未来的发展中谷歌离不开AI和机器学习

谷歌未来增长的动力来自于人工智能和机器学习，以及如何有效地利用这些技术加强其子公司业务，这些将决定谷歌的盈利增长方式。

2017年，谷歌在研发方面的支出超过了微软、苹果和Facebook，其中大部分支出用于人工智能和机器学习。

Google需要新的以人工智能和机器学习驱动的业务，这些业务的总采购成本(TAC，Total Acquisition Costs)较低，以抵消其在广告和搜索业务不断上升的购置成本。

该公司最初涉足人工智能和机器学习的项目之一是2014年1月以6亿美元收购AI创业公司DeepMind。

在第四季度的盈利电话会议上，该公司宣布，其云业务现在每季度带来10亿美元的收入。2016年至2017年，谷歌出售的价值逾100万美元的云交易数量增长了两倍多。

谷歌的并购战略专注于加强其云业务，以更好地与亚马逊AWS和微软Azure竞争。

以上内容来自于CB Insight的报告《Google Strategy Teardown》，该报告探讨了Google的母公司Alphabet如何依靠人工智能(AI)和机器学习在企业云计算和服务方面扩充新的收入来源。此外，该报告还探讨了Alphabet如何将搜索、人工智能和机器学习结合起来，以彻底改变物流、医疗保健和运输行业。该报告是对谷歌潜在收购、战略投资和合作伙伴关系的全面拆解，探讨了其如何在保持搜索优势的同时，继续拓展新市场的收入来源。

报告的主要内容包括：

Google需要由人工智能和机器学习驱动的新业务，这些业务的总采购成本(TAC)较低，以抵消其在广告和搜索业务不断上升的购置成本。CB Insights发现Google在核心广告和搜索业务方面正在经历TAC的大幅增长。随着战略转向移动，谷歌将看到TAC进一步升级。其最大的增长潜力在于注入更多的语境智能和知识，如下图所示：

谷歌已经推出了两个专门用于人工智能的基金：Gradient Ventures以及Google Assistant Investment Program，二者都通过人工智能和机器学习创业公司进行了推介。Gradient Ventures是一个投资回报基金，专注于支持最有才华的创始人建立人工智能公司。前科技创始人领导著Gradient Ventures，协助将创意转化为公司的创立，Gradient Venture的投资组合如下图所示：

2017年，谷歌在研发支出方面超过了微软，苹果和Facebook，其中大部分支出用于人工智能和机器学习。2017年，亚马逊在研发方面的研发支出为22.6亿美元。Facebook的研发投入占总销售额的百分比为19.1%。

Google AI引领了Google广受欢迎的开源机器软件库和Tensor Flow框架的开发，并成为Google Brain团队的所在地。谷歌在人工智能、机器学习和深度学习领域的初级研究方法引领了大量相关研究的产生和发布。Google Brain的一部分职责是与其他Alphabet子公司合作，以支持和领导其人工智能与机器学习产品计划。报告中提到的一个例子是Google Brain如何与自动驾驶部门Waymo合作，Google Brain协助将深层神经网络应用于车辆行人检测，Google Brain团队在人工智能和机器学习专利方面也收获颇丰，如下图分析所示：

人工智能和机器学习在谷歌的季度财报电话会议中多次被提及，标志着高级管理层将这些领域作为增长动力的优先级。CB Insights有一个Insights Trends工具，旨在分析非结构化文本，并从中找到基于语言学的关联、模型和统计见解。通过分析发现，人工智能和机器学习在上一次会议中被提及的次数有大幅增加。

谷歌的并购战略专注于加强其云业务，以更好地与亚马逊AWS和微软Azure竞争。谷歌在今年第一季度收购了Xively，随后在第二季度收购了Cask Data和Velostrata。谷歌需要继续收购能够加速企业赢得更多客户的云计算公司，目前，亚马逊AWS和微软Azure在这两个领域的势头强劲。

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