科技巨頭紛紛下注AI市場，300億美元投資尋找新機會領域

作者｜劉雨潔

編輯｜陳光

微信公眾號ID｜Xtecher

日前，麥肯錫全球研究院發布了最新人工智慧報告，對全球AI的發展進行了全面的調查和預測。科技巨頭在AI方面的投資已經接近300億美元，大量資本流入AI技術系統的研發和生態布局中。機器學習以60%的投資佔比成為AI技術中最受關注的領域，高科技、電信、金融服務等行業被預言在未來三年內會以人工智慧為行業主導。

如今各行各業都在尋找借人工智慧的大勢實現彎道超車的機會，可AI目前的商業化表現卻仍舊滯緩，在AI投資中擁有著絕對話語權的企業仍然是全球科技巨頭。

聚焦專利型競爭，科技巨頭內部發展主導AI投資

AI投資，看起來是一場關於未來資本的風投對賭，但本質上還是一場各顯其能的科技專利競爭。

數字顯示，2016年的投資總量同比三年前已經增長了三倍有餘，人工智慧作為開啟第四次科技革命時代最重要的熱詞，。同年，美國企業在AI技術方面的投資高達該領域全球投資總量的66%，對於世界領先的AI技術表現出了壓倒性的野心和統治力。而中國企業則以17%的數字與其迅速增長的趨勢成為了AI投資中的第二大量體。

可以預見，如今加在一起雄據了AI行業83%投資額的中美企業，未來很有可能會通過一系列關於人工智慧的強對話及合作交鋒等，將中美構建成為全球AI生態氛圍最熱的國家。

而當我們打破國界，從投資流入方式來觀察這份數據的時候，又將得到一些新的啟示。

麥肯錫的報告稱，全球科技巨頭企業在AI上的投資貢獻在200億至300億美元之間，內部投資的數字能夠佔到90%。這其中當然包括那些令我們耳熟能詳的案例：IBM在沃森認知計算服務上的巨額投資，特斯拉、豐田等汽車製造商在機器學習領域及無人駕駛等子領域的投資項目，百度長期的AI投資計劃包括其紅遍全國的Apollo生態，等等。

反觀創投領域，VC、PE及其他外部資金形式僅僅佔據9%的投資比，投資總額在60到90億之間，僅占科技巨頭投資額的30%。以上數據或許可以為我們說明，雖然AI技術所需的投資量巨大，但由於其中規模最大、花銷最多的項目主要被集中控制在科技巨頭手中。

顯然，在AI技術面前，風投永遠只能跟著科技巨頭透露出來的研究方向和價值評估來進行選擇。而另一方面，無論風投是否真正對科技尖點感興趣，外部投資被廣泛激活對於初創公司來說總歸是一件好事。

可從麥肯錫給出的數字中不難發現，科技巨頭的絕對資本壟斷，創投力量所體現出來的羸弱，這一時代的AI究竟是百花齊放，還是已經變成了一個先富帶後富的遊戲？天生處於資本劣勢的初創公司，未來只能選擇使自己的產品貼合代入科技巨頭部署的AI生態之下？這些問題都是這份報告所能帶給我們的思考。

綜上，對於初創公司來說，這場科技專利的競爭可以說是公平又不公平。在數字信息技術即將壘砌出第四次工業革命的今天，大多數企業都已經開始給予人工智慧以足夠的重視和技術投入，沒有去進行科技投入的企業早就已經在上一輪技術迭代中或出局或轉型。所以，此時初創公司往往選擇著眼於某個AI領域中小板塊作為技術創新點，他們可能成功可能失敗，但這其中的x因素總是非常多的，顯然未來世界的科技發展走向並不掌握在他們手中。他們需要接受等待更大的挑戰。

AI商業化亟待求索，科技革新無需擔心資本泡沫

上文提到，2016年大部分AI投資額流入了大公司的內部發展，產品需求和以科技升級而帶來的成本優化，公司不會僅僅為了發展技術本身而去投資，絕大多數用於內部發展的AI資本著力於提升的是公司的企業競爭力，而並非用於為解決AI技術的商業需求而提供環境及策略。

但在整個商業視域下看來，AI投資的回報形式仍然不太明朗。比如對於公司來說，AI的投資回報僅僅體現在產品優化和成本優化等方面，比如醫療、金融服務等，AI技術對於基礎設施和智能服務的優化已經為其帶來了顯著收益上。

