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图片：Freepik Image www.arkai.net 人工智能和机器学习将变得无处不在，并融入社会结构中。但与任何淘金热一样，问题是谁会找到黄金？只会是勇敢的人，少数人和大人物吗？或者说，那些急躁的暴发户能抓住他们的金块吗？那些提供镐和铲子的人会赚大钱吗？谁会打白脸呢？ 01 那么人工智能创造的价值在哪里呢？ 当开始思考谁将在人工智能领域赚钱时，我最后提出了七个问题。谁将在（1）芯片制造商、（2）平台和基础设施提供商、（3）支持模型和算法提供商、（4）企业解决方案提供商、（5）行业垂直解决方案提供商、（6）人工智能企业用户和（7）国家盈利？虽然有很多方法可以剥去人工智能领域的猫腻，但希望下面报告提供一个有用的解释框架，各种价值链。以上提到的公司代表了各类别中较大的公司，但这份名单绝不是全面的或可预测的。 这是人工智能价值链的一个例子。以上提到的公司代表了各类别中较大的公司，但这份名单绝不是全面的或可预测的。©最佳实践人工智能有限公司。 02 谁有最好的人工智能芯片和硬件？ 尽管计算能力的价格呈指数级下降，但需求增长速度更快。人工智能和机器学习以其庞大的数据集和数万亿的向量和矩阵计算，有着凶猛而永不满足的胃口。把筹码拿来。 NVIDIA的股票在过去两年里上涨了2000%，这得益于他们的图形处理单元（GPU）芯片在历史上被用来渲染漂亮的高速流动游戏图形，非常适合机器学习。谷歌最近推出了第二代张量处理单元（tpu）。微软正在开发自己的脑波人工智能机器学习芯片。与此同时，像Graphcore这样的初创公司，已经筹集了超过1.1亿美元的资金，也在寻求进入这个市场。IBM、英特尔、高通和AMD等现有芯片供应商并没有停滞不前。甚至有传言称，Facebook也在组建一个团队来设计自己的人工智能芯片。上周，随着Cambricon Technology宣布推出首款云AI芯片，中国正逐渐成为芯片制造商。 谁赚的钱？列维·施特劳斯和塞缪尔·布兰南自己并不是为了淘金，而是通过向矿工出售物资—手推车、帐篷、牛仔裤、镐和铲子等—发了大财。 很明显的是，设计和制造芯片的成本非常高，然后继续保持全球芯片领导者的地位。它需要非常雄厚的财力和一支由硅和软件工程师组成的世界级团队。这意味着很少有新的赢家。就像淘金热时期一样，那些提供最便宜、使用最广泛的镐和铲子的公司将赚很多钱。 03 谁拥有最好的人工智能基础设施和云平台？ 人工智能竞赛现在也在云端进行。亚马逊很早就意识到，创业公司宁愿租用电脑和软件，也不愿购买。因此，它在2006年推出了亚马逊网络服务（AWS）。如今，人工智能对计算能力的要求越来越高，公司越来越多地转向云，通过基础设施即服务（IaaS）和平台即服务（PaaS）租赁硬件。 亚马逊是云服务领域的领头羊，但微软、IBM、谷歌和阿里巴巴也是热门话题。 科技巨头之间的斗争正在进行。微软正在提供他们的混合公共和私有Azure云服务，据称有超过100万台计算机。在过去的几周里，他们宣布他们的脑波硬件解决方案极大地加速了机器学习，他们自己的必应搜索引擎性能提高了10倍。谷歌（Google）正争先恐后地推出自己的GoogleCloud产品。我们看到中国阿里巴巴开始占据全球市场份额。 大型云计算公司正在竞相确保自己能够满足人工智能驱动的巨大需求。 亚马逊-微软-谷歌和IBM将继续挑战这一点。请注意来自中国的大规模云计算玩家。大铲子队又会赢。 04 谁有最好的算法？ 如今，谷歌是世界上最大的人工智能公司，吸引了最优秀的人工智能人才，在研发上花费了小国规模的国内生产总值（GDP）预算，并坐拥着从数十亿用户的服务中收集到的最佳数据集。人工智能正在推动谷歌的搜索、自主车辆、语音识别、智能推理、大规模搜索，甚至包括自己研发在新药物方面的发现和疾病诊断方面的工作。 而为谷歌所有人工智能活动提供动力的令人难以置信的人工智能机器学习软件和算法—TensorFlow—现在是免费赠送。是的，免费！TensorFlow现在是一个面向世界的开源软件项目。他们为什么要这样做？正如googlebrain负责人杰夫·迪恩（jeffdean）最近所说，当今世界上有2000万个组织可以从机器学习中受益。如果数百万公司使用这种一流的免费人工智能软件，那么他们可能需要大量的计算能力。谁能提供更好的服务呢？当然，Google云对TensorFlow和相关的人工智能服务进行了优化。一旦你开始依赖他们的软件和云计算，你将在未来的许多年里成为一个非常棘手的客户。难怪这是一场争夺全球人工智能算法主导权的残酷竞争，亚马逊-微软-IBM也提供自己的廉价或免费的人工智能软件服务。 