AI掘金熱：誰能真正挖到金子？掘金者還是賣水人？

編者按：如果把當前在全球範圍內興起的AI熱和曾經風靡美國西部的掘金熱做個對比，初創公司就像是簇擁而上的掘金者，科技巨頭則更像是提供鏟子和水的商人，究竟哪一方才是真正的贏家？哪個國家的金礦又最為豐富呢？

大熱的AI

AI到底有多熱？可以這麼說，凡是一般人能想到的行業，AI幾乎都涉足其中。谷歌、亞馬遜、微軟、IBM早在2016年的時候就紛紛進軍AI行業，幾家巨頭投入的資金加起來超過200億美元。一邊要和同級別選手激烈競爭以確保不會被對方捷足先登，另一邊還要小心提放初創公司，避免獨角獸級別的公司出現和自己爭奪話語權。巨頭們在這場燒錢大戰背後透露出的隱憂由此可見一斑。除美國外，中國在AI上面的投入也不可小覷，夾在中美之間的歐盟由於擔心被兩者甩在身後，最近也傳出將AI領域的投資預算增加至220億美元。

AI到底有多火？無論是谷歌瀏覽器35億的日搜索量，還是蘋果10新加入的面部識別功能，AI的觸角已經遍及人們日常生活的各個角落。醫生用AI診斷病情，銀行用AI評估客戶的貸款風險，農民用AI預測今年的收成，商家用AI來定位和挽留顧客，生產商用AI改善質量管理，還有一些智庫專門研究AI的物理、網路和政治風險。

AI和機器學習將變得愈發普及，最終會融入整個社會結構並扮演重要角色。不過就像掘金熱一樣，最後真正獲利的到底是哪方呢？是賣鏟子和水的人還是掘金者？

要想回答上面這個問題，我們就有必要了解下AI的整個產業鏈。目前，整個產業基本可以分為7個大類，分別是晶元製造商、平台和基礎設施供應商、演算法提供商、企業級解決方案提供商、行業垂直解決方案提供商、AI企業用戶。下面我們就對這幾個行業分別做一下分析。

AI晶元

算力價格在過去幾年內已經有了很大程度的下降，不過市場需求的增速顯然更快。AI和機器學習需要使用海量的數據集並進行數萬億次的矢量和矩陣計算，由此產生的算力需求是十分龐大的，而不斷滿足它們胃口的就是晶元。

英偉達的股票價格在過去兩年上漲了1500%，背後的主要推手就是他們的研發的圖形處理器。這種微處理器過去常用來改善遊戲畫面質量和成像效果，是遊戲行業必備的核心組件之一。隨著機器學習的崛起，工業與學術界的數據科學家紛紛採用GPU用於機器學習以便在各種應用上實現開創性的改進，這些應用包括圖像分類、視頻分析、語音識別以及自然語言處理等等。而英偉達也正在由一家顯卡供應商向人工智慧伺服器供應商轉變。

谷歌最近剛剛發布第二代機器學習專用晶元Tensor處理單元（TPU），微軟也正在加緊為自己的深度學習項目Brainwave打造專用晶元。與此同時，一些初創公司，比如剛剛募得1100萬美元的Graphcore也準備投入進軍晶元市場，一些老牌的晶元供應商，比如IBM、因特爾、高通和AMD也紛紛有所行動。就連臉書最近都傳出計劃成立一個技術團隊來打造自己的AI晶元。中國在全球晶元市場也開始逐漸嶄露頭角，就在上周，寒武紀發布了第一款雲智能AI晶元。

在巨頭林立的晶元行業，要想在設計和生產晶元上保持全球領先位置，不僅要有雄厚的財力做支撐，還要有著世界一流的科技團隊，其成本是十分高昂的。這就意味著，最後的贏家還是少數，誰能生產出質優價廉的產品誰才能成為行業老大，就像淘金熱里提供便宜耐用的鏟子和牛仔褲的人最後真正做到了發家致富。

