人工智能無處不在。從谷歌的每天35億次搜索到使用面部識別技術的新款蘋果手機iPhone X，再到可以直接回答我們問題的Alexa。媒體頭條也報道了人工智能如何幫助醫生診斷疾病，幫助銀行更好地評估貸款風險，幫助農民預測作物產量，幫助實現市場營銷目標，幫助制造商改善質量控制。同時還有一些智庫致力于研究人工智能的實體、網絡和政治風險。
人工智能大潮中，誰能掘金?
人工智能和機器學習將變得無處不在，并融入到社會結構中。但就像淘金熱一樣，問題只在于誰會找到“黃金”?是那些勇敢的人，還是小部分人?抑或是那些時髦的新貴們?難道還會是那些提供工具支持的人?但輸家又會是誰呢?
人工智能，價值何在?
當我開始思考誰會在人工智能領域發財時，我在想——哪些芯片制造商，哪些平臺和基礎設施提供商，哪些支持模型和算法提供商，哪些企業解決方案提供商，哪些行業垂直解決方案提供商，哪些人工智能企業用戶和哪些國家會賺個盆滿缽滿?
人工智能價值鏈的例子
1. 誰有最好的人工智能芯片和硬件?
盡管計算能力的成本呈指數級下降，但需求卻在以更快的速度增長。人工智能和機器學習需要龐大的數據集和數萬億的矢量及矩陣運算，它們的胃口如此之大，幾乎難以滿足。
英偉達(NVIDIA)的股票在過去的兩年里上漲了1500%，主要得益于其圖形處理器(GPU)芯片。谷歌最近推出了它的第二代高性能處理器(TPU)。微軟正在打造自己的機器學習芯片。同時，像Graphcore這樣的創業公司，已經籌集了超過1.1億美元的資金，正在尋求殺入這一市場。而IBM、英特爾、高通和AMD等芯片供應商也沒有停滯不前。甚至有傳言說Facebook也在組建一個團隊來設計屬于自己的人工智能芯片。在過去的一周里，中國也通過宣布研發出首個云人工智能芯片躋身重要的芯片制造商行列。
淘金熱中掙到錢的Levi Strauss和Samuel Brannan并沒有挖礦，反而是通過為礦工們提供手推車、帳篷、牛仔褲 和鏟子之類的工具狠賺了一筆
很明顯的一點是，設計和制造芯片并維持其全球芯片領導者的地位需要的成本是非常高的。它一個世界級的硬件和軟件工程師團隊。這意味著贏家不會很多。就像曾經的淘金熱一樣，那些供應了最便宜、最廣泛使用的鎬和鏟子的人其實賺了很多錢。
2. 誰有人工智能最好的基礎設施和云平臺?
人工智能競賽現在擴展到了云服務領域。亞馬遜很早就意識到創業公司寧愿租用也不愿意購買電腦和軟件，基于此，它在2006年推出了AWS。如今，人工智能要求的計算能力是如此之大，以至于越來越多的公司通過租用服務平臺和普物設施來滿足需求。
亞馬遜是云服務領域的領頭羊，但最熱門的是微軟、IBM、谷歌和阿里巴巴
科技巨頭之間纏斗正酣。微軟提供的Azure云服務據稱擁有超過100萬臺計算機。在過去的幾周里，他們宣布自己的Brainwave硬件解決方案大大加速了機器學習速度，Bing搜索引擎的性能提高了10倍。谷歌也急于推出自己的GoogleCloud產品。我們還發現，中國的阿里巴巴也開始搶占全球份額。
大型云計算公司正在你追我趕，以確保自己能夠適應人工智能帶來的大規模需求
可以想見，亞馬遜、微軟、谷歌和IBM未來將動作頻頻。同時也要注意中國的大型云計算公司。莫非那些提供“工具”的人又要贏了?
3. 誰有最好的算法?
