenta pravi „mozgove“ za kompanije koje se bave razvojem i proizvodnjom autonomnih vozila. Umesto da se fokusiraju na izgradnju automobila za samostalno upravljanje, u Momenti stvaraju softverske pakete za percepciju, semantičko mapiranje i planiranje ruta zasnovanih na podacima dobijenim preko senzora.

Highway Pilot je naziv njihovog poluautonomnog rešenja, koje je Momentin prvi masovni softver. Planiraju da uskoro lansiraju više autonomnih softverskih paketa, uključujući potpuno autonomno softversko rešenje za parking a i samostalni robo-taksi, koji će se primenjivati u gradskim uslovima.

Mičel hvali Momentin softver i ‘data-first’ pristup jer “Omogućavaju drugima da se snalaze u kapitalno intenzivnim sektorima – komponentama autonomnih vozila; njihov tim preferira rad na lakše skalabilnim (ali i dalje veoma izazovnim) setovima podataka i softveru.”

Sedište: Peking (Sudžou)

Ukupno prikupljeno: $203M

8. YITU

YITU Technology je osnovana 2012. Kombinuje AI sa industrijskim aplikacijama, uključujući one koje pokrivaju sektor bezbednosti, finansija, transporta i zdravstva.

YITU ima tri glavne oblasti poslovanja: Inteligentni gradovi, Inteligentno zdravstvo i biznis koji uključuje prikupljanje podataka.

Njihov proizvod nazvan „Inteligentni gradovi“ pomaže urbanistima i menadžerima da sprovedu AI rešenja u svojim gradskim prostorima, u rasponu od kontrole pristupa ili sprečavanja kriminala, pa do povećanja iskoristivosti lokalnih resursa.

U AI proizvodu koji se tiče zdravstva, YITU nudi platformu za kliničku dijagnostiku, a svoja istraživanja i razvoj fokusirali su na softversko-hardverskim rešenjima za procenu razvoja deteta. Konačno, YITU se svojim proizvodima usredsredio na aplikacije iz oblasti finansija i maloprodaje, i već je privukao veliku radoznalost i interesovanje.

Jasno je da se YITU razlikuje od drugih, a i portfolio mu je raznolik.

Sedište: Šangaj, Kina

Ukupno finansiranje: $381,8M

9. Tuya

Tuya je izgradila sve module i protokole koji pokreću „pametnu funkcionalnost“ kamera i foto-aparata, pametnog osvetljenja, uređaja za domaćinstvo i još mnogo toga. Takođe su izgradili svoj „softverski sloj“ i, uz njega, i tržište, kako bi ih profitno spojili.

Ono po čemu Tuya odskače od ostalih jeste upravo to koliko su u svoju proizvodnju bazirali na modelu “ključ u ruke”, integrišući svoje softvere u brojne OEM-ove (OEM, originalni proizvođač opreme; firme koje proizvode uređaje od delova kupljenih od drugih kompanija). Jednostavno pronađete modul koji vam je potreban na njihovoj veb-lokaciji za uređaj koji kreirate ili ste ga već napravili – i oni će vam stvoriti softver, ili obezbediti neki od svojih već postojećih, koji ćete moći da ugradite u vaš uređaj. I YITU, dakle, poput startapa ‘Momenta’, proizvodi „mozgove“ za opremu i uređaje (Turnkey proizvodnja funkcioniše po sistemu “ključ u ruke”, uz pružanje kompletnog proizvoda/usluge koji su odmah spremni za upotrebu).

Tuya obećava da će vam nabaviti prototip mobilne aplikacije za „pametne kuće“ po white-label principu u roku od jednog dana, ili, po potrebi, za masovnu proizvodnju (čija izrada iziskuje najviše dve nedelje). Ukoliko je istina da zaista mogu da ih isporuče u tim rokovima – onda je to veoma impresivan podatak koji svedoči o ulaganjima i naporima ove kompanije, kako bi njihova platforma i moduli pametnog doma postali tržišni standardi.

Sedište: Hangdžu, Kina; San Hoze, Kalifornija; Hariana, Indija

Ukupno prikupljeno: Nije objavljeno

10. 4Paradigm

 

4Paradigm je AI startap sa sedištem u Pekingu, koji se bavi softverom za mašinsko učenje (machine learning).

