人工智能淘金潮中，究竟谁在赚钱？（第一部分）

编者按：我们正处于人工智能的淘金大潮中。但谁才能获得实实在在的利益呢？是那些正跃跃欲试的创业公司呢，是那些拥有大规模业务的公司呢，还是提供技术支持的科技巨头们呢？以及，哪个国家有着最具潜力的“金矿”呢？本文作者Simon Greenman，原文标题Who Is Going To Make Money In AI? 

人工智能的“淘金热”，欢迎你来

我们目前正在经历另一次“淘金热”——人工智能。在所有可想象的行业和商业运作中，人工智能初创企业收到了数不胜数的投资。谷歌、亚马逊、微软和IBM在2016年就投入了超过200亿美元。企业正在争先恐后地确保自己能在竞争对手的领先优势之前意识到人工智能的生产力优势。中国正大力支持人工智能的发展，而欧盟目前也正在讨论一项220亿美元的人工智能投资，因为它担心在此次大潮中输给中国和美国。

人工智能无处不在。从谷歌的每天35亿次搜索到使用面部识别技术的新款苹果手机iPhone X，再到可以直接回答我们问题的Alexa。媒体头条也报道了人工智能如何帮助医生诊断疾病，帮助银行更好地评估贷款风险，帮助农民预测作物产量，帮助实现市场营销目标，帮助制造商改善质量控制。同时还有一些智库致力于研究人工智能的实体、网络和政治风险。

人工智能大潮中，谁能掘金？

人工智能和机器学习将变得无处不在，并融入到社会结构中。但就像淘金热一样，问题只在于谁会找到“黄金”？是那些勇敢的人，还是小部分人？抑或是那些时髦的新贵们？难道还会是那些提供工具支持的人？但输家又会是谁呢？

人工智能，价值何在？

 当我开始思考谁会在人工智能领域发财时，我在想——哪些芯片制造商，哪些平台和基础设施提供商，哪些支持模型和算法提供商，哪些企业解决方案提供商，哪些行业垂直解决方案提供商，哪些人工智能企业用户和哪些国家会赚个盆满钵满？

人工智能价值链的例子

1. 谁有最好的人工智能芯片和硬件？

尽管计算能力的成本呈指数级下降，但需求却在以更快的速度增长。人工智能和机器学习需要庞大的数据集和数万亿的矢量及矩阵运算，它们的胃口如此之大，几乎难以满足。

英伟达（NVIDIA）的股票在过去的两年里上涨了1500%，主要得益于其图形处理器（GPU）芯片。谷歌最近推出了它的第二代高性能处理器（TPU）。微软正在打造自己的机器学习芯片。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，正在寻求杀入这一市场。而IBM、英特尔、高通和AMD等芯片供应商也没有停滞不前。甚至有传言说Facebook也在组建一个团队来设计属于自己的人工智能芯片。在过去的一周里，中国也通过宣布研发出首个云人工智能芯片跻身重要的芯片制造商行列。

淘金热中挣到钱的Levi Strauss和Samuel Brannan并没有挖矿，反而是通过为矿工们提供手推车、帐篷、牛仔裤 和铲子之类的工具狠赚了一笔

很明显的一点是，设计和制造芯片并维持其全球芯片领导者的地位需要的成本是非常高的。它一个世界级的硬件和软件工程师团队。这意味着赢家不会很多。就像曾经的淘金热一样，那些供应了最便宜、最广泛使用的镐和铲子的人其实赚了很多钱。

2. 谁有人工智能最好的基础设施和云平台？

人工智能竞赛现在扩展到了云服务领域。亚马逊很早就意识到创业公司宁愿租用也不愿意购买电脑和软件，基于此，它在2006年推出了AWS。如今，人工智能要求的计算能力是如此之大，以至于越来越多的公司通过租用服务平台和普物设施来满足需求。

亚马逊是云服务领域的领头羊，但最热门的是微软、IBM、谷歌和阿里巴巴

科技巨头之间缠斗正酣。微软提供的Azure云服务据称拥有超过100万台计算机。在过去的几周里，他们宣布自己的Brainwave硬件解决方案大大加速了机器学习速度，Bing搜索引擎的性能提高了10倍。谷歌也急于推出自己的GoogleCloud产品。我们还发现，中国的阿里巴巴也开始抢占全球份额。

