3 вещи, которые технологическая индустрия не может игнорировать

В индустрии высоких технологий легко попасться в мелочи. Но мы все должны сделать шаг назад и стать свидетелями переходной индустрии. Вот несколько вещей, которые, я считаю, будут определять следующие несколько лет.

Оборудование для смартфонов работает

Как недавно писала моя коллега Каролина Миланези, в сфере смартфонов все труднее вводить новшества. После десятилетия новых и блестящих гаджетов, которые появляются каждые несколько месяцев, мы, несомненно, приближаемся к концу значительных достижений в области оборудования для смартфонов - с чем столкнулись ПК и (совсем недавно) планшеты. Придут итеративные изменения, но я просто не вижу значительного сдвига смартфонов на горизонте, который действительно поразил бы нас всех.

Вместо этого ищите смартфон, который послужит основой для новых аппаратных инноваций в таких вещах, как дополненная и виртуальная реальность. Также вероятно будет повышенное внимание к программному обеспечению и услугам.

Несколько лет назад мой сын Бен написал статью «Наша судьба в сфере услуг», в которой отмечается, что новые рынки всегда начинаются с аппаратного обеспечения, прежде чем переходить на программное обеспечение. По мере развития программного обеспечения стоимость сдвигается и завершает цикл услуг. Это наблюдение, однако, было в основном ограничено исследованиями конкретных предприятий. Смартфон впервые применил эту динамику на потребительских рынках.

Это основная причина, по которой мы наблюдаем рост доходов в индустрии программного обеспечения и приложений, а также в сфере обслуживания потребителей. Пока я смотрю в будущее, мое исследование сосредоточено на том, что потребительские услуги значат для будущего и какие компании лучше всего могут владеть этим пространством.

ИИ находится в зачаточном состоянии

На рынке сегодня нет ничего, кроме «искусственного интеллекта». Мы видим некоторые умные алгоритмы, пытающиеся предсказать или понять нас, но они бледнеют по сравнению с потенциалом ИИ. Реальная работа, выполняемая сегодня, - это больше машинное обучение, чем искусственный интеллект, но технические компании всех мастей стремятся обучить свои сети.

Это требует много действительно хороших данных. Я бы сказал, что большая часть критики, которую мы наблюдаем со стороны компаний, говорящих об искусственном интеллекте - Amazon, Netflix, Google и, возможно, даже Apple, - в некоторой степени, связана с отсутствием действительно хороших данных. Я хотел бы более глубоко взглянуть на слабые стороны стратегии ИИ каждой крупной компании, но сейчас я все еще озадачен тем, как мало эти системы действительно знают обо мне.

Частично это связано с двумя основными частями головоломки, которые все еще разрабатываются. Первый в полупроводниках. Как я уже отмечал ранее, мы находимся в эпохе ПК 1980-х годов, когда речь заходит о технологии чипсета AI; обучение сети все еще занимает часы или недели. Единственное решение исходит из многолетних достижений кремниевой архитектуры; нет волшебного революционного прорыва, который ускорил бы это. Для таких компаний, как Intel, Nvidia, AMD, Qualcomm и даже Apple, им поручили работу по решению чрезвычайно сложных задач, чтобы предоставить компаниям, занимающимся программным обеспечением и услугами, вычислительную мощность, необходимую им для мгновенного обучения сети и настоящих технологий искусственного интеллекта.

Вторая часть еще впереди, это обучение без присмотра. Сегодня большинство сетей обучаются с использованием «помеченных данных»: человек пометил изображение собаки, улицы или человека. Текст, по природе, уже помечен, но научить компьютеры это видеть сложно. По мере того, как в промышленности наступает момент, когда машины можно обучать без участия человека, мы будем на один шаг ближе к лучшему обучению и лучшему ИИ. Это одна из причин, по которой я нашел первую опубликованную в Apple статью об искусственном интеллекте интересной, поскольку в ней рассказывается о процессе обучения без надзора с использованием графики вместо физических изображений для обучения компьютеров.

5G: важно, но годы

Еще одной ключевой разработкой, которая будет стимулировать новые инновации, является 5G, которая обеспечит крайне необходимую пропускную способность сети для поддержки большей части того, что я описал выше.

У нас около шести лет перехода на LTE. Qualcomm любит напоминать нам, что сетевые технологии, как правило, живут в течение 18-20 лет, и примерно на полпути мы видим тенденцию к следующей эволюции на рынке. Если эта модель сохранится, мы должны начать видеть 5G в 2020 году.

5G будет актуальна на многих рынках, помимо компьютеров, особенно автомобилей, которые будут обрабатывать огромные объемы данных и балансировать на борту и в облачной обработке, чтобы обеспечить функции, связанные с автономностью, безопасностью и многим другим. Ищите его, чтобы привести в действие множество новых подключенных устройств.

Эти тенденции будут определять то, что будет дальше. Дело в том, что этот переход не произойдет в 2017 или 2018 году, он может даже не произойти через пять лет. Важно не попасться в ажиотаж и посмотреть на общую картину, чтобы мы были готовы, когда произойдут эти серьезные изменения.