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機器人
人工智能3.0時代來襲，誰會是下一代霸主？
屢見不鮮的科技巨頭斥資並購，比比皆是的中小企業融資熱潮，數據顯示過去兩年新增加人工智能企業數超過了之前10年的總和，毫無疑問，人工智能已經成了新一輪投資熱點。那麼，當下的風投公司看中的究竟是什麼呢？
在互聯網時代，美國產生了臉譜、亞馬遜、穀歌 (FANG)等行業巨頭，中國也成功的打造了騰訊、阿裏巴巴、百度（BAT)等世界級的公司。如果科技發展的下一個時代是人造智能時代，美國已經產生了英偉達(NVIDIA)這樣的AI巨人，中國能不能誕生類似的世界領先的AI集團？
人工智能時代變遷史
正如一個人能夠高性能操作需要好的身體、思維和食物三要素，一個機器能夠高性能操作也需要好的硬件、軟件和能源材料三要素。更具體地說，人工智能時代的競爭能力取決於硬件的計算能力、軟件的計算方法和源料（數據）的數量和質量，亦即，比賽的勝負取決於算力、算法和數據三要素。當然這三種要素在不同的時代稀缺性的不同也就決定了哪家公司可以稱霸江山。
算法為重的1.0時代
人工智能1.0的時代，在算力、算法和數據三要素中無疑是算法最重要，由於IBM在算法技巧上有大量的投入和積累，毫無疑問成為行業巨頭。IBM早在1911年就成立了IBM研究院，之後推出世界聞名的超級電腦DeepBlue和Watson，其高超的算法是別的公司沒法對比的，而這些技術壁壘也正是IBM稱霸這個時代的基礎。但是這些AI算法隨著時間的推移逐漸變成公共知識， IBM也就麵臨了新的挑戰。
數據凸顯的2.0時代
取代人工智能1.0當然是人工智能2.0升級版。在人工智能2.0時代，算力、算法和數據三要素相對重要性有明顯的改變，算法的重要性相對降低，而數據的重要性明顯提升，稱霸人工智能2.0時代的公司無疑是穀歌。穀歌的崛起伴隨著互聯網的時代的到來，在這個時代計算係統的架構由分散的桌麵遷移到集中的雲端，也就是雲計算體係。
這個結構的變化同時使係統所產生的數據由分散的桌麵遷移到集中的雲端，從而數據由於聚集而產生了大數據。穀歌利用自己作為人們從現實世界到虛擬世界入口的守門員的優勢，收集了大量用戶數據，並利用這些數據作為機器學習的提供了海量的食糧，從而使人工智能的性能產生了由量變到質變的本質變化。
人工智能2.0時代，無疑數據最重要，沒有數據就像人沒糧吃，就沒法參與人工智能領域的競賽。當然，雖然目前大數據資源是人工智能競賽最稀缺資源，無疑隨著時間的推移，大數據資源也會由稀缺變的豐富，從而迎來人工智能3.0升級版。
算力稀缺的3.0時代
在人工智能3.0時代，左右人工智能1.0時代的算法，以及左右人工智能2.0時代的數據，都由稀缺資源變成了豐富資源，而左右人工智能3.0時代的稀缺資源是算力。哪家公司會稱霸人工智能3.0時代？未來是未知的，未來的途徑是不可預測的，但資本市場還是勇於承擔了預期未來的任務。這是因為，在資本市場，過去是沒有意義的，而未來則意味著一切，因此，預測未來的可能性最佳的方式是資本市場，資本市場具有前瞻性。
資本市場是如何預見人工智能3.0的呢？我們可以從股票的價格變化窺見資本市場對人工智能未來的看法。從上圖藍色線我們可以看到，在過去一年多的時間裏，IBM股票的價值稍微有所下降，是負2.7%，這是因為IBM在過去連續21個季度的報表中，每次報表的收入都是連續下降的，所以資本市場對IBM的未來抱有疑慮。
從上圖的紅線我們可以看到，在同樣的一年多時間裏，穀歌股值卻增值了接近30%，這說明資本市場認為人工智能2.0時代的霸主穀歌仍然處在力壯的中年期。而英偉達(NVIDIA)則受到了資本市場的青睞，從上圖的綠線我們可以看到，在過去一年多的時間裏，英偉達股值增值接近353%。
