當某一風口輔一出現時ai陰影，資本總是表現出一副趨之若鶩的樣子，到了中后期，就會出現一種頹勢 。AI此時已經不是初出茅廬備受追捧的時期，資本不會再對其一擲千金，業內巨頭的AI技術已經或正在實現產業化，而其他中小企業，不會再對AI進行不計成本的投入 。與此同時，隨著產業鏈發展的逐步完善，AI企業發展過程中的“計費標準”也逐漸清晰 。如數據增強技術發展受阻，就是因為企業出于對成本的考量 。近日某研究院推出一種群體增強技術，通過數據結組方法，更高效地找到數據增強策略 。相比單純的應用谷歌AutoAugment，可以提升近千倍的效率 。這就使得一些無法或不愿負擔昂貴計算成本的企業都能夠享受到數據增強技術的紅利 。這種旨在降低AI研發成本的技術，在未來會備受推崇 。諸如谷歌之類的巨頭企業，其本身擁有雄厚的資本以及資源支撐，他們在研發某項技術的過程中，不一定會考慮這項技術的“性價比” 。不僅如此，巨頭企業很多時候本身也是算力資源的掌握著，他們在某種程度上掌握著技術與算力之間的定價權 。站在谷歌們的立場上，他們當然希望企業在研發AI時消耗更多算力資源，因為從算法技術到云計算資源都在他們的業務范圍之內 。但從整個領域來看，如果技術的計算標準和計算資源都被壟斷，AI企業在發展時會遇到一條明顯的閾值 。一旦超過這一閾值，AI企業就會很難跨越成本，于是被拒之門外 。甚至科技巨頭可以利用這種方式對于產業進行間接的操控 。在這樣的背景之下，唯有打破壟斷、重塑定價權，讓AI研發更具性價比，才能走出壟斷的陰影
【ai陰影:如何用ai制作圖像陰影】

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