谷歌、亚马逊、微软和IBM一年累计投资200亿美元，谁会挖掘到“富矿”？

　　欢迎进入人工智能“淘金时代”！

　　我们正在经历另一场人工智能的淘金热。人工智能初创公司遍及几乎所有的行业和商业板块，所涉及的投资数额高达数十亿美元。2016年，谷歌、亚马逊、微软和IBM正在进行一场重量级的争夺，累计投资超过200亿美元于人工智能领域。各种企业争先恐后，就是为了确保自己先于竞争对手发掘到人工智能的生产力优势所在，同时他们也在密切关注着初创企业的一举一动。目前，中国大力支持人工智能领域的发展，而欧盟也在讨论一项220亿美元的人工智能投资项目，因为它担心因此而失势于中国和美国。

　　人工智能无处不在。从每天35亿次的谷歌搜索到新款苹果iPhone X，人工智能的发展经历了巨大的转变，从面部识别发展为能精准回答问题的亚马逊Alexa。

　　媒体头条以此为噱头，争相报道人工智能的强大功能。例如，人工智能是如何帮助医生诊断疾病的，如何帮助银行更好地评估客户贷款风险的，如何帮助农民预测农作物产量，帮助营销人员做好市场定位并留住客户，以及制造商是如何通过人工智能提高质量控制水平的，等等。此外，还有一些报道是针对于专门研究人工智能物理、网络和政治风险的智囊团所进行的。

　　那么真正能凭借人工智能发展赚钱的是哪些人呢？

　　人工智能和机器学习将变得无处不在，并融入到社会结构之中。但就像历史上出现的任何一次淘金潮一样，*问题还是，找到“黄金”的人是谁？是敢冒风险的人？是精英少数？还是需要靠规模取胜？或者说，精力充沛的暴发户能够抓住机会“掘金”吗？那些提供镐和铲的科技公司会获取大部分的利润吗？谁会挖掘到“富矿”呢？

　　伴随AI热潮所创造的价值在何处呢？

　　当我开始思考谁将在人工智能领域获益时，最终可以总结为七个方面的问题：在以下领域发财致富的都有谁？分别为（1）芯片制造商，（2）平台和基础设施提供商，（3）启用模型和算法提供商，（4）企业解决方案提供商，（5）行业垂直解决方案提供商，（6）人工智能企业用户以及（7）人工智能国家用户。

　　虽然对人工智能格局进行解释的方式可以有很多种，但希望接下来能提供一个有意义的解释性框架——一种根据价值链进行的分类。所提到的公司都是每个类别中主要角色的代表，但这一名单并不具有全面性或预测性。

　　1、谁拥有*的人工智能芯片和硬件？

　　尽管强大计算能力所付出的成本在呈指数级下降，但对其的需求却在以更快的速度增加。凭借庞大的数据集及其数以万亿计的矢量和矩阵计算能力，人工智能与机器学习似乎有着惊人且难以使其满足的“大胃口”。

　　我们来谈谈芯片行业。在过去两年中，英伟达的股价上涨了1500%，这得益于他们的图形处理单元（GPU）芯片，这些芯片曾被用于制作漂亮的、高速流畅的游戏图形，而这一技术又*地应用到了机器学习之中。谷歌最近推出了第二代张量处理单元（TPUs）。而微软正在独立打造脑电波机器学习芯片。与此同时，像Graphcore这样的创业公司已经筹集了超过1.1亿美元的资金，他们有望即将进入芯片市场。

　　现有的芯片供应商，如IBM、英特尔、高通和AMD，他们并没有停滞不前。甚至有传言称，Facebook也正在组建团队来设计属于自己的人工智能芯片。此外在过去的一周里，中国正逐渐成为重要的芯片制作方，与Cambricon科技合作并推出了*云计算芯片。

　　谁获取利润？Levi Strauss 和 Samuel Brannan并不亲自参与到“掘金”之中，而是靠为“掘金者”提供工具从而赚了一大笔钱——手推车、帐篷、牛仔裤、镐和铲子等等。