人工智能3.0時代何時來？
科技領域從一個版本升級到另一個版本通常是需要花很長的時間的， 這是因為掌握生產要素的行業巨頭的公司是贏者通吃，運用技術或資源壁壘使其成為寡頭壟斷。寡頭壟斷的行業，雖然對贏者來說可以養尊處優，但對其競爭者來說卻是殘酷的現實。並且，處於壟斷地位的公司少有創新創業的動力，因而拖延了科技升級的時間。在美國科技史上，具有裏程碑意義的謝爾曼（Sherman）反壟斷法的應用多次縮短了科技升級的時間，加快了科技創業創新的步伐，催生了科技巨頭的更新換代。
我們知道，IT時代Windows & Intel聯盟一統江山，但是英特爾的誕生直接受益於1974年由美國司法部對AT＆T的反壟斷訴訟，使貝爾實驗室放棄芯片專利和知識產權。而微軟的誕生則直接受益於1969年由美國司法部對IBM的反壟斷訴訟，使微軟得到成為IBM個人電腦操作係統的供應商的機會。Windows & Intel聯盟一統江山的時代，人工智能是無法得以進步的，人工智能1.0不僅無法過度到2.0版本，人工智能行業更有倒退的跡象。
這是因為，Windows & Intel聯盟的係統構架，從計算引擎到數據存儲都是分布在零散的桌麵上，數據無法由集中而形成大數據。零散的數據用起來很難，無法集中調用大數據就無法大規模地為人工智能係統提供食糧，也就無法產生智能的升級。
人工智能2.0版本的快速到來得益於1998年美國司法部對微軟的反壟斷訴訟。這個案件的核心問題是微軟是否被允許將其網頁瀏覽器與其操作係統捆綁在一起。將兩個軟件捆綁在一起，微軟利用對桌麵操作係統的壟斷從而取得了對互聯網入口的壟斷。司法部對微軟的反壟斷訴訟放緩了微軟對互聯網入口壟斷的速度，使穀歌得到了一個控製互聯網入口的機會。無疑穀歌搜索引擎的第一指標是速度，要快速得到搜索結果，數據必須集中儲存在雲上，數據可以極速調用，使用戶快速得到搜索結果。這個剛性需求催生了雲計算、大數據。這兩個重要因素也正是人工智能量子跳躍所需要的基石。
沒有雲計算，沒有大數據，人工智能2.0時代是不可能成為現實的。 Windows & Intel聯盟一統的江山不會催生雲計算。因為雲計算架構的變革對桌麵計算的天下是一個巨大的威脅。
Windows & Intel聯盟更不會催生大數據。因為微軟並不迫切需要大數據，微軟操作係統的壟斷產生了足夠的利潤，微軟並不需要將隱藏在桌麵背後的數據收集起來以產生價值。
展望未來，人工智能的發展路徑也不能在2.0數據版上停滯不前。人工智能必須升級到3.0版本才能使人工智能嵌入到眾多的產品和服務。人工智能必須到達商品化，才能得到普及，從而使人類生產力得到一個新的量子跳躍，使科技再次大規模造福人類。別指望穀歌來推動人工智能3.0時代的到來，因為穀歌在本質上是一個軟件公司，而不是一個硬件公司。
要使人工智能深入大眾商品，必須將軟件的複雜性隱藏在硬件的背後，使其外表簡化成一個小而精的硬件。在算法、算力、數據三要素中，穀歌占據強有力的數據優勢，但算法和算力仍有待提升。有數據優勢的巨頭是阻礙人工智能進入3.0時代重要因素，因為他們不願意放棄這個優勢。
反思美國科技發展近代史，科技發展的下一個裏程碑，要破局寡頭壟斷時代，從而迎來一個嶄新的，群雄逐鹿、百花齊放的人工智能3.0時代，我們還是要回到美國國會在1890年通過的具有裏程碑意義的 謝爾曼（Sherman）反壟斷法上找到答案。
歐盟委員會已經對穀歌的壟斷行為的破紀錄價值達到了27.3億美元的訴訟 - 這被廣泛認為是自2004年微軟決定以來歐洲最重要的反壟斷裁決。數據有這麼重要的價值，數據到底屬於誰？這是個十幾年來一直沒有回答的問題。穀歌作為人們從現實世界進入虛擬世界入口的守門員，從而得到了大量的數據，但這些數據的本質是屬於你和我的，穀歌采集了這些數據，但它絕對不擁有這些數據。舉個例子來說，你我打個電話，雖然電話公司可以采集我們通話的數據，但電話公司並不認為這些數據是屬於他們的。