如今，谷歌是世界上最大的人工智能公司，它吸引了最優秀的人工智能人才，在研發上花的錢等于一個小國家的GDP，并且由于用戶廣泛而坐擁最優秀的數據集。人工智能正在為谷歌的搜索、無人汽車、語音識別、智能推理、甚至是疾病診斷方面的工作提供助力。
而谷歌現在免費(沒錯，是免費)為用戶提供自己那令人難以置信的人工智能機器學習軟件和算法——TensorFlow——它同時也為谷歌自己的人工智能活動提供了強大的動力支持。TensorFlow現在是一個開放源碼軟件項目，面向整個世界。他們為什么要這么做?正如Google Brain的負責人Jeff Dean最近所說，當今世界上有2000萬個組織可以從機器學習中獲益。如果數以百萬計的公司都使用這一軟件，那么他們很可能需要大量的計算能力。誰能更好地滿足這一需求呢?谷歌云自然是義不容辭了。一旦你對它們的軟件和云服務產生了“依賴性”，你自然會成為一個相當忠實的客戶。毫無疑問，這是一場人工智能算法統治的殘酷競爭——微軟和IBM也不會甘拜下風，它們也在積極地提供自己的廉價或免費的人工智能軟件服務。
這一場競爭不僅僅是機器學習算法的競爭，還有為會話代理、語音、自然語言處理、視覺提供服務的競爭。在這個競爭日益激烈的領域，有一家名為Clarifai的創業公司，它為企業提供先進的圖像識別系統，以檢測就近復制和視覺搜索。在過去的三年里，它已經融資近4000萬美元。據估計，2016年至2025年間，視覺相關算法和服務的市場收入累計將達80億美元。
這一競賽將是關于深度學習和認知算法的競賽
科技巨頭們并沒有停滯不前。例如，IBM正在提供其名為Watson的認知產品和服務。它們有20個左右的API用于聊天機器人、視覺、演講、語言、知識管理等項目，這些API可以輕易地嵌入到企業軟件中，以創建人工智能應用程序。認知API無處不在。KDnuggets列出了來自科技巨頭們和創業公司的50多個頂級認知服務。這些服務被放到云端以便使用。就在最近，微軟的首席執行官Satya Nadella聲稱，有100萬的開發者正在使用他們的人工智能API、服務和工具來構建以人工智能為動力的應用程序，同時還有近30萬的開發者正在使用他們的聊天機器人工具。說實話，我可不想自己一開始創業就跟這些巨無霸一塊兒競爭。
這一領域的贏家可能會花落“重量級選手”，因為它們可以雇傭最好的研究和工程人才，花最多的錢，并且能夠訪問最大的數據集。要想讓創業公司蓬勃發展，就必須要有足夠的資金支持，還要有領先的研究人員提供一整套的產權專利、深入的領域專業知識和高質量的數據集。他們還要有出色的公關能力，以便在科技巨頭中游刃有余地穿行。創業公司從來不會少了炮灰，但那些能夠活下去并擴張的公司會發現自己將成為全球級別的企業，或者很快就會被更重量級的企業收購。即使一家初創公司沒有找到商業化的道路，它們也可以被收購——如果它們擁有青大的研究團隊并致力于人工智能算法研究的話。2014年，我們會看到DeepMind——一個只成立了兩年的倫敦公司——由于開發了獨特的強化機器學習算法，被谷歌以4億美元的價格收購。
4. 誰有最好的企業解決方案?
企業軟件一直由Salesforce、IBM、Oracle和SAP等巨頭主導，它們都認識到自己的企業產品需要嵌入人工智能。但許多初創公司正在瞄準下一代企業服務，以期待填補現有企業沒有涉足的領域，或者甚至試圖顛覆上一代企業。
從客戶管理、營銷、網絡安全、智能到、人力資源到認知機器人過程自動化等熱點領域，我們分析了企業空間的200多個案例。企業領域比以前更加開放，初創公司也為這些案例提供了點解決方案。今天有超過200個人工智能公司急需人才，其中很多是人工智能方面的創業公司。DarkTrace公司和UiPathhave公司豪擲1億美元。現有巨頭們也希望確保自己的處于行業最前沿，大力投資那些能提高自身的服務的創業公司。Salesforce投資了Digital Genius的一個客戶管理解決方案，以及Unbable的一個企業翻譯服務醒目。不過這些巨頭們通常也有更緊迫的問題。例如，SAP正急于推出云解決方案，更不用說它們在人工智能領域趕超了。我們還看到工具提供商試圖簡化在企業中創建、部署和管理人工智能服務所需的步驟。例如，機器學習培訓是一項龐雜的業務，80%的時間都花在了數據上，大量的時間被用于測試和調整所謂的超參數。Pettum是一家位于美國匹茲堡的工具供應商，它已經融資超過1億美元，以幫助加速和優化機器學習模型的部署問題。
企業人工智能解決方案將提高客戶服務和生產力
如果這些企業的創業公司能夠迅速證明自己正在解決和擴展的方案可以滿足現實世界的企業需求，那么它們的未來無疑是相當光明的。但就像在軟件淘金熱中經常發生的那樣，每個領域中只會有少數贏家。
5. 誰有最好的垂直解決方案?
人工智能正在推動一場爭奪最佳垂直行業解決方案的競賽。在醫療、金融服務、農業、自動化、法律和工業領域，有大量的人工智能創業企業為企業案例提供解決方案。許多創業公司正在采取這一雄心勃勃的計劃，通過直接向同一客戶提供服務來另辟蹊徑。
新的行業AI解決方案會大破，也會大立
很明顯，許多創業企業能夠提供頗有價值的解決方案，它們想要成功只需要獲得：
例如，ZestFinance已經籌集了近3億美元來幫助改善信貸決策，這將為每個人提供公平和透明的信貸。它聲稱自己擁有世界上最好的數據科學家，不管這是不是真的，它遲早會有，不是嗎?對于那些想要顛覆現有企業的創業公司來說，它們確實需要雄厚的資金。例如，Affirm——在銷售點向消費者提供貸款的公司——已經融資超過7億美元。這些公司很快就需要修筑一條“護城河”，以確保自己的競爭力。這可能來自數據的網絡效應——數據越多，服務越好，產品越多，數據越多。
6. 什么公司能抓住AI的價值?
