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機器人
人工智能沒有黑馬
第245期
人工智能沒有黑馬
文 | 賈凱強 責任編輯 | 張齊 封麵照片 | 杜家濱
審核 | 薑校春 策劃 | 劉克麗
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人工智能是一場基於計算力、大數據、算法綜合實力的遊戲，需要長時間的真金白銀的投入，這就推導出這個行業不會出現黑馬的觀點。
現在誰在AI中圈地
人工智能的發展時間並不長，但是目前格局已經初步明朗，中國和美國作為全球人工智能專利和論文發表數量最高的兩個國家幾乎瓜分了相關市場，而當前人工智能市場也幾乎被中美兩國的企業瓜分。
目前涉足人工智能行業的巨頭們主要是美國的穀歌、IBM、微軟、亞馬遜，Facebook等和中國BAT三巨頭百度、阿裏巴巴，騰訊。
人工智能市場的巨頭瓜分人工智能市場的情況已經定調，即便有小馬亂竄其結局也隻能是選擇一家巨頭投靠或者被收購,人工智能的勝利者一定會在這些巨頭中產生。
都是局部巨頭
除了這些偏互聯網和軟件的巨頭外，其他實力強勁的IT企業也在覬覦人工智能，如蘋果、英特爾、英偉達等公司也不容小覷。
比如英特爾和英偉達，這兩家企業在人工智能的芯片提供方麵確實不可代替，但是僅僅依靠芯片很難實現最終勝利的獲取。這種情況屬於局部實力的強勁，芯片就屬於必不可少的局部實力。
到目前為止，涉足人工智能領域的公司都隻是涉足部分人工智能應用場景，從分類來看，如果想同時囊括消費級、企業級、本地計算、遠程計算、全行業顯然是不現實的。這就讓部分細分領域的部分行業孕育出一些新的商機。
一批局部黑馬將出現
就拿硬件來說，除了芯片外，還可以有強大表現的部分還包括了軟件、傳感器、攝像頭、應用設備等應用層麵。由於人工智能技術可以有大量貼合行業的應用，任何一家企業都不可能全麵掌握人工智能在各個領域的應用，因此必然會在應用層麵出現一批黑馬。
而以現如今雲計算應用層麵的亂象來看，人工智能應用層麵有可能誕生出一批局部黑馬但最終情況應該還是分列站隊，與巨頭們選擇合作或者聯盟。
人工智能計算力是分布式計算升級版
人工智能的三大要素中，計算能力一定需要依靠分布式雲計算。在高性能計算無法大量應用，而普通數據中心又供不應求時，結合本地計算和雲計算的分布式計算，無疑是解決人工智能計算力需求的必經之路。
在開頭列舉的巨頭中，亞馬遜、穀歌、微軟、阿裏巴巴和騰訊都是全球知名的雲計算服務供應商，而像目前智能手機領域，蘋果、華為等都屬於本地計算，而他們的產品通過與雲計算搭配最終構建出人工智能分布式計算網絡。
大數據一定屬於互聯網
在數據方麵，無論出身在互聯網行業的Facebook、騰訊、穀歌、百度、阿裏，還是從事傳統方麵的亞馬遜、微軟和IBM，都不會在數據方麵發愁。這些巨頭都有大量的用戶和合作夥伴，早已其建立了十分健全的數據係統，大數據時代能夠掌握數據的企業往往能夠掌握發展的命脈。
除了大量的數據之外，這些企業往往在數據處理方麵有著獨到之處。龐大數據處理後得到的信息能夠讓企業受益匪淺。
算法一定屬於行業
算法的演變往往是基於行業而產生的。由於人工智能的最終應用場景是基於不同行業而存在的，如礦產、能源、製造等，不同行業有不同算法。而互聯網企業難以跨越專業知識的鴻溝，必須與行業公司合作共同完成算法的構建。
目前的幾大巨頭中，IBM、微軟、穀歌、阿裏、亞馬遜等企業均紮根行業多年，無不是涉足多個領域，擁有大量的行業合作夥伴和應用需求。借此結合自家產品形成的算法可以很快部署實施和應用，形成良好的連鎖反應。
有錢的被時間成本消滅
人工智能行業是出了名的砸錢行業，多少企業在興衝衝進入之後，卻僅僅剛開始研發便麵臨資金不足等問題。而且，即便企業有錢，也未必就能成為黑馬，因為時間對他們太不利。
因此，初創企業要想成為人工智能巨頭的可能微乎其微，當然，不是所有巨頭都第一時間涉足人工智能領域，但巨頭們最為可怕的一點在於，雖然同樣麵臨時間成本問題，但他們可以從資本層麵換道超車，通過收購現有成熟技術、產品和生態圈來完成超越。
結束語
綜上來看，人工智能是屬於行業巨頭的，而不會有初創企業成為黑馬。
最後更新：2017-10-08 06:37:31