基礎設施和雲平台

比起一次性買斷自己所需要的電腦和軟體產品，初創企業可能更願意以短期租用的方式來開展自己的業務。亞馬遜很早就意識到這一點，所以早在06年就推出了亞馬遜網路服務（AWS），為全球上百家公司提供包括彈性計算、存儲、資料庫、應用程序在內的一整套雲計算服務，幫助企業降低IT投入成本和維護成本。由於AI的發展十分迅速，對算力的需求與日俱增，很多公司為了降低成本紛紛求助於雲平台，通過對方提供的IaaS（基礎設施即服務）和PaaS（平台即服務）等服務租用硬體設備。

一場關於雲平台的大戰在巨頭之間打響。微軟打造的Azure雲平台可向用戶提供混合式的公共及私人云服務，據稱該平台擁有超過100萬台電腦做支撐。在過去的幾周內，微軟方面多次對外宣稱，必應搜索引擎的性能提升了近10倍，由此帶來的結果是Brainwave硬體解決方案將進一步加速機器學習的發展。

谷歌也正在抓緊研發自己的雲平台，來自中國的電商巨頭阿里巴巴也已開始在該領域布局。亞馬遜、微軟、谷歌和IBM正在這一賽道加緊布局，而來自中國的選手們也同樣不容忽視。

演算法

谷歌是當今世界規模最大的AI公司，每年單是為AI研發編製的預算都可以比得上一個小國一整年的GDP。數十億的用戶基礎也為其數據集的搜集提供了最好的資源，現在谷歌旗下的很多產業都離不開AI的幫助，像無人汽車、語音識別、智能推理、大範圍搜索等都已和AI建立了緊密的聯繫。

而為谷歌所有的AI產品賦能的機器學習軟體及演算法——?TensorFlow?現在已免費向公眾開放。是的，你沒有聽錯，確實是免費的！那麼谷歌為什麼要這麼做呢？谷歌大腦的負責人Jeff Dean在最近的一次演講中提到現在全世界大概有2000萬個機構組織可以藉助AI改善自己的業務，如果它們選擇使用谷歌提供的免費AI軟體，那麼它們可能就會有很大的算力需求。而專為TensorFlow量身打造的谷歌雲平台自然是不二選擇。這也解釋了為何全球AI巨頭都在紛紛推出免費的AI演算法，像亞馬遜、微軟和IBM等都已推出免費的AI軟體服務。

眾多巨頭除了在機器學習演算法領域打的難解難分之外，還將戰火蔓延到了認知演算法領域。像聊天助手、自然語言處理、語義學、視覺和增強型核心演算法等都是他們角逐的焦點。Clarifai是一家圖像識別系統公司，為其他公司提供近似圖像檢測和視覺搜索服務。在過去的三年中，這家初創公司已籌得近4000萬美金。據估計，與視覺有關的演算法和服務市場在2025年到來之前會成為一個市值達80億美元的大蛋糕，很多初創公司正是看到了這一點所以才紛紛闖入該領域開始一番廝殺。

巨頭們也並沒有閑著。IBM就推出了一些認知產品和服務，客戶只需將自己的企業軟體和這些產品和服務的API介面加以連接，就可以創造出聊天機器人、視覺、語言、知識管理、移情等多種AI應用。認知型API到處可見。很多巨頭和初創公司都將其放在了雲端，以AIaaS（AI即服務）的形式對外開放，為用戶提供了諸多便利。

就在前不久，微軟CEO Satya Nadella對外宣稱，目前共有100多萬開發者使用他們的API、服務和工具打造AI應用，30萬開發者使用他們的工具生產聊天機器人。很明顯，初創公司的負責人如果聽到了這樣的言論也得倒吸一口冷氣，考慮一下是否真的要和巨頭碰個頭破血流。

這一賽道的選手雖然很密集，但說到誰才是最後的贏家，答案很可能要偏向那些重量級選手。他們可以說是要人有人要錢有錢，要資源有資源，和初創公司相比完全佔盡了天時地利。小公司要想發展壯大，需要克服的困難簡直太多了，比如充足的資金來源、出色的研究人員、一整套知識產權、發表過學術論文、深厚的行業知識，優質的數據集等等。