Nalik poslovnom modelu i proizvodima koje nudi startup YITU, i 4Paradigm u brojnim slučajevima primenjuje svoja rešenja u najrazličitijim granama poslovanja. 4Paradigm nudi, između ostalog, i softverske solucije za prepoznavanje rukopisa, sprečavanje prevara tokom B2C transakcija, kontrolu rizika, predviđanje prodaje, korisničke servise i još mnogo toga. Nesumnjivo je da će ova 2020. biti godina značajnog rasta ove kompanije.

Ostaje nam da gledamo svojevrsno nadmetanje, naime ko će zadobiti prednost u 2020. godini: 4Paradigm ili YITU?

Sedište: Peking, Kina

Ukupno prikupljeno: $140M

Startaperi vredni pažnje i pohvale:

Banma: Banma Network Technologies sarađuje sa auto-kompanijama, nudeći tehnologiju za operativne sisteme u vozilima.

G7: Pruža usluge u upravljanju kineskim auto-flotama, nudeći IoT / AI servis na preko 800.000 vozila. Umesto da jednostavno prati samo polaznu tačku i konačno odredište, G7 neprekidno prati i vremenske uslove, performanse vozača, temperaturu u prikolici, uslove na lokaciju i još mnogo toga.

 

Alex Mitchell, JournalBlog.com

Posebni čipovi preuzimaju kriptovalute i – deluju nezaustavljivo

Kineska firma Bitmain dominira na tržištu „hardvera-po-meri“ i ne pokazuje znake usporavanja, piše Majk Orkat za MIT Review.

Ako je najveća zajednička imovina kripto-valuta njihova decentralizovana priroda – nemogućnost bilo koje osobe, korporacije ili udružene grupe da kontroliše budućnost kovanice – onda ne postoji egzistencijalna pretnja, poput uspona proizvodnje specifično integrisanih kola: ASIC-a (Application-Specific Integrated Circuit). Inače, kriptovalute upotrebljavaju metodu „proof-of-work“, što je zapravo “komadić” informacije koji je teško stvoriti, ali koji ostalim „igračima“ tj učesnicima u „rudarenju“ obezbeđuje laku proveru i verifikaciju transakcije, u cilju maksimizacije bezbednosti. A tu je i operacija koja se među kripto-rudarima naziva „decentralizacija“.

Integrisana kola specifična za aplikacije jesu čipovi specijalno dizajnirani da obavljaju one vrste proračuna koje su potrebne radi efikasnijeg rukovanja izabranom valutom – daleko efikasnije nego što je to moguće učiniti procesorima opšte namene. To što kripto-rudari mogu koristiti ASIC za dobijanje izvanredne prednosti verovatno neće predstavljati tako veliku pretnju ako jedna kompanija – kineska firma Bitmain – nije ušla u igru kako bi dominirala tržištem. Sada je Dejvid Vorik (David Vorick), osnivač tri godina starog servisa za skladištenje podataka, „Sia“, zasnovanog na „digitalnim blokovima“ tj blokčejnu, a njegov tim počinje da sarađuje sa Bitmain-om, koji je pravi Golijat u kripto-rudarskoj industriji.

Vorikova ASIC kompanija za proizvodnju ASIC-a, zvana Obelisk, predstavlja pokušaj okončanja Bitmejnove neumoljive proizvodnje novih ASIC-a. Međutim, on takođe odgovara na veće potrebe unutar kriptovalutne zajednice kako bi kovanice očuvale kao “otporne na ASIC” tako što su podešavali svoj softver. Treba se nadati da će takvo „petljanje“ značiti snažan uzvratni udar na velike kripto-rudarske igrače kao što je Bitmain.  Vorik, međutim misli da je to napor osuđen na malo ili nimalo uspeha, što mu govori i lično iskustvo.

Bitmain je zapravo pobedio Obelisk na tržištu kripto-valute Siacoin, koja je posebno prilagođena za ASIC ultrabrze čipove, iako novi startup planira da pošalje svoje rudnike prve generacije za oko osam nedelja. Vorik kaže da ga je ovo teško iskušavanje uverilo da ASIC neće uskoro otići. Budući da proizvođači hardvera imaju toliko mnogo fleksibilnosti u dizajnu i osmišljavanju, on kaže da će “uvek postojati putanja” kojom će se kretati razvoj prilagođenih čipova – procesora koji su u stanju da rade oko novih kripto-rudarskih algoritama kojima bi trebalo da se odupru.