現實是，科技巨頭FANG無一不是通過采集大量用戶數據而建立強大的護城河。按照科技曆史的先例，美國司法部在不遠的將來也會對穀歌進行反壟斷訴訟，其結果最有可能的路徑是，穀歌所采集的數據實際上是一個高價值的社會財富，因而最佳的社會選擇是將這些數據變成一種可以共享的社會資源。如果數據是共享的社會財富，算法是公知的社會知識，那麼，人工智能3.0時代必將極速到來。
我們會迎來的時代是，在同等的數據起跑線上，運用已知的算法，依靠強有力的算力，做出最明智的決策。這就是人工智能3.0的戰場。這個戰場類似於今天的運動競賽，運動員有足夠的糧食（數據）和類似的競爭技巧（算法），但比的是體力（算力）。
在金融行業，高頻交易經曆了非常類似的競爭力變遷史。高頻交易策略的本質是套利。高頻交易1.0比的是算法，用高超的邏輯找到別人沒有想到的套利機會。後來華爾街量化礦工（Quant) 都掌握了類似的金融知識，用了類似的算法，所以高頻交易戰場從1.0升級到2.0，比的是數據。
當時華爾街各大交易所出賣各種各樣不同信息密度和時間延遲度的數據。能夠得到高質量、低延遲數據的量化交易員比數據貧乏的交易員更盈利，所以，所有的從事高頻交易的業務部門不得不向交易所購買所有的數據。當所有的競爭對手都享有同樣的數據的時候，也正意味著高頻交易2.0時代的結束。
接下來是高頻交易3.0時代的到來，高頻交易3.0比的是速度，也就是算力，因為大家有同樣的數據和類似的算法。因為套利的機會是有限的，並不是所有的交易員都能拿到，隻有數度最快的那個交易員才能搶到最盈利的套利機會。
如何才能提高算力呢？當然傳統的通用CPU+軟件的係統構架肯定是不行的。通用CPU要換成專用的GPU，軟件要轉換成硬件FPGA，這就概括了高頻交易的演變過程。未來的自駕車係統肯定不是CPU+軟件，軟件就沒有了，都換成了硬件。硬件係統肯定是比軟件係統更快更穩定，更可靠，絕對避免了通常軟件操作係統的抖動（Jitter）。
人工智能3.0時代誰是贏家？
如果算力是未來人工智能勝敗的首要因素，我們可以再次探測一下華爾街投資者對未來的看法。從下麵的這張圖我們可以看到，在過去一年半的時間裏，藍線的英特爾股價增值14%，低於市場平均水平，而資本市場除了看好綠線的英偉達（NVDA)以外，還看好AMD。
值得一提的是，華爾街最看好的人工智能3.0龍頭企業英偉達和AMD，這兩家公司的CEO都是華裔美國人。如果華裔美國人是下一代矽穀科技巨頭的領袖，這會跟當代矽穀科技巨頭的印度裔領袖地位形成對比。多年以來，在矽穀辛勤工作的華人，一直為他們為何難以在矽穀取得領袖地位而困惑。如果人工智能代表著科技的未來，而未來的矽穀科技巨頭的領袖是華人，這對有意攀登公司管理階梯的中國人來說，無疑是一個強烈的鼓舞。
誰會是人工智能的未來？
從人工智能生態的產業圖譜來看，人工智能主要分為基礎層、技術層和應用層。人工智能生態的底層是基礎層，提供計算能力、算法和數據結構標準；中層是技術層，是用技術平台的方式將基礎層的能力轉化某種問題的解決方案，比如圖像和語音識別；而上層則是應用層，將中層的技術方案應用到具體的業務場景，比如為醫療服務、金融服務、或者直接為消費者提供具體的產品，比如自駕車。
如果人工智能3.0時代快速到來，對於既能利用上遊生態的基礎技術，又能為下遊的機構客戶提供技術層服務的公司而言，是有很大發展空間的；如果人工智能3.0時代遲遲不能到來，將長時間停留在2.0數據為王的時代，這將對很多無法采集和擁有數據的企業造成挑戰。
最後更新：2017-10-08 07:13:25