AI的淘金热持续,谁会获得经济效益？

我们正处于AI的淘金热。但谁会获得经济效益？是都在用淘选盘淘金的大批初创公司？开有大型采金矿厂的公司？还是提供铁镐和铁锹的科技巨头？哪些国家又拥有最丰富的金矿？

欢迎进入AI淘金热

我们目前在经历AI市场的另一次淘金热。巨额资金涌入AI初创公司，遍布每个想象得到的行业和业务领域。谷歌、亚马逊、微软和IBM这些巨头在2016年往AI投资超过200亿美元。许多公司一边小心提防初创公司，一边竞相确保抢在竞争对手的前面，获得AI在生产力方面带来的好处。中国在大力支持AI，欧盟在谈论高达220亿美元的AI投资，生怕输给中国和美国。

AI无处不在：从谷歌的每天35亿次搜索、使用人脸识别技术的新款苹果iPhoneX，到巧妙回答我们问题的亚马逊Alexa。媒体头版报道AI在如何帮助医生诊断疾病，帮助银行更准确地评估贷款风险，帮助农民预测作物产量，帮助营销人员吸引和留住顾客，帮助厂商改善质量控制。还有一些智库致力于研究AI的实体、网络和政治风险。

那么谁会从AI大赚一把？

AI和机器学习将变得无处不在，并融入到社会结构中。但与任何淘金热一样，问题是谁会掘到金子？会是少数的勇敢者？还是那些敏捷的后起之秀？提供铁镐和铁锹的那些巨头会赚到大头吗？谁又会找到金矿？

那么，AI创造的价值在哪里？

我开始思考谁会从AI赚到钱时，到头来思考的是这7个问题：赚钱的会是下列主体中的哪些？

（1）芯片制造商

（2）平台和基础设施提供商

（3）基础模型和算法提供商

（4）企业解决方案提供商

（5）行业垂直解决方案提供商

（6）AI企业用户

（7）国家？

虽说有许多方法可以剖析AI格局，但愿下图提供了一种实用的解释性框架：某种价值链。图中的公司代表了每个类别的大玩家，但该图绝不是想一网打尽，也不想作任何预测。

这是AI价值链的例子。图中的公司代表了每个类别的大玩家，但该图绝不是想一网打尽，也不想作任何预测。（图片来源：Best Practice AI Ltd.）

1. 谁有最好的AI芯片和硬件？

尽管计算能力的费用急剧下降，但需求在以更快的速度增长。AI和机器学习需要庞大的数据集和数万亿的矢量和矩阵运算，对计算能力有着永无止境的需求。芯片就有了表现的机会。

英伟达股价在过去两年上涨了1500%，这得益于过去用来渲染酷炫游戏图形的图形处理单元（GPU）芯片用于机器学习再合适不了。谷歌最近推出了第二代Tensor处理单元（TPU）。微软也在打造自己的Brainwave AI机器学习芯片。与此同时，像Graphcore这些初创公司期望进入这个市场。IBM、英特尔、高通和AMD等传统芯片供应商也没有坐以待毙。甚至有传闻称Facebook在组建一个团队，自行设计AI芯片。中国的专业芯片厂商也在纷纷崛起，寒武纪科技在月初宣布了首款云AI芯片。

谁赚到了钱？Levi Strauss和SamuelBrannan本身并不采金，而是通过为矿工们提供手推车、帐篷、牛仔裤、铁镐和铁锹之类的物资赚了一大笔。

很显然，设计和制造芯片并保持全球芯片领导者的地位需要非常高的成本。它需要极其雄厚的财力以及世界级的硅片和软件工程师团队。这意味着新的赢家寥寥无几。就像昔日的淘金热时期那样，那些提供最便宜、最常用的铁镐和铁锹的人将大发其财。

2. 谁有最好的AI基础设施和平台云？

如今云领域也在上演AI竞赛。亚马逊很早认识到初创公司宁愿租用计算机和软件，而非购买。为此，它在2006年推出了AWS。如今，AI需要极其庞大的计算能力，于是许多公司日益转向云，通过基础设施即服务（IaaS）和平台即服务（PaaS）解决方案来租用硬件。

亚马逊是云服务市场的领头羊，但微软、IBM、谷歌和阿里云紧随其后。

科技巨头之间激战正酣。微软提供的Azure公共和私有云服务据称拥有100多万台计算机。在过去的几周，微软宣布其Brainwave硬件解决方案大大加快了机器学习的速度，必应搜索引擎的性能提升了10倍。谷歌推出自己的谷歌云产品，奋起直追。我们还看到阿里云也开始抢占全球份额。