„Iskopavanje“ kripto-valute je proces dodavanja skupova ili “blokova” novih transakcija na blokčejn. Rudari koriste velike količine računarskog potencijala kako bi pogodili određeni broj koji kriptografski povezuje novi blok sa prethodnim – ključem za snimanje dokaza otpornih na manipulacije i neovlašćeno „čačkanje“. Pronalaženjem broja, rudar dokazuje da je uradio posao koji je potreban da bi se obezbedio kontinuitet ovog virtuelnog valutnog „lanca“ (chain), da bi potom dobio zasluženu nagradu u kripto-valuti.

Samo nekoliko godina nakon pojavljivanja bitkoina, start-up firme otpočele su žestoku utakmicu za izgradnju ASIC čipova posebno namenjenih kripto-rudarima i njihovom „iskopavanju“ digitalnih valuta. Međutim, skoro sve te kompanije su posrnule – sve izuzev Bitmejna. Procenjuje se da ova start-up firma kontroliše više od 70 odsto tržišta hardvera za Bitcoin-mining. Ona takođe koristi svoj hardver za sopstveno bitkoin rudarenje. I to za puno  bitkoina: prema Blockchain.info, „rudarski baseni“ sa Bitmejnom čine više od 40 procenata ukupne računarske snage dostupne za Bitcoin mining.

Bitmejn je odnedavno počeo da se strahovito razvija, puštajući na tržište nove ASIC čipove dizajnirane za Eter tj itirijum (Ethereum), Zed-keš (Zcash) i Monero, pored Sije (Siacoin). Ovo je među korisnicima i programerima tih novčića izazvalo zabrinutost da bi Bitmain i njegovi partneri mogli zadobiti većinu kapaciteta za rukovanje svojim mrežama, što bi im pružalo dovoljno snage za ometanje ili zlonamerno napadanje mreže. Ova je bojazan inspirisala programere na nadogradnju softvera (koju su, u slučaju kripto-valute Monero, programeri isporučili) zarad otpornosti ASIC čipova.

Međutim, ako je Vorik u pravu, to može biti izgubljeni razlog – argument koji je postavio u podužem blogu ove nedelje o svom iskustvu sa Obeliskom. Kaže da se nada da će post “nagnati ljude da prihvate činjenicu da će snažna kripto-rudarska centralizacija biti prisutna još dugo vremena”. Sledeće pitanje, po Voriku, glasi: “Šta možemo učiniti sa našim protokolima, našim dizajnom i našom zajednicom da bismo se uverili da ovo nije katastrofalna stvar?”

Uzgred:

Na panelu koji je održan u okviru CoinDesk Consensus 2018 konferencije, tri velika imena u rudarenju kriptovaluta našla su se u centru ove debate o implikacijama ASIC-a na bezbednost i decentralizaciju.

Diskusija se u nekoliko situacija vraćala na ulogu države, ponekada kao partnera, a ponekada kao protivnika.

ASIC je posebno napravljen kompjuterski čip koji se koristi za visokoefikasno rudarenje kriptovaluta. Kada se ASIC razvije za rudarenje specifičnog coina, dolazi do istiskivanja GPU-a sa tržišta.

Za neke, uključujući tu i Marko Strenga, izvršnog direktora kompnaije za rudarenje Genesis, to je problem.

– GPU (grafila jedinica za procesuiranje, ili grafička karta) je najdecentralizovaniji hardver za rudarenje, izjavio je.

Deo razloga za njegovu tvrdnju leži u činjenici da je GPU jefitniji i zahteva manje investicije za pokretanje operacije rudarenja.

Za Gidiona Pauela, izvršnog direktora kompanije Crypto Corp, Streng je u pravu:

– Da (ASIC) nije toliko decentralizovan, ali više volim ASIC jer je bezbedniji.

Iako rudarenjem bitcoina dominira ASIC, Pauel nije zabrinut:

– Ne mislim da će pitanje decentralizacije uopšte biti bitno za bitcoin.

Neslaganje među njima dvojicom svodi se na to koja tema je pretnja veća. Dok Streng brine o koncentraciji kripto-rudarske snage u manjem broju ruku, Paula više brine agresivan stav mnogih vladajućih struktura u zemljama širom sveta.

