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当某一风口辅一出现时，资本总是表现出一副趋之若鹜的样子，到了中后期，就会出现一种颓势。AI此时已经不是初出茅庐备受追捧的时期，资本不会再对其一掷千金，业内巨头的AI技术已经或正在实现产业化，而其他中小企业，不会再对AI进行不计成本的投入。
与此同时，随着产业链发展的逐步完善，AI企业发展过程中的“计费标准”也逐渐清晰。如数据增强技术发展受阻，就是因为企业出于对成本的考量。
近日某研究院推出一种群体增强技术，通过数据结组方法，更高效地找到数据增强策略。相比单纯的应用谷歌AutOAugment，可以提升近千倍的效率。这就使得一些无法或不愿负担昂贵计算成本的企业都能够享受到数据增强技术的红利。
这种旨在降低AI研发成本的技术，在未来会备受推崇。
诸如谷歌之类的巨头企业，其本身拥有雄厚的资本以及资源支撑，他们在研发某项技术的过程中，不一定会考虑这项技术的“性价比”。不仅如此，巨头企业很多时候本身也是算力资源的掌握着，他们在某种程度上掌握着技术与算力之间的定价权。站在谷歌们的立场上，他们当然希望企业在研发AI时消耗更多算力资源，因为从算法技术到云计算资源都在他们的业务范围之内。
但从整个领域来看，如果技术的计算标准和计算资源都被垄断，AI企业在发展时会遇到一条明显的阈值。一旦超过这一阈值，AI企业就会很难跨越成本，于是被拒之门外。甚至科技巨头可以利用这种方式对于产业进行间接的操控。
在这样的背景之下，唯有打破垄断、重塑定价权，让AI研发更具性价比，才能走出垄断的阴影。
