你很介意软件企业直接参与业务流程,共享数据?OK,我把“傻瓜式”工具卖给你,你自己来做。定制模型这种高成本的事情,英伟达是不参与的,不管药企、云计算企业双方怎么折腾,只要基于我的基础设施来做,这一商业模式就是成立的。
英伟达的算盘打得很响,但需要注意的是,CUDA过去面对的是软件产业,这与医疗产业截然不同,如果仅是照搬CUDA的打法,那甚至都无法打开医疗市场。
相对互联网行业,医疗、制药非常传统和封闭,有其独特的流程。比如:在中国,想说服医院采购某种产品,不仅要经过复杂的流程,还需要找到正确的渠道。在被认为最需要AI的基层,很多医院的采购渠道掌握在个人或者小代理商手里,如果找不到他们,再好的产品也与之无缘了。因此,很多AI+医疗企业创业近10年也还没能盈利。
而且科技巨头“攻下”医院、药企阵地的决心,一直以来都很坚定,导致这一市场还没发展起来,已经成了红海了。
AWS、腾讯云、百度智能云等,都在这个赛道中“跑马圈地”,为了争取尽量多的合作者,甚至有国内科技公司的相关负责人公开直言“要将构建AI场景模型的权利交还给科学家”,这几乎就是在向对方剖白,可以不惜成本,满足对方一切定制化需求了。
此外,英伟达提供的“工具包”还停留在“大众版”的层面上,医院、药企如果需要“专业版”大模型,还是需要与AI企业合作。这也让类似CUDA生态的“护城河”很难形成。
长期以来,国内面向大甲方的生意,都在买方强烈的定制化诉求,与卖方的“亏钱能力”间左右拉扯。相比之下,英伟达的方式虽然轻巧,却很难满足医疗机构、医生的需求——他们通常更习惯接受积极上门推销产品的营销方式,缺乏主动找“工具包”训练数据的动力。
人工智能的潜力与当前实际成效之间仍存在显著差距,这一现状可能是投资者面临的一项重大挑战
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