 

Mike Orcutt  May 17, 2018, MIT

 

Koliko IT giganti plaćaju AI talente?

Gotovo sve velike tehnološke kompanije imaju sopstvene projekte razvoja veštačke inteligencije i spremni su da stručnjacima iz ove oblasti daju višemilionska godišnja primanja ne bi li ih privoleli za sebe.

Start-up kompanije iz Silicijumske doline  oduvek su imale prednost regrutovanja u odnosu na industrijske gigante: iskoristite priliku i mi ćemo vam dati vlasnički udeo, koji bi vas mogao učiniti bogatim ako kompanija uspe.

Trenutna trka u tehnološkim industrijama koje obuhvataju veštačku inteligenciju mogla bi da ovo pitanje prednosti i najboljih olakša – ili će, ako ništa drugo, to olakšati za barem nekoliko potencijalnih zaposlenih koji puno toga znaju o veštačkoj inteligenciji.

Najveće tehnološke kompanije ulažu ogromne svote u razvoj veštačke inteligencije, unovčavajući svoje znanje na šarolike načine – od skeniranja lica na pametnim telefonima i „pričljivih“ gedžeta za kafu do kompjuterizovane zdravstvene zaštite i autonomnih vozila bez ljudske podrške. Budući da su u potrazi za budućnošću, AI ekspertima danas nude plate koje su zapanjujuće čak i u industriji koja se nikada, zapravo, i nije ustezala da zasipa bogatstvom vrhunske informatičke talente.

MIT Review je intervjuisao devet eksperata iz oblasti veštačke inteligencije kao i „dubokog učenja“, sada veoma aktuelne uže discipline unutar AI. Svi su oni, iz razumljivih razloga, tražili da ostanu anonimni. Tipični A.I. stručnjaci – uključujući one koji su sa upravo izašli iz škola sa informatičkim doktoratima pod miškom, ali i one sa nižim obrazovanjem i samo nekoliko godina iskustva, mogu biti plaćeni od $300.000  do pola miliona dolara godišnje ili više – u kešu ili u deonicama firme koja ih angažuje. Ovim stručnjacima, takođe, razne kompanije nude vrtoglave cifre samo kako bi prešli pod njihovo okrilje.

Poznata imena na polju veštačke inteligencije primaju nadoknadu kroz plate ili kompanijske akcije koje iznose jednocifrenu ili dvocifrenu brojku u milionima dolara u periodu od četiri ili pet godina. U određenom trenutku, ovi ugovori se obnavljaju ili se pregovara o novom ugovoru, što veoma podseća na način na koji profesionalni sportisti potpisuju svoje ugovore.

Na samom vrhu su rukovodioci sa iskustvom, koji i sami upravljaju A.I. projektima. Gugl je prošle godine podneo sudsku tužbu protiv svog dugogodišnjeg zaposlenika, Entonija Levandovskog (Anthony Levandowski), doskorašnjeg šefa Guglovog AI odeljenja za razvoj autonomne vožnje. Levandovski je 2007. započeo svoju karijeru u Guglu, i tokom deset godina (sve do 2017.) ukupno zaradio 120 miliona dolara, pre nego što se prošle godine pridružio Uber-u, tako što je ova firma preuzela veoma izgledni start-up čiji je on bio koosnivač. Ovaj slučaj privukao je obe kompanije u sudsku arenu na okršaj u kojem je ulog više nego dragocena intelektualna svojina Levandovskog, za koju obe firme smatraju da polažu prava.

Plate informatičara a pre svega talentovanih poznavalaca veštačke inteligencije toliko vrtoglavo rastu da postoji šala po kojoj je tehnološkoj industriji, da bi privukla vrhunske stručnjake, potreban budžet koji NFL i sponzori daju najvećim zvezdama američkog ragbija. “Ovo će olakšati stvari”, rekao je Kristofer Fernandez, jedan od Majkrosoftovih menadžera za zapošljavanje novih kadrova. “I to umnogome.”