　　有一点很清楚，那就是设计和制造芯片以及维持全球芯片*的地位所需付出的成本是非常高昂的。它需要非常雄厚的资金支撑以及一个由硅研究专家和软件工程师组成的世界级团队。这意味着新参与进来的竞争者很少会成为赢家。就像在淘金热时期，那些提供*且最实用镐和铲的供应商，才将会赚大钱。

　　2、谁有能力为AI发展提供*的基础设施和云平台？

　　人工智能竞赛现在也影响到了云计算领域。亚马逊很早就意识到，创业公司更愿意租用电脑和软件，而不是进行购买。而且，它早在2006年就推出了Amazon Web Services（AWS）。如今，人工智能对计算能力要求如此之高，以至于企业越来越多地转向云技术，通过基础设施服务（IaaS）以及平台服务（PaaS）来租用硬件。亚马逊是云服务领域的领头羊，但微软、IBM、谷歌和阿里巴巴也因自身的传奇故事而名声大噪。

　　这场战斗是在科技巨头之间展开的。目前，微软推出有公私资本混合背景的Azure云服务，据称其拥有一百万台以上的电脑。在过去的几周里，他们宣布通过将Bing搜索引擎的性能提高10倍，Brainwave硬件解决方案极大地提升了机器学习的速度。谷歌也不甘落后，很快将推出自己的谷歌云搜索引擎。而且，我们即将看到中国的阿里巴巴开始占据全球市场份额。

　　大型云计算公司正在加紧努力，以确保它们能够满足由人工智能驱动所产生的巨大需求。亚马逊——微软——谷歌和IBM将会继续把这一项业务排除在外。此外，来自中国的大规模云计算参与者也值得关注。大的“镐铲”供应商将会再次获胜。

　　3、启用算法哪家强？

　　目前，谷歌是世界上*的人工智能公司，它吸引了*秀的人工智能专业人才，在研发领域的花费相当于一个小国家的GDP预算，并坐拥包含数十亿用户服务信息的*数据集。人工智能正在推动谷歌搜索、自动驾驶汽车、语音识别、智能推理、大规模搜索的发展，甚至自身在药物发现和疾病治疗方面的研究也有所推动。

　　同时，令人难以置信的人工智能机器学习及算法软件TensorFlow作为谷歌所有人工智能活动的动力源，现在也对外免费提供。是的，免费！TensorFlow现在是一个面向世界的开源软件项目。他们为什么要这么做？正如谷歌智囊团首席杰夫?迪恩最近所说的那样，世界上有2000万家机构可以从今天的机器学习中受益。

　　如果数以百万计的公司能够免费使用这种*的人工智能软件，那么他们很可能就对计算能力有更高的要求。接着，谁能更好地提供这些服务呢？当然，Google Cloud肯定是TensorFlow和相关人工智能服务的*化选择了。而且，一旦你开始依赖于他们的软件和云服务，你就会在未来的许多年里成为一个非常忠实的客户。毫无疑问，这对于全球人工智能算法来说，将是一场残酷的竞争，因为IBM也提供自身廉价或免费的人工智能软件服务。

　　另外一场斗争同时进行，不仅是机器学习算法，还有为会话助手和机器人、语音、自然语言处理（NLP）和语义、视觉和增强的核心算法等提供服务的认知算法。这个领域的竞争日益激烈，其中一家叫做Clarifai的初创公司为企业提供先进的图像识别系统，从而探测近乎重复的以及可视化的搜索。在过去的三年里，它已经筹集了近4000万美元资金。据估计，2016年至2025年，视觉相关算法和服务市场的总营收累计为80亿美元。

　　由于深度学习和认知算法对应用型人工智能解决方案所提供的支持，这一竞赛仍将继续进行。巨人们并没有止步不前。以IBM为例，它正在提供Watson认知产品和服务。他们有大约20个用于聊天机器人、视觉、语言、语言、知识管理和理解人类情感的API，这些API可以方便地插入到企业软件中来创建人工智能应用程序。认知API无处不在。Kdnuggets在此列出了来自巨人和创业公司的50多个*认知服务。将这些服务作为AIaaS放到云中，使访问更加容易。就在最近，微软首席执行官Satya Nadella声称，一百万名开发者正在使用他们的人工智能API、服务和工具来开发基于人工智能的应用程序，近30万名开发者正在使用他们的工具来开发聊天机器人。我可不想成为和这些巨头公司竞争的创业公司。