大型云计算公司正在你追我赶，以确保自己能够适应人工智能带来的大规模需求

可以想见，亚马逊、微软、谷歌和IBM未来将动作频频。同时也要注意中国的大型云计算公司。莫非那些提供“工具”的人又要赢了？

3. 谁有最好的算法？

如今，谷歌是世界上最大的人工智能公司，它吸引了最优秀的人工智能人才，在研发上花的钱等于一个小国家的GDP，并且由于用户广泛而坐拥最优秀的数据集。人工智能正在为谷歌的搜索、无人汽车、语音识别、智能推理、甚至是疾病诊断方面的工作提供助力。

而谷歌现在免费（没错，是免费）为用户提供自己那令人难以置信的人工智能机器学习软件和算法——TensorFlow——它同时也为谷歌自己的人工智能活动提供了强大的动力支持。TensorFlow现在是一个开放源码软件项目，面向整个世界。他们为什么要这么做？正如Google Brain的负责人Jeff Dean最近所说，当今世界上有2000万个组织可以从机器学习中获益。如果数以百万计的公司都使用这一软件，那么他们很可能需要大量的计算能力。谁能更好地满足这一需求呢？谷歌云自然是义不容辞了。一旦你对它们的软件和云服务产生了“依赖性”，你自然会成为一个相当忠实的客户。毫无疑问，这是一场人工智能算法统治的残酷竞争——微软和IBM也不会甘拜下风，它们也在积极地提供自己的廉价或免费的人工智能软件服务。

这一场竞争不仅仅是机器学习算法的竞争，还有为会话代理、语音、自然语言处理、视觉提供服务的竞争。在这个竞争日益激烈的领域，有一家名为Clarifai的创业公司，它为企业提供先进的图像识别系统，以检测就近复制和视觉搜索。在过去的三年里，它已经融资近4000万美元。据估计，2016年至2025年间，视觉相关算法和服务的市场收入累计将达80亿美元。

这一竞赛将是关于深度学习和认知算法的竞赛

科技巨头们并没有停滞不前。例如，IBM正在提供其名为Watson的认知产品和服务。它们有20个左右的API用于聊天机器人、视觉、演讲、语言、知识管理等项目，这些API可以轻易地嵌入到企业软件中，以创建人工智能应用程序。认知API无处不在。KDnuggets列出了来自科技巨头们和创业公司的50多个顶级认知服务。这些服务被放到云端以便使用。就在最近，微软的首席执行官Satya Nadella声称，有100万的开发者正在使用他们的人工智能API、服务和工具来构建以人工智能为动力的应用程序，同时还有近30万的开发者正在使用他们的聊天机器人工具。说实话，我可不想自己一开始创业就跟这些巨无霸一块儿竞争。

这一领域的赢家可能会花落“重量级选手”，因为它们可以雇佣最好的研究和工程人才，花最多的钱，并且能够访问最大的数据集。要想让创业公司蓬勃发展，就必须要有足够的资金支持，还要有领先的研究人员提供一整套的产权专利、深入的领域专业知识和高质量的数据集。他们还要有出色的公关能力，以便在科技巨头中游刃有余地穿行。创业公司从来不会少了炮灰，但那些能够活下去并扩张的公司会发现自己将成为全球级别的企业，或者很快就会被更重量级的企业收购。即使一家初创公司没有找到商业化的道路，它们也可以被收购——如果它们拥有青大的研究团队并致力于人工智能算法研究的话。2014年，我们会看到DeepMind——一个只成立了两年的伦敦公司——由于开发了独特的强化机器学习算法，被谷歌以4亿美元的价格收购。

4. 谁有最好的企业解决方案？

企业软件一直由Salesforce、IBM、Oracle和SAP等巨头主导，它们都认识到自己的企业产品需要嵌入人工智能。但许多初创公司正在瞄准下一代企业服务，以期待填补现有企业没有涉足的领域，或者甚至试图颠覆上一代企业。

从客户管理、营销、网络安全、智能到、人力资源到认知机器人过程自动化等热点领域，我们分析了企业空间的200多个案例。企业领域比以前更加开放，初创公司也为这些案例提供了点解决方案。今天有超过200个人工智能公司急需人才，其中很多是人工智能方面的创业公司。DarkTrace公司和UiPathhave公司豪掷1亿美元。现有巨头们也希望确保自己的处于行业最前沿，大力投资那些能提高自身的服务的创业公司。Salesforce投资了Digital Genius的一个客户管理解决方案，以及Unbable的一个企业翻译服务醒目。不过这些巨头们通常也有更紧迫的问题。例如，SAP正急于推出云解决方案，更不用说它们在人工智能领域赶超了。我们还看到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步骤。例如，机器学习培训是一项庞杂的业务，80%的时间都花在了数据上，大量的时间被用于测试和调整所谓的超参数。Pettum是一家位于美国匹兹堡的工具供应商，它已经融资超过1亿美元，以帮助加速和优化机器学习模型的部署问题。