Nekoliko je „katalizatora“ tj razloga koji su doprineli naglom ubrzavanju trenda udeljivanja astronomskih plata nadarenim informatičarima. Auto-industrija se sa Silicijumskom dolinom već neko vreme nadmeće za iste stručnjake, koji im mogu pomoći u izgradnji autonomno navodećih vozila. Velike tehnološke kompanije kao što su Facebook i Google takođe imaju puno novca za bacanje na probleme čije rešenje i ključ, kako misle, leži u razvoju veštačke inteligencije, poput izgradnje digitalnih asistenata za pametne telefone i kućne uređaje, kao i otkrivanje neprimerenih i uvredljivih sadržaja.

Od svega, ipak, najviše nedostaju novi talenti, a velike kompanije pokušavaju da ih uvrste u svoje redove onoliko koliko je to za sada moguće. Rešavanje teških A.I. problema nije isto što i pravljenje mobilne aplikacije koja je „hit sezone“. Po podacima jedne nezavisne montrealske AI laboratorije („Element AI“), danas u celom svetu nema ni 10.000 ljudi koji poseduju veštine potrebne za suočavanje s komplikovanim AI istraživanjima.

“Svedoci smo epohe u kojoj razvoj AI ne mora biti nužno dobar i po društvo, ali takvo je racionalno ponašanje ovih kompanija”, rekao je Endrju Mur, dekan računarstva na Univerzitetu Karnegi Melon (Carnegie Mellon), koji je nekada radio u Guglu. “Svako od njih grozničavo i sa strepnjom nastoji da za sebe obezbedi tu malu grupu ljudi koja je u stanju da radi na ovoj tehnologiji“.

Troškovi akvizicije A.I. laboratorije „DeepMind“, koju je Gugl 2014. kupio za 650 miliona dolara i pritom zaposlio oko 50 ljudi, dobro ilustruje o čemu je ovde reč. Prema raspoloživim podacima, “troškovi osoblja” ove britanske laboratorije, čiji je broj narastao na 400 zaposlenih, iznosio je u 2016. godini 138 miliona dolara. To znači da je svaki zaposleni u proseku dobio 345.000 dolara.

“Teško je nadmetati se sa gigantima, pogotovo ako spadate u manje kompanije”, rekla je Džesika Kataneo, izvršna regruterka firme CyberCoders, koja se bavi regrutacijom informatičkih talenata.

Najnaprednija istraživanja veštačke inteligencije bazirana su na skupu matematičkih tehnika koje se zovu duboke neuronske mreže. Ove mreže su matematički algoritmi koji su u stanju da, analizom podataka, sami odrede svoje zadatke. Tragajući za obrascima u milionima slika pasa, na primer, neuronska mreža može naučiti da prepozna određenog psa. Ova matematička ideja datira iz pedesetih godina prošlog veka, ali je sve do pre pet-šest godina tavorila na marginama kako industrije tako i akademskih rasprava.

Do 2013. godine Google, Facebook i još nekoliko kompanija zapošljavali su relativno mali broj istraživača specijalizovanih za ove tehnike. Neuronske mreže sada pomažu pri prepoznavanju lica na fotografijama postavljenim na Fejsbuku, identifikuju komande koje naložimo uređajima zvanim „digitalni asistenti“, i koji se već nalaze u našim dnevnim sobama (kao što je, recimo, Amazon Echo), a trenutno u riltajmu prevode strane jezike na Majkrosoftovom telefonskom servisu Skajp.

Koristeći se istim matematičkim tehnikama, istraživači unapređuju autonomna vozila i razvijaju bolničke usluge koje mogu identifikovati bolesti tokom procesa skeniranja, a tu su i malopre pomenuti digitalni pomoćnici koji ne samo što prepoznaju izgovorene reči već ih i shvataju; tu su i automatizovani sistemi za trgovanje akcijama, kao i roboti koji pokreću objekte koje nikada ranije nisu videli.

Sa tako malo dostupnih stručnjaka u oblasti veštačke inteligencije, velike tehnološke kompanije zapošljavaju najbolje i najsjajnije akademske građane. U tom procesu, oni na raspolaganju imaju ograničen broj profesora sposobnih da svoje studente podučavaju tajnama ovakvih tehnologija.

Kompanija Uber angažovala je 40 stručnjaka iz revolucionarnog A.I. programa univerziteta Carnegie Mellon iz 2015, kako bi ih zaposlila na projektu autonomno navodećih vozila. Tokom poslednjih nekoliko godina, četiri najpoznatija univerzitetska A.I. istraživača napustilo je amfiteatre, sale za predavanja i svoje profesure na Univerzitetu Stenford. Na Univerzitetu u Vašingtonu, šest od 20 profesora za veštačku inteligenciju sada je na odsustvu ili delimičnom odsustvu jer je angažovano za spoljne kompanije.