云领域的大玩家在竞相确保自己有能力满足AI带来的庞大需求。

亚马逊、微软、谷歌和IBM会继续在这个领域决一胜负。还要留意中国的超大云玩家。赢家还会是提供铁镐和铁锹的那些大玩家。

3. 谁有最好的基础算法？

如今，谷歌是世界上最大的AI公司，它吸引最优秀的AI人才，研发预算抵得上一个小国的GDP，并拥有从使用其服务的数十亿用户获取的一流数据集。AI在助力谷歌的搜索、自动驾驶汽车、语音识别、智能推理、大规模搜索，甚至助力它在药物发现和疾病诊断方面开展的工作。

支持谷歌所有AI活动的异常出色的AI机器学习软件和算法：TensorFlow如今却免费派送，是的免费！TensorFlow现在是一个开源软件项目，供全世界使用。谷歌为什么这么做？正如谷歌Brain的负责人杰夫•迪安（Jeff Dean）最近所说，如今世界上2000万家组织有望得益于机器学习。如果数百万的公司使用这款一流的AI软件，它们可能需要大量的计算能力。谁能更好地满足这个需求呢？谷歌云当然针对Tensorflow和相关的AI服务作了优化。一旦你对它们的软件和云服务形成了依赖，今后多年会成为非常忠实的客户。难怪大家都想成为全球AI算法的主导者，亚马逊、微软和IBM也纷纷各自提供廉价或免费的AI软件服务。

我们还看到巨头们不仅比拼机器学习算法，还在比拼为会话代理及机器人、语音、自然语言处理、语义和视觉等提供服务的认知算法以及改进后的核心算法。在这个竞争日益激烈的领域，有一家名为Clarifai的初创公司，它为公司企业提供先进的图像识别系统，以检测近似重复的内容和视觉搜索。它在过去三年已融资近4000万美元。据估计，2016年至2025年间，视觉相关算法和服务这个市场的收入累计将达80亿美元。

竞争的焦点是将支持应用型AI解决方案的深度学习和认知算法。

巨头们没有坐以待毙。比如说，IBM在提供名为Watson的认知产品和服务。它有20套左右的API用于聊天机器人、视觉、语音、语言、知识管理和同理心，这些API可轻松嵌入到企业软件中，开发具有AI功能的应用程序。认知API无处不在。KDnuggets列出了科技巨头和初创公司提供的50多项顶级认知服务。这些服务部署到云端，成为一种AI即服务（AIaaS），因而更易于使用。就在最近，微软的首席执行官Satya Nadella声称，100万开发人员在使用微软的AIAPI、服务和工具来构建基于AI的应用程序，近30万开发人员在使用其工具来开发聊天机器人。谁都不想自己是与这些巨头较量的初创公司。

这个领域的赢家可能会再次青睐大玩家。它们能招到最好的研究和工程人才，拥有最多的预算，可以访问最大的数据集。初创公司想蓬勃发展，就要有充裕的资金，要有一批领先的研究人员（有一整套的知识产权专利和已发表的论文、扎实的领域专业知识），拥有高质量的数据集。它们还要有长袖善舞的本领，以便能够抢先巨头一步，或者征战不同的领域。许多初创公司会沦为炮灰，但发展起来的那些公司会发觉自己成为全球企业，或者很快被巨头收购。即使初创公司没有找到商业化的道路，如果有一个强大的研究型团队研发基础AI算法，也会成为人才收购对象（别的公司冲其人才而收购）。2014年我们看到了这一幕： DeepMind这家在伦敦成立才两年的公司被谷歌斥资4亿美元收购，它开发独特的强化机器学习算法。

4. 谁有最好的企业解决方案？

企业软件一直由Salesforce、IBM、Oracle和SAP等巨头称霸。它们都认识到AI这种工具需要整合到各自的企业产品中。但许多初创公司竞相成为下一代企业服务，以填补传统企业目前没有涉足的缺口，或者甚至试图颠覆它们。

我们分析了企业领域的200多种使用场景，从客户管理、市场营销、网络安全、情报分析、人力资源，到认知机器人流程自动化（RPA）这个热门领域，不一而足。企业领域比以前更开放，形形色色的初创公司为这些使用场景提供单点解决方案。今天光招聘领域就有200多家基于AI的公司，其中许多是AI初创公司。