企业人工智能解决方案将提高客户服务和生产力

如果这些企业的创业公司能够迅速证明自己正在解决和扩展的方案可以满足现实世界的企业需求，那么它们的未来无疑是相当光明的。但就像在软件淘金热中经常发生的那样，每个领域中只会有少数赢家。

5. 谁有最好的垂直解决方案？ 

人工智能正在推动一场争夺最佳垂直行业解决方案的竞赛。在医疗、金融服务、农业、自动化、法律和工业领域，有大量的人工智能创业企业为企业案例提供解决方案。许多创业公司正在采取这一雄心勃勃的计划，通过直接向同一客户提供服务来另辟蹊径。

新的行业AI解决方案会大破，也会大立

很明显，许多创业企业能够提供颇有价值的解决方案，它们想要成功只需要获得：

• 大型和专有数据集；

• 使它们能够深刻洞察某一部门的专业知识；

• 人工智能应用人才库；

• 雄厚的资金支持。

例如，ZestFinance已经筹集了近3亿美元来帮助改善信贷决策，这将为每个人提供公平和透明的信贷。它声称自己拥有世界上最好的数据科学家，不管这是不是真的，它迟早会有，不是吗？对于那些想要颠覆现有企业的创业公司来说，它们确实需要雄厚的资金。例如，Affirm——在销售点向消费者提供贷款的公司——已经融资超过7亿美元。这些公司很快就需要修筑一条“护城河”，以确保自己的竞争力。这可能来自数据的网络效应——数据越多，服务越好，产品越多，数据越多。

6. 什么公司能抓住AI的价值？

虽然企业可能会在行业中寻找新的供应商，以提升自己的水平，但它们不会坐视不管自己的利益受到侵蚀，更不会让自己的竞争对手通过人工智能获得新的优势。目前的竞赛是大规模的企业创新竞赛。大公司有自己的风险投资集团，专门投资创业公司或者自己建立创业公司，以确保自己是人工智能驱动创新的领导者。

企业可以从人工智能中获取价值，以增强客户服务，提高生产力，改进产品和服务

由于数据资产的缘故，大型企业得以对创业公司和小公司保持优势地位。数据是人工智能和机器学习的“燃料”。有谁比保险公司、金融服务公司以及搜索公司更能利用人工智能的优势呢？毕竟它们可以获悉消费者的历史记录、购买偏好、理财习惯和搜索内容。

大公司和小公司都能很好地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。有成百上千的宝贵的关于人工智能的用例。企业可以改善它们的客户体验，节约成本，降低价格，增加营收，然后推出更好的产品和服务。人工智能会帮助大公司的成长，代价就是牺牲小公司的利益。但是，他们需要展现出强大的远见卓识、执行能力以及对不总能在第一次尝试中获得技术支持项目的宽容。

7. 哪些国家将从人工智能中获益最多？

世界各国也在为人工智能霸权而战。中国丝毫不掩盖自己对发展人工智能的野心。它正在大量投资那些蓬勃发展的技术人才和创业公司。它的监管环境——尤其是在数据隐私方面——更加宽松，使得中国在安全和面部识别等人工智能领域遥遥领先。SenseTime Group 是一家分析人脸和图像的公司，该公司报告称，它已融资6亿美元，成为全球最具价值的人工智能创业企业。中国人指出，他们的手机市场规模是美国的三倍，移动支付则是50倍，这是巨大的数据优势。而欧洲对数据隐私的监管可能会让它们在人工智能的某些领域处于不利地位，即使欧盟正在考虑对人工智能投资220亿美元。

这些国家会是人工智能领域的赢家吗？

英国、德国、法国和日本最近都宣布了自己的人工智能战略。例如，马克龙表示法国政府将在未来5年内花费18.5亿美元来支持人工智能的发展，包括建立大型公共数据集。谷歌的DeepMind和三星等公司已承诺设立新的巴黎实验室，富士通也将扩展其在巴黎的研究中心。英国刚刚宣布向人工智能投资14亿美元，包括资助1000个人工智能领域的专家。尽管各国都在投资人工智能和生态系统，但问题在于谁将真正抓住这一机遇。毕竟谁都没法保证，法国和英国补贴的专家最后会不会被谷歌雇佣呢？ 我敢肯定美国财政部是乐见其成的。