“Prisutno je ogromno usisavanje akademskih profesora, koje IT industrija prosto posrče”, kaže Oren Ecioni, koji odsustvuje s mesta profesora na Univerzitetu u Vašingtonu kako bi nadgledao „Allen“, neprofitni institut za veštačku inteligenciju.

Neki profesori pronalaze način za pravljenje kompromisa. Luk Zetlmojer (Luke Zettlemoyer) sa Univerziteta u Vašingtonu odbio je poziciju u laboratoriji u Sijetlu, za koju mu je Google nudio platu trostruko veću od dosadašnje (oko 180.000 dolara, prema izvorima dostupnim javnosti). Umesto toga, izabrao je mesto u Institutu Allen, položaj koji mu omogućava da nastavi s podučavanjem mladih informatičara.

“U Americi je brojno nastavno osoblje koje postupa na sličan način, razdvajajući vreme na ono koje provede u  komercijalnoj industriji i ono tokom kojeg predaje u okviru akademske zajednice”, rekao je Zetlmojer. “Nije za poređenje koliko su plate veće u industriji, pa profesori nemaju drugog razloga da ostanu na univerzitetu osim ukoliko zaista brinu o tome da budu deo akademske zajednice, unutar koje će moći da svoje znanje prenesu novim generacijama.”

U pokušaju da privuku nove A.I. inženjere, kompanije poput Gugla i Fejsbuka sačinile su nastavne programe sa ciljem da postojeće zaposlene podučavaju “dubokom učenju” i srodnim tehnikama. I neprofitne organizacije kao što su Fast.ai ili Deeplearning.ai, čiji je osnivač bivši profesor Stenforda koji je pomogao pri stvaranju laboratorije Google Brain, nude onlajn kurseve dubokog učenja.

Osnovni koncepti dubokog učenja nisu teški za razumevanje, i zahtevaju tek nešto malo više od srednjoškolske matematike. Pa ipak, zaista osvojiti ovu struku zahteva više značajnijih matematičkih i intuitivnih talenata koje neki zovu “mračnom umetnošću” (dark art). Potrebno je, uz to, i posebno znanje za polja kao što su autonomno navodeća vozila, robotika i zdravstvena zaštita.

Kako bi održale korak, manje kompanije traže talente na neobičnim mestima. Neki angažuju fizičare i astronome koji imaju neophodne matematičke veštine. Neke druge američke start-up kompanije tragaju za talentima u Aziji, Istočnoj Evropi i drugim mestima na kojima su plate daleko manje nego u Sjedinjenim Državama – pa je, samim tim, lakše da za svoju firmu pridobiju nekog briljantnog Kazahtanca nego „momka iz komšiluka“, koji je poreklom iz Kalifornije.

“Ne mogu se takmičiti sa Guglom, a i ne želim”, rekao je Kris Nikolson, izvršni direktor i koosnivač startup kompanije Skymind iz San Franciska koji je za sebe pridobio AI inženjere iz osam zemalja. “Tako da nudim vrlo primamljive plate stručnjacima doskora angažovanim u zemljama u kojima je inženjerski talenat finansijski potcenjen.”

Ali, i giganti u IT industriji rade to isto. Google, Facebook, Microsoft i drugi otvorili su A.I. laboratorije u Torontu i Montrealu, gde se se obavlja većina istraživanja koja nisu na teritoriji Sjedinjenih Država. Google, takođe, zapošljava i talente u Kini, gde je Microsoft već dugo prisutan.

Stoga i nije iznenađujuće što mnogi smatraju kako se nedostatak talenata iz ovih informatičkih oblasti neće ublažiti još dugi niz godina.

“Naravno, potražnja prevazilazi ponudu, i taj se sled stvari u dogledno vreme neće promeniti” kaže Jošua Bengio (Yoshua Bengio), profesor na Univerzitetu u Montrealu i istaknuti istraživač na polju veštačke inteligencije. “Potrebno je mnogo godina da biste diplomce pretvorili u doktore iz ovih naučnih oblasti.”

 

New York Times