网络安全领头羊DarkTrace公司和RPA领头羊UiPathhave现金储备多达1亿美元。巨头们也希望确保自己的生态系统处于前沿，大力投资于改善其服务的初创公司。Salesforce投资了提供客户管理解决方案的Digital Genius以及提供企业翻译服务的Unbable。巨头们也常常有更紧迫的问题。比如说，SAP想在提供云解决方案方面奋起直追，更不用说在AI领域方面了。我们还看到工具提供商试图简化在企业界创建、部署和管理AI服务所需要的任务。比如说，机器学习训练是一项繁杂的任务，80%的时间可能花在了数据处理上。大量的时间还花在了测试和调优所谓的超参数上。Pettum这家总部位于匹兹堡的工具提供商已融资逾1亿美元，帮助加速和优化机器学习模型的部署。

企业AI解决方案将有助于改进客户服务和生产力。

如果许多这些企业初创公司迅速证明自己在开发和扩展解决方案以满足企业的实际需求，会有大好未来。但就像软件淘金热中一直出现的那样，每个类别的赢家只会是少数。而对于那些AI企业类别的赢家而言，如果构成很大的威胁，它们以及最佳单项工具提供商可能被巨头收购。

5. 谁有最好的垂直解决方案？

AI推动市场争夺最佳垂直行业解决方案。一大批基于AI的新初创公司在为众多行业的企业使用场景提供解决方案，包括医疗保健、金融服务、农业、汽车、法律和工业领域。而许多初创公司在直接为同样的客户提供服务，大胆地试图颠覆传统企业巨头。

新的行业AI解决方案会支持或颠覆组织。

很显然，许多创业公司在提供颇有价值的单点解决方案，如果它们能获取下列资源，就会取得成功：

（1）庞大且专有的数据训练集，

（2）得以深入了解某个行业内机会的领域知识；

（3）应用型AI方面的人才库；

（4）支持迅速发展的雄厚资金。

那些表现不俗的初创公司通常谙熟公司企业关注的方面：客户、业务效率和投资回报率。

比如说，ZestFinance已融资近3亿美元来帮助改善信贷决策，这将为所有人提供公平透明的信贷。它声称拥有世界上最优秀的数据科学家，对于想颠覆现有企业玩家的初创公司来说，它们其实需要雄厚的资金。比如说，在销售点向消费者提供贷款的Affirm已融资逾7亿美元。这些公司很快需要构筑一条防御性的护城河，确保保持竞争力。这可能来自数据网络效应：数据越多，基于AI的服务和产品越好，因而获得越多的收入和消费者，进而获得越多的数据。那样就形成了良性循环。

6. 哪些企业获得AI的价值？

虽然许多企业可能会在本行业寻找新的供应商，以获得改善收入的AI解决方案，但它们不会任由后起之秀抢占客户，也不会任由企业竞争对手通过AI获得先行优势。目前企业创新领域在上演一场好戏。大公司有自己的风投部门投资初创公司，创办孵化器，或自个成立初创公司，确保自己是AI创新方面的领导者。

企业完全有能力从AI获取价值，具体表现为改善了客户服务、提高了生产力和改进了产品及服务。

由于庞大的数据资产，大企业面对初创公司和小公司处于强势地位。数据是AI和机器学习的“燃料”。谁比保险公司、金融服务公司以及搜索公司更有条件充分利用AI呢？毕竟它们拥有保险理赔方面的海量历史数据、了解消费者金融产品购买行为方面的一切，以及拥有比其他公司更多的用户搜索信息。

大大小小的公司都有条件从AI获取价值。实际上，Gartner的研究预测，到2022年，AI创造的商业价值将达到3.9万亿美元。AI能够支持众多组织成百上千宝贵的使用场景。企业可以改善客户体验、节约成本、降低价格、增加收入，并销售基于AI的更优质产品和服务。AI将帮助强者更强，小公司沦为牺牲品。但是它们需要展现强大的领导力、执行力以及允许并不总是一下子就能搞好技术支持的项目。

7. 哪些国家将从AI获得最大的好处？

世界各国也在争夺AI霸权。中国并不怯于展示AI方面的野心。它在大力投资，培养技术人才，扶植初创公司。较为宽松的监管环境（尤其是数据隐私方面）帮助中国在安全和人脸识别等AI领域领先全球。最近就有这样的例子：中国警察在5万人的演唱会上揪出了一名通辑犯。商汤科技这家大规模分析人脸和图像的公司声称已融资6亿美元，成为全球最具价值的AI初创公司。中国移动市场规模是美国的3倍，移动支付额是美国的50倍，这是巨大的数据优势。欧洲专注于数据隐私监管可能会让它在AI的某些领域处于劣势，即使欧盟在谈论往AI投资220亿美元。