我们还看到了一场不仅是机器学习算法的斗争，还有为会话代理和机器人、语音、自然语言处理（NLP）和语义、视觉和增强核心算法提供服务的认知算法的竞争。在这个竞争日益激烈的领域，一家初创公司是Clarifai，它为企业提供先进的图像识别系统，用于检测近重复项和视觉搜索。在过去三年里，它已经筹集了近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达80亿美元。 深度学习和认知算法的竞赛正在进行中，这将使应用人工智能解决方案成为可能。 巨人们并没有停滞不前。例如，IBM正在提供其Watson认知产品和服务。他们有20多个用于聊天机器人、视觉、语音、语言、知识管理和同理心的API，这些API可以简单地插入企业软件中，创建支持人工智能的应用程序。认知API无处不在。KDnuggets在这里列出了来自巨人和初创公司的50多个顶级认知服务。这些服务被作为 AI as A Service（AIaaS）放到云中，以使它们更易于访问。就在最近，微软首席执行官萨蒂亚·纳德拉（Satya Nadella）声称，有100万开发者正在使用他们的人工智能API、服务和工具来构建人工智能驱动的应用程序，近30万名开发人员正在使用他们的工具开发聊天机器人。我不想成为一个创业公司与这些巨人竞争。 这一领域的赢家很可能再次青睐重量级选手。他们可以雇佣最好的研究和工程人才，花费最多的钱，并且可以访问最大的数据集。要想繁荣，初创企业必须得到充足的资金支持，并得到顶尖研究人员的支持，他们拥有一整套知识产权专利和已发表的论文，拥有深度领域的专业知识，并且能够访问高质量的数据集。由于这些，小型创业公司会有很多挑战和伤亡，但那些能够扩大规模的公司将发现自己是全球性企业，或很快被重量级企业收购。即使一家初创公司还没有找到商业化的道路，如果他们与一支强大的研究型团队一起致力于实现人工智能算法，那么他们也可能成为收购者（为他们的人才而被收购的公司）。我们在2014年看到了这一点，当时成立两年的伦敦公司DeepMind以4亿美元的价格被谷歌收购，该公司开发了独特的强化机器学习算法。 05 谁有最好的企业解决方案？ 企业软件一直被Salesforce、IBM、Oracle和SAP等巨头所垄断。他们都认识到人工智能是一种需要集成到企业产品中的工具。但许多初创企业正争先恐后地成为下一代企业服务，填补现有企业目前没有涉足甚至没有试图破坏它们的空白。 我们分析了200多个企业领域的用例，从客户管理到市场营销，从网络安全到智能，再到人力资源，再到认知机器人过程自动化（RPA）的热点领域。企业领域比以前的领域更加开放，真正的初创企业为这些用例提供了点式解决方案。今天有超过200家人工智能驱动的公司在招聘领域，其中许多是人工智能初创公司。网络安全领袖DarkTrace和RPA领袖Uipath拥有1亿美元的战利品。这两家公司还希望确保自己的生态系统处于最前沿，并投资于能够提高其产品质量的初创企业。 Salesforce已经向Digital Genius投资了一款客户管理解决方案，类似的Untable提供企业翻译服务。在职者也常常面临更为紧迫的问题。例如，SAP正急于在提供云解决方案方面扮演catchup的角色，更不用说人工智能中的catchup了。我们也看到工具供应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任务。例如，机器学习培训是一个混乱的行业，80%的时间可以花在数据争论上。在测试和调整所谓的超参数上花费了大量的时间。位于美国匹兹堡的工具提供商Petuum筹集了超过1亿美元的资金，帮助加速和优化机器学习模型的部署。 企业人工智能解决方案将提高客户服务和生产率。 如果这些企业和初创企业供应商能够迅速证明他们正在解决和扩展解决方案以满足现实企业需求，那么他们中的许多都会有一个健康的未来。但正如软件淘金热中经常发生的那样，每个类别都会有少数赢家。而对于那些人工智能企业类别的赢家来说，如果他们看起来太有威胁性，他们很可能会被巨人们以及一流的工具提供商抢走。 06 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。在医疗保健、金融服务、农业、自动化、法律和工业部门，有大量新的人工智能驱动的初创企业为企业的使用案例提供解决方案。许多初创企业正采取雄心勃勃的方式，通过直接向同一客户提供服务，来打乱现有企业参与者。 新的行业人工智能解决方案要么会给组织带来动力，要么会扰乱组织。 很明显，许多初创企业都在提供有价值的单点解决方案，如果他们能够获得（1）大型专有数据培训集，（2）能够让他们深入了解行业内机会的领域知识，（3）在应用人工智能领域拥有丰富的人才库，以及（4）拥有充足的资金支持快速增长，那么他们就能成功。