AI商業化滯後這一結論，恐怕已經在很多人的意料之中了。儘管當下已知的AI技術提供商非常多，AI的話題也在很久前就已經被打響，每天的科技財經頻道中科技企業布局AI生態的新聞也赫然在列，但直到目前為止，甚至市場上還沒有出現已經能夠大規模直接購買使用的AI產品，而互聯網上的報道也大多是停留在功能介紹和未來預期環節。或者你看到一家AI提供商的試點比較成功，半年後再去關注，發現進程並沒有想像中的那樣迅速。

由此可見，如今的商業形式變革已經落後於科技變革，再與AI領域如此巨大的投資額兩相聯想，不禁讓很多人產生合理質疑：目前的AI開發成本如此之高，大多數行業到底是否存在高於投資成本的回報需求？在數字計算機出現的年代就已經誕生的人工智慧，在經歷一次又一次的大起大落之後，誰又能保證現在的投資時機已經成熟？

事實上，連專業人士也無法統預見。在經濟分析師看來，未來的AI市場可能會出現與預測距離非常大的差異，低增長與高增長的預期能有上百倍之差，而麥肯錫則以一貫的經驗得出結論，AI市場的泡沫景象出現的概率並不大。

談及理由，其一是演算法的成熟。Netflix通過優化搜索演算法進行推薦分發縮短了用戶的時間成本，有效規避了每年10億美元的可能損失，企業對演算法的興趣早已不是什麼秘密。

其二是科技企業內部發展需求與投資的帶動。這與本文第一部分所提到的觀點相吻合，科技公司每天生產出的大量數據能夠幫助這一時代的AI進行快速優化。

第三即是巨大的商業潛力。雖然上文已經討論過AI到目前為止的商業表現還不能完全回報投資，但這並不代表其商業價值沒有迅速的提高。同時已經有一部分AI技術是專門為了為商業提供解決方案而出現，例如機器學習、自動駕駛、計算機視覺等等，在麥肯錫的報告中，我們也可以看到這些AI領域吸引了最多的投資額，無論是在短期的測試還是長期的生態布局上，這些技術的應用都能為不同的商業瓶頸帶來巨大的發展升級空間。

早期行業獲益明顯，人工智慧生態鑄就機會領域

可無論AI技術驚艷的商業表現何時來臨，對它最有信心的應該是科技企業和科技從業者，但我們看到的是，很多傳統行業仍然地投入了大量資本，成為了人工智慧的早期採用者，那麼驅動著不同行業進行投資的強因素又是什麼呢？

從麥肯錫給出的數據中我們可以判斷，他們所尋找的正是機會領域。

麥肯錫在報告中分析了眾多AI所涉足的領域，其中以高科技、電信、金融服務的發展力最為迅猛，這幾個行業作為AI技術的早期採用者，一直以來也在對AI投資表現著極高的熱情。從麥肯錫AI報告所給出的AI指數中可以發現，AI在這些行業中可以非常高效地覆蓋行業主要用途及代替勞動力，因此它們也是最有可能在未來三年內實現以AI為主導的行業。

麥肯錫將AI早期採用者的人特點總結為：數字化程度高、比起成本更關注發展、以AI作為核心技術、善於採用不同的科技、能夠獲取高層支持、期待更大的業務規模。通過分析這些特點，我們也就不難明白這些不同行業的企業在AI上進行戰略性投資的意義了。

那麼，機會領域又是怎麼出現的呢？我們都清楚AI的定義，但無法給AI的實現場景做出明確不交叉的劃分，因為現實情況是人們時常會在一種解決方案中混合多種技術，以創建出新的科技概念。據此我們可以進一步理解，既然AI本身就是一項被植入全行業的交叉技術，那麼未來不同行業內也一定會出現新的子領域，比如未來的傳統汽車和無人駕駛車可能會進入完全不同的商業領域。換句話說，AI早期採用者們並非只是要將AI用於產品的優化和成本的減少，他們所真正期待的是以AI為核心技術的新產品時代的到來。在這種情況下，早期採用企業就很有可能會憑藉經驗優勢提前被保送到未來領域的決賽圈。

綜上所述，當我們從麥肯錫所給出的數據中得出「AI的早期採用者更容易積累競爭優勢」的結論時，我們也就可以說，創建更多的機會領域是AI商業化過程中的必由之路，也是這些科技投資者未來可期的回報。

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封面來源：網路 排版：陳光 校對：陳光

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