　　这一领域的赢家可能会再次青睐重量级人物。他们可以雇佣*的研究领域和工程领域的人才，花最多的钱，并且可以访问*的数据集。要想获得成功，创业公司必须得到很强大的资金支持，由拥有大量知识产权专利和论文发表的*研究人员提供支持，且拥有丰富的专业知识，能够访问高质量的数据集。他们应该具备出色的方向掌控能力，可以引领行业发展方向，或者自如穿梭于不同的比赛。

　　有很多创业公司会因此而陨落，但是那些能够因此而扩大规模的公司将会发现自己是全球性的企业，或者很快就会被重量级企业收购。而且，即使一家创业公司没有找到合适的商业化途径，如果他们正在致力于利用强大的研究团队合作推动人工智能算法的进步，他们也可以转型从事聘用式收购（因为人才而被购买的公司）。2014年的例子可以说明这一点，当时成立两年的、总部位于伦敦的DeepMind开发了独特的强化机器学习算法，因此而被谷歌以400美元的价格收购。

　　4、谁有*的企业解决方案？

　　Salesforce、IBM、甲骨文和SAP等巨头一直主导着企业软件开发领域。他们都认识到，人工智能是一种需要整合到企业产品中的工具。但许多创业公司都在争先恐后地成为下一代企业服务商，以伺机填补现有企业所不涉足的领域，甚至试图颠覆原来的行业格局。

　　我们分析了企业领域的二百多个案例，从客户管理到市场营销，从网络安全到智能领域再到人力资源，以及认知机器人过程自动化（RPA）的热门领域。与以前的空间相比，企业领域的开放程度要高得多，这些创业公司为这些用例提供了很好的解决方案。如今，仅在招聘领域就有超过200家人工智能公司，其中很多都是人工智能创业型公司。

　　网络安全领军公司DarkTrace和RPA*UiPathhave拥有100美元的资金。这些公司还希望确保自己在生态系统的*地位，并投资于那些能够提高他们产品推广的创业公司。Salesforce已经因为一项客户管理解决方案而投资了Digital Genius，与之类似，提供企业翻译服务的公司Unbable也是如此。公司主管也常常面临着更紧迫的问题。例如，SAP正急于推出云解决方案，更不用说在人工智能领域的穷追不舍了。我们还看到了工具提供商试图简化在企业中创建、部署和管理人工智能服务所需的任务。例如，机器学习培训是一项混乱的业务，理清数据就可以占用80%的时间。并且用于测试和调优所谓的超参数也花费了过多的时间。Pettum是一家位于美国匹兹堡的工具提供商，该公司已经融资超过1亿美元，以帮助加速和优化机器学习模式的部署。

　　企业人工智能解决方案将推动改进客户服务并提升生产力。如果他们能迅速证明自己正在提出并扩展解决方案，以满足现实世界企业的需求，那么这些初创公司供应商都可以拥有一个光明的未来。但通常在软件淘金热中，每个类别中都只会有少量的赢家。对于那些人工智能企业领域的赢家，如果它们看起来太具威胁性，它们很可能会与*同类工具供应商一起，被这些行业巨头抢购一空。

　　5、谁有*的垂直解决方案？

　　人工智能推动着*垂直行业解决方案领域的竞赛。在医疗、金融服务、农业、自动化、法律和工业领域，有大量人工智能创业公司为企业用例提供解决方案。

　　许多创业公司都雄心勃勃，通过直接向同批客户提供服务来颠覆现有的企业竞争格局。新的行业人工智能解决方案将会对组织结构造成影响甚至破坏。

　　很明显，许多创业公司都在提供有价值的解决方案，如果他们能够获得（1）庞大专业的数据培训集，（2）领域知识，为他们提供深入了解某个领域的机会，（3）人工智能应用领域的雄厚人才支撑以及（4）雄厚的资本，为快速增长提供资金，那么他们将取得成功。