他們必須巧妙地在市場中與自己的對手周旋，要麼事事先巨頭公司一步，要麼就改換別的研究方向。很多初創公司中途都會倒下，但那些成功擴大規模的公司將有可能成為世界級的大公司，當然不排除最後被巨頭公司收購。即使有些初創公司並未找到一條真正可以通往商業化的道路，如果自身的研發團隊十分優秀，最終也可以走被收購的路線。2014年的時候，一家被稱為DeepMind的公司就因為開發出一款特殊的增強機器演算法而被谷歌以4000萬美元的價格收購。

企業級別的解決方案

企業級別的解決方案一直都被Salesforce、IBM和SAP等行業巨頭牢牢把持著，它們都無一例外地看到了AI顛覆行業的潛力，紛紛試圖將其與自身的業務套餐加以整合。不過一些初創企業正在迎頭趕上，它們往往會選擇在大企業很少涉足的領域開始自己的創業，這樣可以避免和大企業正面交鋒。

目前，在招聘領域的AI公司已經超過200家，其中大部分都是初創公司。網路安全公司DarkTrace和開發RPA的UiPath公司在AI上的資金預算突破了1億美金。很多巨頭公司希望自己的生態系統穩居行業領先地位，於是不惜重金投資那些它們比較看好的初創企業。像Salesforce就投資了Digital Genius的客戶管理方案以及Unbable的企業翻譯服務項目。

很多工具提供商正試圖簡化在企業內部打造、部署和管理AI服務的任務難度。舉個例子，機器學習就是一個十分難搞的事情，工作人員80%的時間都在用來數據整理，超參數的試驗和調試也是一個很費時間的工作。Pettum是一家總部位於美國匹茲堡的工具提供商，目前已募集1000萬美元資金，未來將幫助企業加快和優化機器學習模型的部署工作。

如果這些初創企業能夠在短時間內證明自己可以提供滿足企業現實需求的解決方案，那麼它們就能有一個很好的未來。不過科技巨頭並不會坐等它們壯大，比較熱門的初創公司一旦對巨頭們構成一定威脅，那麼就很有可能面臨被收購的命運。

垂直解決方案

目前已有很多初創公司在做垂直解決方案，像金融服務、農業、汽車、法律等行業都有他們的身影。他們的解決方案很多都很有價值，不過要想獲得成功還必須滿足以下條件：大型且私有的數據訓練集；深諳行業知識，能迅速識別商機；人才儲備豐富；有足夠的資金支持業務的迅速增長。尤其是最後一點尤為重要，從很多初創公司的募資新聞就能看出來：ZestFinance最近募集了3000萬美元用來改善自己的貸款決策機制，以保證為每個人提供的信貸都是公平和透明的。另一家信貸公司Affirm則募集了7000萬美元。

企業用戶

儘管很多企業會選擇從提供商那裡購買AI解決方案，但為了確保自己在AI的創新熱潮中始終居於領先地位，同時避免讓競爭對手捷足先登。部分企業設立了專門用來投資AI初創公司的風投資本，搭建產業加速器，有些甚至自己設立初創公司，專門研究AI技術。

企業無論大小，都可以藉助AI來幫助自身改善業務。據Gartner估計，AI產業會在2022年之前達到39000億美元的市值。AI能夠派上用場的應用案例即使沒有上千也有好幾百，很多機構都將享受到AI帶來的紅利，比如改善用戶體驗、節約成本、降低產品價格、推動收入增長等。

國家

很多國家都加入了這場AI主權之爭。

中國進軍AI領域的野心十分明顯，國內有關技術人才和初創企業的投資每年都在成倍増長。由於國內對數據隱私的監管比較鬆懈，所以非常適合安全和面部識別等AI技術的發展，這對於國內很多進軍AI領域的公司來講都是一個好事。就在前不久，中國警方利用面部識別軟體從50000多人的音樂會現場中發現了一名在逃的犯罪分子並成功將其抓獲。SenseTime集團是一家面部及圖像分析公司，最近剛剛募到6000萬美元，成為全球估值最高的AI初創公司。

目前，中國的手機市場是美國的3倍，移動支付市場是美國的50倍，這對於發展AI技術是個很好的數據優勢。而對於數據隱私監管比較嚴格的歐洲來講可能就要面臨很多不利條件，即使220億美元的投資會讓他們輕易獲得很多資源。

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