谁会是AI领域的主权赢家？中国？美国？日本？德国？英国？还是法国？

英国、德国、法国和日本最近都宣布了国家AI战略。比如说，马克龙总统称法国政府将在未来5年内投入18.5亿美元以支持AI生态系统，包括构建大型公共数据集。谷歌的DeepMind和三星等公司已承诺设立新的巴黎实验室，富士通也在扩建其在巴黎的研究中心。英国刚宣布向AI投资14亿美元，包括资助1000名AI博士。虽然各国都投入于AI人才和生态系统，但问题是谁将真正获得价值。法国和英国补贴的博士会不会到头来被谷歌招募？虽然那些高达六位数的机器学习薪水会带来可观的薪资税，但创造的经济价值大部分可能归属这家美国公司、其股东以及乐开怀的美国财政部。

AI将为公司和国家提高生产力和财富。但是媒体称我们的工作岗位中三四成将被机器取代时，这些财富将如何分配？经济学家可能强调从数百年来提高技术自动化汲取的经验。工作岗位到底新增还是减少？公众争论常常提到机器学习之父杰弗里•辛顿（Geoffrey Hinton）的观点，他认为许多放射科医生会因机器利用医疗影像诊断疾病而失去工作。但是别忘了，中国在利用AI帮助放射科医生管理庞大的需求：每年要看14亿张CT，检测有无肺癌。结果不是医生失业，而是市场因更高效、更精确的诊断变得更大。然而可能会有动荡期，大部分价值将流向控制AI技术和数据的少数公司和国家。低技能国家可能会遭殃，这些国家的财富依赖被AI自动化淘汰的工作岗位。AI青睐大公司和技术熟练的国家。

那么，这一切意味着什么？

剖析AI格局时，有一点很清楚：我们正进入真正属于AI的黄金时代。关于经济价值会向何处转移，出现了几大主题：

全球科技巨头好比是这场淘金热的铁稿和铁锹，为涌入的那些人提供AI。谷歌、亚马逊、微软和IBM在争夺AI领域的领导地位。它们在竞相提供最好的芯片、云、AI算法和服务。紧随其后的是中国科技巨头阿里巴巴和百度。极少有初创公司提供比微软还要价廉物美的日益商品化的云计算，提供比谷歌的Tensor处理单元还要好的AI芯片，或者构建比亚马逊还要好的对象识别认知算法。

AI初创公司纷纷提供认知算法、企业解决方案和纵深的行业垂直解决方案。要想成功，初创公司需要拥有独特的数据集、深厚的领域知识、雄厚的财力，还要能够吸引和留住日益抢手的AI人才。不是说车库里开发出一款应用程序就会改变世界。成为赢家的AI初创公司将是解决重要的实际问题、迅速缩短入市时间，建立强大市场地位的那些公司。初创公司应专注于支持许多重要使用场景的企业和行业解决方案。然而在算法领域，随着人才大战继续上演，初创公司的人才收购会比较常见，至少今后几年是这样。一路上会有许多初创公司沦为炮灰，每个类别只有少数赢家，任何淘金热都是如此。而那些赢家可能会发现巨头们向自己开出了金额诱人的支票。

企业完全有条件从AI获取数万亿美元的价值。AI将通过帮助主要的业务流程并使之自动化，不断提升客户体验、提高生产力和降低成本，并提升产品和服务的竞争力。大多数价值将归属拥有庞大规模的公司，它们有最好最大的数据集、最多的客户和最大的分销网络。强者可能愈强，但前提是公司表现出强大的领导力，还要灵活地执行，这是它们通常不具备的一项本领。AI执行方面领先的企业仍旧是谷歌、Facebook、苹果和亚马逊等科技巨头，它们提供基于AI的产品和服务，吸引全球数十亿的用户。随着科技巨头利用AI进入并颠覆新行业，零售、医疗和媒体等行业的企业陷入恐慌。

国家也在参与AI竞赛。中国并不怯于表明到2030年成为AI全球领导者。它认为自己拥有结构性优势。虽然许多欧洲国家宣传政府致力于发展AI，但面临的风险在于，它们可能只是在为全球AI科技巨头补助人才，加速其他主权国家积累财富。严格的数据隐私监管会损害欧洲国家在AI领域的创新吗？来自AI的财富可能流向控制并利用领先的AI技术和数据的那些国家和公司，想想美国和中国。随着自动化淘汰薪水越来越低的工作岗位，那些不具备这种能力的国家和公司可能面临挑战。

简而言之，AI淘金热似乎青睐这样的公司和国家：它们拥有最好的AI工具和技术、数据、最好的技术工人、最多的客户和强大的资本渠道。那些有规模优势的公司和国家将获得来自AI的经济价值的大部分。但是少数几家大胆的初创公司也会找到大金矿。但就像任何淘金热一样，许多初创公司会找到金矿。而许多个人和社会可能觉得自己还没有看到淘金热的好处。