　　那些表现良好的创业公司通常会使用公司的商业语言来捕捉客户的需求、评估商业效率以及投资回报率，并以一种成熟的市场营销计划来进行。

　　例如，ZestFinance已经筹集了近3亿美元来帮助改善信用决策状况，这将为所有人提供公平和透明的信贷。他们声称自己拥有世界上*的数据科学家。确实是这样，不是吗？对于那些想要颠覆现有企业竞争格局的创业公司来说，他们需要非常雄厚的资金。例如，致力于在销售点向消费者提供贷款的Affirm公司已经筹集了超过700美元的资金。这些公司很快就需要建立防御机制，以保持自身的竞争力。这可能来自于数据网络效应，即更多的数据会产生更好的基于人工智能的服务和产品，从而获得更多的收入，而客户会获得更多的数据。因此，飞轮效应持续作用。

　　6、哪些公司会捕捉到人工智能的价值所在？

　　尽管企业可能会在自己的行业中寻找能够提高自身优势和利润的人工智能解决方案新供应商，但它们不会坐视不管，让初创企业在客户方面占据优势。他们不会坐视不管，让他们的企业竞争对手通过人工智能获得先机。目前有一场大规模的企业创新竞赛。大公司有自己的风险投资集团，以投资于创业公司、运营加速器以及自己创业公司的建立，以确保他们是人工智能创新驱动的*。

　　企业能够以增强客户服务、提高生产率和改进产品和服务的形式，从人工智能中获取价值。根据数据资产数额，大公司对创业公司和小公司有着很强的影响力。数据好似人工智能和机器学习的“燃料”。谁会比拥有大量历史数据的保险公司能够更好地利用人工智能呢？以及了解消费者金融产品购买行为的金融服务公司，或者比其他公司更了解用户搜索信息的搜索公司。

　　无论大公司还是小公司都有能力从人工智能中获取价值。事实上，Gartner的研究预测，到2022年，人工智能的商业价值将达到3.9万亿美元。有成百上千的有价值的用例可以在组织中通过人工智能进行解决。

　　通过人工智能驱动，企业可以改善客户体验，节约成本，降低价格，提高收入，更好地销售产品和服务。人工智能将会帮助大公司变得更大，而牺牲小公司的利益。但他们需要展示出强大的远见卓识和执行的能力，以及对首次尝试获得技术支持项目失败结果的强大的承受能力。

　　7、哪些国家将从人工智能中获益最多？

　　各国也在争夺人工智能的霸主地位。中国积极响应人工智能的号召。它正在大量投资于不断成长的技术人才和发展创业公司。就在最近，有一个例子，中国警察在一场音乐会上的5万张面孔中找到了通缉犯。

　　而SenseTime集团公司则对人脸和图像进行了大规模的分析。该公司表示，该公司已融资6亿美元，成为全球*价值的人工智能创业公司。中国人指出，他们的手机市场规模是美国的3倍，移动支付使用率也增加了50倍——这是一个巨大的数据优势。

　　谁将是人工智能领域的赢家？中国？我们？日本？德国？英国？法国？英国、德国、法国和日本最近都宣布了各自的人工智能战略。例如，麦克伦总统表示，法国政府将在未来5年投入18.5亿美元，用于支持人工智能生态系统，包括创建大型公共数据集。

　　谷歌旗下的DeepMind和三星等公司已承诺开设新的巴黎实验室，而富士通也在扩大其巴黎研究中心。英国刚刚宣布向人工智能领域投入14亿美元，其中包括为1000名人工智能博士提供资助。然而，尽管各国都在投资人工智能和生态系统，但问题是谁能够真正地抓住其价值所在。

　　法国和英国是否只是在补贴那些将被谷歌雇佣的博士？尽管六位数的机器学习行业工资和所得税将是合理的，但创造的经济价值主要可能流入此家美国公司、它的股东以及坐收渔翁之利的美国财政部，人工智能将提高企业和国家的生产率和财富积累。

　　但是，媒体的头条报道说，我们工作中有30-40%将被机器成本吞没，这些财富将如何进行分配呢？经济学家可以为我们指出数百年来不断增长的技术自动化所带来的经验教训。会有净就业机会或净失业吗？