雖然企業可能會在行業中尋找新的供應商，以提升自己的水平，但它們不會坐視不管自己的利益受到侵蝕，更不會讓自己的競爭對手通過人工智能獲得新的優勢。目前的競賽是大規模的企業創新競賽。大公司有自己的風險投資集團，專門投資創業公司或者自己建立創業公司，以確保自己是人工智能驅動創新的領導者。
企業可以從人工智能中獲取價值，以增強客戶服務，提高生產力，改進產品和服務
由于數據資產的緣故，大型企業得以對創業公司和小公司保持優勢地位。數據是人工智能和機器學習的“燃料”。有誰比保險公司、金融服務公司以及搜索公司更能利用人工智能的優勢呢?畢竟它們可以獲悉消費者的歷史記錄、購買偏好、理財習慣和搜索內容。
大公司和小公司都能很好地從人工智能中獲取價值。事實上，Gartner的研究預測，到2022年，人工智能的商業價值將達到3.9萬億美元。有成百上千的寶貴的關于人工智能的用例。企業可以改善它們的客戶體驗，節約成本，降低價格，增加營收，然后推出更好的產品和服務。人工智能會幫助大公司的成長，代價就是犧牲小公司的利益。但是，他們需要展現出強大的遠見卓識、執行能力以及對不總能在第一次嘗試中獲得技術支持項目的寬容。
7. 哪些國家將從人工智能中獲益最多?
世界各國也在為人工智能霸權而戰。中國絲毫不掩蓋自己對發展人工智能的野心。它正在大量投資那些蓬勃發展的技術人才和創業公司。它的監管環境——尤其是在數據隱私方面——更加寬松，使得中國在安全和面部識別等人工智能領域遙遙領先。SenseTime Group 是一家分析人臉和圖像的公司，該公司報告稱，它已融資6億美元，成為全球最具價值的人工智能創業企業。中國人指出，他們的手機市場規模是美國的三倍，移動支付則是50倍，這是巨大的數據優勢。而歐洲對數據隱私的監管可能會讓它們在人工智能的某些領域處于不利地位，即使歐盟正在考慮對人工智能投資220億美元。
這些國家會是人工智能領域的贏家嗎?
英國、德國、法國和日本最近都宣布了自己的人工智能戰略。例如，馬克龍表示法國政府將在未來5年內花費18.5億美元來支持人工智能的發展，包括建立大型公共數據集。谷歌的DeepMind和三星等公司已承諾設立新的巴黎實驗室，富士通也將擴展其在巴黎的研究中心。英國剛剛宣布向人工智能投資14億美元，包括資助1000個人工智能領域的專家。盡管各國都在投資人工智能和生態系統，但問題在于誰將真正抓住這一機遇。畢竟誰都沒法保證，法國和英國補貼的專家最后會不會被谷歌雇傭呢? 我敢肯定美國財政部是樂見其成的。
人工智能將提高企業和國家的生產力和財富。但是，當新聞報道說我們的工作崗位將有30%到40%將被機器取代時，這些財富將如何分配呢?經濟學家可以從數百年來不斷增加的技術自動化中吸取經驗。工作崗位到底是越來越多還是越來越少呢?大家在辯論的時候經常引用機器學習教父Geoffrey Hinton的觀點，他認為放射科醫生會因為人工智能診斷疾病而失去工作。但是，我們可以看看那些正在使用人工智能來幫助放射科醫生管理大量需求的中國人，他們每年要對肺癌進行14億次CT掃描。但結果是這些醫生并沒有失業，醫生和人工智能的結合反而造就了一個更有效率和更精確診斷的市場。但我不否認會有劇烈的顛覆，大部分的價值將流向那些控制人工智能技術和數據的少數公司和國家。而那些低技能國家可能會受到自動化的影響。人工智能將有利于大型公司和技術熟練者。
這一切意味著什么呢?
在研究人工智能的前景時，我們已經清楚地發現人工智能真正的黃金時代已經來臨。至于經濟價值將會如何轉移，卻難有定論：
簡而言之，人工智能的淘金熱將有利于那些擁有控制權和大規模的公司和國家，而不是那些擁有最好的人工智能工具和技術、數據、技術工人、客戶和強大的資本獲取渠道的公司和國家。那些有規模的企業將從人工智能中獲取最大的經濟價值。但這并不意味著創業公司會在這次大潮中一無所獲，可損失依然不可避免。許多個人、組織和社會可能會覺得自己并沒有從這次“淘金熱”中獲取任何好處。
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