人工智能将提高企业和国家的生产力和财富。但是，当新闻报道说我们的工作岗位将有30%到40%将被机器取代时，这些财富将如何分配呢？经济学家可以从数百年来不断增加的技术自动化中吸取经验。工作岗位到底是越来越多还是越来越少呢？大家在辩论的时候经常引用机器学习教父Geoffrey Hinton的观点，他认为放射科医生会因为人工智能诊断疾病而失去工作。但是，我们可以看看那些正在使用人工智能来帮助放射科医生管理大量需求的中国人，他们每年要对肺癌进行14亿次CT扫描。但结果是这些医生并没有失业，医生和人工智能的结合反而造就了一个更有效率和更精确诊断的市场。但我不否认会有剧烈的颠覆，大部分的价值将流向那些控制人工智能技术和数据的少数公司和国家。而那些低技能国家可能会受到自动化的影响。人工智能将有利于大型公司和技术熟练者。

这一切意味着什么呢？

在研究人工智能的前景时，我们已经清楚地发现人工智能真正的黄金时代已经来临。至于经济价值将会如何转移，却难有定论：

• 全球科技巨头们为那些想冲进“围城”的人提供人工智能。谷歌、亚马逊、微软和IBM在人工智能领域处于领先地位。他们正努力提供最好的芯片、云服务和人工智能算法。紧随其后的是中国科技巨头阿里巴巴和百度。只有一小部分创业公司未来可以超越这些大公司，脱颖而出。

• 人工智能创业企业正争先恐后地提供认知算法、企业解决方案和深度行业纵向解决方案。要想成功，创业公司需要获得独特的数据集、深厚的领域知识、雄厚的资金支持以及吸引和留住日益增长的人工智能人才的能力。人工智能初创公司的赢家将是那些能够解决现实世界中有价值问题的公司或个人，它们会迅速扩大自己的市场，并建立起自己的优势地位。创业公司应该把重点放在企业和行业解决方案上，那里有许多高价值的问题需要解决。然而，在未来的几年里，随着人才大战的继续，算法领域的创业公司会变得普遍。在这一过程中会有许多创业公司被淘汰，每个领域中都会有赢家，任何淘金热中都是如此。而这些赢家很可能会发现自己被科技巨头们开出了诱人的支票。

• 企业能够很好地从人工智能中获取价值数万亿美元的资产。人工智能将不断提升客户体验，通过主要业务流程的自动化来提高生产率和降低成本，并提高产品和服务的竞争力。大多数的价值将来自那些具有规模优势的公司——它们拥有最好的和最大的数据集，最多的客户。马太效应会愈发明显，但前提是公司表现出强大的领导力和执行力。在人工智能执行方面领先的企业仍旧是谷歌、Facebook、苹果和亚马逊，它们提供的人工智能产品和服务正吸引数以亿计的用户。随着科技巨头利用人工智能颠覆旧行业进入新行业——从零售到医疗再到媒体等行业的企业都处于恐慌之中。

•  国家之间也在进行人工智能竞赛。中国对2030年前后成为人工智能的世界领导者意图并不讳言。它认为自己具有结构性优势。尽管许多欧洲国家都在鼓吹自己的政府对人工智能的承诺，但风险在于，它们可能只是在为全球人工智能科技巨头提供人才，并加速其他主权国家的财富积累。强大的数据隐私监管会损害欧洲国家在人工智能领域的创新吗？人工智能的财富很可能流向那些控制和利用领先人工智能技术和数据的国家和公司——想想美国和中国。而那些不具备这种能力的人可能会受到挑战，因为自动化正在汹汹侵蚀低薪酬的工作岗位。

简而言之，人工智能的淘金热将有利于那些拥有控制权和大规模的公司和国家，而不是那些拥有最好的人工智能工具和技术、数据、技术工人、客户和强大的资本获取渠道的公司和国家。那些有规模的企业将从人工智能中获取最大的经济价值。但这并不意味着创业公司会在这次大潮中一无所获，可损失依然不可避免。许多个人、组织和社会可能会觉得自己并没有从这次“淘金热”中获取任何好处。

编译组出品，编辑：郝鹏程