需求成為AI變現瓶頸

第399期

需求呈AI變現瓶頸

文 | 魯暢 責任編輯 | 徐鵬

審核 | 趙珏 策劃 | 劉克麗

供求關係是商品經濟的基本關係。在市場經濟中，互相對立的只是兩個範疇：買者和賣者；需求和供給。人工智慧作為在市場上比較前衛的行業方向，同樣面臨著資本與供求關係的問題。

目前看來，人工智慧最大的問題不是技術問題，而是需求問題。換句話說，人工智慧在過去一年中頻頻受到資本的青睞，人工智慧技術和企業快速崛起。今天，人工智慧變現依然困難，問題在於應用場景找不到定位。

無場景AI 就是雞肋

當需求大於供給，這時候市場就成了賣方市場，賣方處於有利的低位。而在人工智慧領域的問題是：沒有需求。

反觀目前的AI產品，諸如AI音響，最大問題在於沒有需求，沒有解決任何用戶痛點。儘管很多企業將AI音響視為未來智慧生活的重要入口，但是大部分用戶在購買AI音響後，並沒有體會到生活更加便利。

對於AI音響製造商而言，即便生產出了在性能方面絕對優異的產品，一個更重要的問題將擺在他們面前：如何創造新的應用場景。沒有場景就沒有需求，沒有需求，就沒有市場。沒有需求，導致AI音響只是一個雞肋。

AI不能只會做表演

當谷歌炒作阿爾法狗戰勝人類的時候，我們是否應該思考，戰勝人類需要的技術能否解決我們的生活痛點，AI戰勝人類是不是具有市場價值，還是它只是一種技術升級？

而在這種棋藝的較量上，谷歌也不是第一人，在上世紀，IBM深藍就開啟了國際象棋的對弈，此後，類似的棋局屢見不鮮。

人工智慧最早可以追溯到向量機。在機器學習中，支持向量機（英語：support vector machine，常簡稱為SVM，又名支持向量網路）是在分類與回歸分析中分析數據的監督式學習模型與相關的學習演算法。

也就是說，從向量機，到深藍、再到阿爾法狗，人類對人工智慧和機器學習的研究早已有之。

擁有幾十年歷史的AI技術，依然還只是一個實驗室里的「表演者」，沒有經歷過社會的考驗，不能滿足市場的供需關係，沒有價值。

AI應該增加崗位和市場需求

今天的市場經濟體制中，一隻無形的手操控者那些供給小於需求的行業。而在這隻手的影響下，今天的社會像極了上世紀歐美供給大於需求的市場。過去人們傾倒牛奶進入河流，今天人類喜歡用過度娛樂，來消耗多餘的能量。

而產品生產後賣不出去。這才是當今市場下最重要的癥結。AI的出現讓大量重複性工作面臨消失的風險，編輯、電話客服、護工、清潔工，甚至是股票交易員等，類似的崗位都面臨著被淘汰的風險。

AI的出現讓工作崗位流失，AI沒辦法刺激商品流通，卻在不斷創造冗餘的資源滯留。這在這個供給大於需求的社會中，十分危險。當然，人工智慧如果能夠幫我們賣東西，那將是另一種情景。

沒應用場景 技術無用武之地

如果人工智慧要從實驗室走到社會中，那麼必然面臨著市場的拷問，面臨供需關係的平衡。如果不能解決人類生活痛點，沒有應用場景，那麼技術也將沒有用武之地，AI也將無法走向套現之路。

微信名：意見英雄

微信ID：yijianyingxiong

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