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美国科技 5 巨头研发狂烧 2020 亿美元:亚马逊 732 亿全球第一,Meta 30% 占比最高

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    发表于 2024-1-16 10:29:25 | 只看该作者 |只看大图 回帖奖励 |倒序浏览 |阅读模式
    根据 2022 年的科研经费排行榜,亚马逊、谷歌、Meta 获得前三,但要论科研经费占收入比,Meta 和英伟达则分别以 30%、27% 获得 TOP 2。
    最近,一张 2022 年纳斯达克 Top 10 企业的研发支出图,突然火了。
    可以看到,亚马逊遥遥领先,以 732 亿美元取得榜首。
    谷歌母公司 Alphabet 以 395 亿美元紧随其后。
    研发经费全球第三是 Meta,全年为 353 亿美元。
    第四是苹果,全年研发支出 277 亿美元。
    第五是微软,全年研发支出 266 亿美元。
    第六是英伟达,全年研发支出 73 亿美元。
    第七是博通,全年研发支出 49 亿美元。
    第八是 ASML,全年研发支出 33 亿美元。
    第九是特斯拉,全年研发支出 31 亿美元。
    第十的百事可乐,是唯一一家非科技公司,全年研发支出达到 8 亿美元。
    而这十家公司在 2022 年的研发支出,总计为 2220 亿美元。
    在这之中,亚马逊、Alphabet、Meta、苹果和微软,在 2022 年总共花费了 2020 亿美元。(榜单前十加起来为 2220 亿美元)
    相比于 2021 年的 1900 亿美元,这 5 家大厂在研发方面的投入增长了 28.4%,比 10 年前更是增长了 6.5 倍。
    在 AI 领域,据分析公司 Glass.ai的数据显示,这 5 家科技大厂共有约 33,000 名员工在从事相关的工作。
    几乎和研发投入的趋势一样,亚马逊拥有最多的 AI 从业人员(超过 1 万人),而 Meta 依然是占比最高(81%)。
    而微软不仅拥有庞大的 AI 团队,还对 OpenAI 进行了投资,并将其产品与 OpenAI 的技术融合,确保自己始终处于领先地位。
    值得注意的是,尽管员工的规模反映了企业对 AI 的重视程度,但更重要的还是人才的质量以及他们的工作内容。
    毕竟,OpenAI 虽然员工数量不多,却已经在行业中引起了巨大反响。
    对此 LeCun 表示,Meta 的研发支出占总收入的比值,是亚马逊、谷歌和微软的 2 倍,更是苹果的 4 倍!
    在科技大厂中,只有英伟达的研发投入能与 Meta 相提并论。
    而从这些数据可以明显看出,哪些公司正在积极投资,打造未来的技术。
    除此之外,2019 年按地区、国家或经济体划分的国内研发总支出,和研发在国内生产总值中所占份额,也是这次讨论的焦点之一。
    其中,美国在 2019 年的研发支出为 6683.5 亿美元,占国内 GDP 的 3.13%。
    其余研发支出比较高的国家,还有德国(研发支出 1481.4 亿美元,占 GDP3.19%),法国(研发支出 732.8 亿美元,占 GDP2.2%),英国(研发支出 569.3 亿美元,占 GDP1.76%),意大利(研发支出 392.7 亿美元,占 GDP1.47%)。
    LeCun 与网友激辩:研发支出和成不成功有关系吗?
    然而,网友们对这种「吹捧」并不买账,纷纷表示:研发开支与企业成功并无直接关联。
    前高盛投资银行家「alojoh」分析认为:要是真的有直接关系,那么那些最富有的公司就会永远主宰市场。但谷歌、Meta 或其他一些卓越的公司的崛起,已经充分证明了研发开支大并不代表企业成功。
    相比之下,创新的影响力远超过金钱。
    这也就解释了为什么,为什么那些「小而美」的富有创新精神的公司,能在众多领域和科技巨头抗衡。
    拿一个例子来说:尽管诺基亚以 39% 的市场份额坐拥全球领先地位,并且在 iPhone 面市之后的几年里,研发投入是苹果的四倍(3.85 倍),但它最终还是败给了苹果,并在 2013 年,被迫退出了手机市场。
    效率的重要性,不用多说了。
    比如目前最好的开源模型 Mistral,就是法国的一家小型初创公司构建的。
    随后,也有网友抛出了乔布斯的名言:「创新与你的研发投入多少并无直接关系。当苹果发明 Mac 的时候,IBM 在研发上的投入至少多出 100 倍。」
    「这并不是金钱的问题。关键在于你团队的人才,你的领导方式,以及你对创新理念的深刻理解。」
    相比之下,LeCun 则认为,在研发上的长期投入,代表着企业文化的创新性。
    他表示,把长期研发投资视作「打了水漂」,这种荒唐的想法源于那些只盯着下一季度盈利的短视投资圈和媒体,他们显然忽视了长远的发展和收益。
    在 AI 领域,Meta 的人工智能研究院(FAIR)大概汇集了 500 名研究人员。
    在研究计算基础设施方面的资本投入,如果按照每个研究人员来计算的话,要远远超过计算机科学公共研究领域的投资。
    就拿最近在开源领域影响力飞涨的 Mistral 来说,它的三名联合创始人中,有两位是在巴黎的 FAIR 完成的博士学位。
    并且,还是在 FAIR 作为科学家工作若干年后,才共同创立了 Mistral。
    除此之外,Mistral 的模型采用的 PyTorch,也是 Meta 开发的框架。
    如果不是 Meta 在过去十年对 AI 领域的持续投资,Mistral 根本就不会诞生。
    研发投入的重要性
    虽然科学研究与试验发展(R&D)与成功的关联还有待商榷,但在技术飞速发展的当下,R&D 对于企业保持市场竞争力极为关键。
    具体来说,R&D 能够让企业开发出竞争对手难以仿效的产品。同时,R&D 还能提升生产效率,帮助提高利润率,从而在竞争中保持优势。更广泛地看,R&D 可以帮助企业领先一步,进而预见顾客的需求或市场趋势。
    R&D 与公司的其他常规运营活动截然不同。其本身通常并不会立即获利,而是为企业长远的盈利做出贡献。
    设立专门从事 R&D 的部门,需要投入大量的资金。但由于缺乏立即回报,投资的回报(ROI)充满不确定性。
    随着对 R&D 投入的增加,资本风险也随之升高。因此,部分公司会出于成本、规模、人才等多种因素的考量,选择将 R&D 外包出去。
    各个行业和领域的公司都会进行 R&D 活动。通过不断改进和开发新产品与服务,公司实现了增长。在制药、半导体以及软件 / 技术行业的企业,R&D 投入往往最为可观。
    研发的类型
    - 基础研究
    企业通过对初创公司进行投资,为创业者提供资金支持和指导,期望能孵化出他们能够利用的创新成果。
    并购(M&As)和建立伙伴关系同样被视为 R&D 的一种方式,公司通过这种方式结合起来,共享彼此的机构知识和人才资源。
    - 应用研究
    设立一个主要由工程师组成的部门,他们的任务是开发新产品,这个过程通常需要进行大量研究。这种模式并没有预设任何具体的目标或应用场景,研究的目的仅仅是为了探索未知。
    - 开发研究
    设立一个由工业科学家或研究人员组成的部门,他们负责进行技术、科学或工业领域的应用研究。这种模式的目的是促进未来产品的开发或现有产品和操作流程的改善

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