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2013年的12月6日,几件重要的事情都赶在了同一天。
最重要的一件事,谷歌发来了他们拟定的分成合同,有关孟繁岐的AI技术应当如何分取利润,这里面的门道前所未有的多。
孟繁岐此前与白度签订的只是单一技术的服务合同,单单只是一个图像的实时检测算法,需要约定的东西已经相当之多了。
而如今,孟繁岐需要与谷歌约定各种类型的技术该如何分成。
众所周知,技术有赚钱的,也有不赚钱的。有看上去亏了实际赚了的,也有看起来赚了实际上血亏的。
自动驾驶汽车和类人机器人这样的划时代产品如果能市场化,毫无疑问将带来巨额利润,但这仍然遥远,处于纯砸钱阶段。
针对可以马上变现的技术,和不那么容易变现但很重要的技术,以及纯投入研发,虽然不变现但是谷歌非常希望突破的。
不同类型的技术和方向,分成的方式错综复杂。
谷歌的合同在这方面叠甲叠得很厚,按理说孟繁岐目前发布的技术都是纯图像方面的技术,但这份合同里仍旧把很多其他类型的技术都约定在里面了。
非常严谨,严密。
比如对谷歌来说,到底什么技术现在变现最快,收入最高?
毋庸置疑的,那必须是广告收入,谷歌一个季度的广告收入通常约200亿美金,占据其总收入的八成以上。
收成好的时候,一年累计下来接近千亿美金,是支撑谷歌所有项目的立足之本。
目前,对谷歌来说有价值的赚钱方式是,越来越精确地预测用户的点击选择。
根据其内部的统计,即便只是百分之0.1的精确度改善,都将产生数亿美元的额外收入。
如果孟繁岐做出推荐算法的突破,那自然而然就可以直接进行测试,如果效果很好,那就直接上线部署。
这种情况下的分成非常简单,多给公司带来了多少收入,就按比例去抽成,很好理解。
外行们可能很难理解,技术提升之后多出的收入如何统计。
实际上,有关推荐算法,用户点击的意愿提升了多少,消费意愿提升了多少,多年以来都是谷歌最大的进项。
因此内部有关这方面的算法和统计是极其先进的,每个季度对于下个季度广告收入的预测都相当精准。
孟繁岐的经历以图像算法为主,自然语言和大模型了解过不少,推荐算法这方面懂得就不那