　　公众的辩论经常引用机器学习的教父Geoffrey Hinton的观点，他认为放射科医生会因为机器诊断疾病而失去工作。但是，在中国，使用人工智能来协助放射科医生可以管理每年14亿次的肺癌的CT扫描工作。其结果不是失业，而是市场的扩大以及更有效、更准确的诊断。然而，很可能会有一段时间的波动，因为大部分价值将流向那些控制人工智能技术和数据的极少数公司和国家。而那些财富依赖于工作岗位并被人工智能自动化所取代的低技能国家，很可能会受到影响。

　　人工智能将有利于技术规模大的个体以及拥有高级技术的人群。

　　那么这一切意味着什么呢？

　　在审视人工智能的前景时，我们已经清楚地看到，我们正进入人工智能的真正黄金时代。至于经济价值将会转移到哪里，几乎没有什么关键的主题。全球科技巨头为这一淘金热潮提供工具——为任何需要冲进来的人提供人工智能服务。谷歌-亚马逊-微软和IBM正在争夺人工智能领域的领导权。

　　他们正在努力提供*的芯片、云计算和人工智能算法与服务。紧随其后的是中国科技巨头阿里巴巴和百度。

　　创业公司很少会在日益增长的大宗商品云计算投入资金，或建立比谷歌的张量处理部门更好的人工智能芯片，更不会在亚马逊对象识别认知算法的基础上建立更好的算法，也不会提供更低的价格。

　　人工智能创业公司正纷纷推出认知算法、企业解决方案和深度行业垂直解决方案。要想获得成功，创业公司需要获得独特的数据集、深厚的领域知识、雄厚的财力，以及吸引和留住日益成长的人工智能人才的能力。

　　在车库里的应用程序并不会改变整个世界，如今就是这种情况。人工智能创业公司的赢家将是那些能够解决有价值的现实问题的公司，能够迅速扩大市场规模，并建立可防御的阵地。创业公司应该专注于企业和行业解决方案，在这些解决方案中，有许多高价值的用例需要解决。然而，在未来几年，随着人才争夺战的继续，算法领域的初创公司收购将成为一种常态。

　　在这一过程中，将会有许多创业公司的陨落，在每一个类别中都有少数的赢家，这在任何淘金潮中都是如此。而那些赢家可能会发现自己被巨头诱以高额的收购费用。企业很有可能从人工智能中获取价值数万亿美元的大量资金。

　　人工智能将越来越多地驱动用户体验，通过对主要业务流程进行协助和自动化，以提高生产力和降低成本，并提高产品和服务的竞争力。大多数价值将来自那些规模巨大的公司——*和*的数据集，最多的客户以及*的分销。大公司可能会变得规模更大。但只有当企业表现出强大的领导力，并以灵活的方式执行计划时，这种情况才会发生，而这通常不是以他们的名义。

　　谷歌、Facebook、苹果和亚马逊等科技巨头将再一次成为人工智能执行方面的*企业，它们提供的人工智能产品和服务正在向全球数以十亿计的受众提供服务。从零售到医疗保健再到媒体，各行各业的企业都感到害怕，因为科技巨头们利用人工智能逐步进入甚至颠覆新的行业。

　　尽管许多欧洲国家都在兜售政府对人工智能发展支持的承诺，但风险在于，它们只是在为全球人工智能巨头提供补贴，并加速其他主权国家的财富增长。而且严格的数据隐私规定是否会阻碍欧洲国家在人工智能领域的创新？人工智能的财富可能会流向那些能够控制并很好地利用人工智能技术和数据的国家和公司——想想美国和中国。

　　而那些没有意愿的人可能会受到挑战，因为自动化会逐渐对低层次工作产生威胁。简而言之，人工智能淘金热潮将有利于那些拥有*人工智能工具和技术人员、拥有最多客户和最强大资金渠道的公司和国家。那些靠规模取胜的竞争者将从人工智能中获得*的经济价值。

　　从某种意义上说，“加上一个变化，再加上这是我选择的。”但也会有一些大型的黄金机会被某些优秀的勇敢创业公司发现。但就像所有的淘金热一样，许多创业公司将会遭遇“薪酬问题”。而且，许多个人和团体可能会觉得他们并没有看到淘金热所带来的好处。

　　选自：Medium 

　　作者： Simon Greenman 

　　编译：网易智能 

　　参与：Sarah

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