那些做得很好的初创公司一般都会用公司的商业语言来表达客户、商业效率和投资回报率，这些都是以成熟的上市计划的形式出现的。 例如，ZestFinance筹集了近3亿美元资金，帮助改善信贷决策，为所有人提供公平、透明的信贷。他们声称他们拥有世界上最好的数据科学家。但他们会的，不是吗？对于那些想破坏现有企业参与者的初创企业来说，他们需要的是非常雄厚的财力。例如，在销售点向消费者提供贷款的Affirm已经筹集了7亿美元，这些公司很快就需要建立一条防御性的护城河，以确保它们保持竞争力。这可能来自数据网络效应，即更多的数据会产生更好的基于人工智能的服务和产品，从而获得更多的收入，而客户则获得更多的数据。所以飞轮效应还在继续。 07 哪些公司会抓住人工智能的价值？ 虽然企业可能会寻找行业内的新供应商，寻找可以提升其收入和利润的人工智能解决方案，但他们不会坐视不管，让新贵们强行抢占他们的客户。他们不会坐视不理，让他们的企业竞争对手通过人工智能获得第一优势。目前正有着一场大规模的企业创新竞赛。大公司有自己的风险投资团队，投资创业公司，运营加速器，建立自己的创业公司，以确保他们在人工智能驱动的创新中处于领先地位。
企业处于有利地位，可以通过增强客户服务、提高生产率和改进产品和服务的形式从人工智能中获取价值。 由于数据资产的原因，大公司在与初创公司和小公司的竞争中处于有利地位。数据是人工智能和机器学习的燃料。谁能比拥有大量承保理赔历史数据的保险公司更好地利用人工智能？了解消费者金融产品购买行为的金融服务公司？或者是搜索公司看到更多的用户搜索信息？ 大大小小的公司都有能力从人工智能中获取价值。事实上，Gartner research预测，到2022年，人工智能衍生业务价值预计将达到3.9万亿美元。人工智能可以跨组织地处理成百上千个有价值的用例。企业可以改善他们的客户体验，节省成本，降低价格，增加收入，销售更好的产品和服务。人工智能将帮助大公司变得更大，往往以小公司为代价。但他们需要展示出强大的远见领导能力、执行能力，以及对不总是在第一次尝试中就获得技术支持的项目的容忍度。 08 哪些国家将从人工智能中获益最多？ 各国也在争夺人工智能的霸主地位。中国并不羞于向人工智能发出战斗呼吁和显示他的雄心壮志。它正在大量投资于培养技术人才和发展初创企业。中国更加宽松的监管环境，尤其是在数据隐私方面，有助于中国在安全和面部识别等人工智能领域处于领先地位。就在最近，有一个例子，中国警方在一场音乐音乐会上，在五万人的人群中挑选出一张头号通缉犯。大规模分析人脸和图像的SenseTime集团有限公司（SenseTime Group Ltd.）报告称，它筹集了6亿美元，成为全球最有价值的人工智能初创公司。中国人指出，他们的移动市场规模是美国的3倍，移动支付的数量是美国的50倍，这是一个巨大的数据优势。欧洲对数据隐私监管的关注可能会使他们在人工智能的某些领域处于不利地位，即使欧盟正在讨论在人工智能领域投资220亿美元。
这将是人工智能领域的主权赢家吗？中国？我们呢？日本？德国？英国？法国？ 英国、德国、法国和日本最近都宣布了他们的国家人工智能战略。例如，马克龙总统说，法国政府将在未来五年内花费18.5亿美元支持人工智能生态系统，包括创建大型公共数据集。谷歌的DeepMind和三星等公司已承诺开设新的巴黎实验室，富士通正在扩大其巴黎研究中心。英国刚刚宣布向人工智能领域投入14亿美元，包括资助1000名人工智能博士。但是，虽然各国都在投资人工智能人才和生态系统，但问题是谁将真正获得价值。法国和英国仅仅是在补贴将被谷歌聘用的博士吗？虽然工资和所得税对这些六位数的机器学习工资来说是健康的，但创造的经济价值的大部分可能来自这家美国公司、它的股东和微笑的美国财政部。 人工智能将提高公司和国家的生产力和财富。但是，当头条新闻说我们30%到40%的工作将被机器夺走时，这些财富将如何分配呢？经济学家可以举出几百年来不断提高的技术自动化的经验教训。是否会出现净就业机会创造或净失业？公众辩论经常引用机器学习教父杰弗里·辛顿（Geoffrey Hinton）的话，他认为随着机器从医学图像中诊断疾病，放射科医生将失去几十份工作。但是，我们可以期待中国人使用人工智能来帮助放射科医生应对每年14亿次肺癌CT扫描的巨大需求。其结果不是失业，而是一个更有效、更准确诊断的扩大市场。然而，很可能会有一段动荡时期，大部分价值将流向少数几个控制人工智能技术和数据的公司和国家。而低技能国家的财富依赖于人工智能自动化目标的工作岗位，则可能会受到影响。人工智能将青睐大型和技术熟练者。 09 那么这一切意味着什么？ 在审视人工智能的前景时，我们已经清楚地看到，我们现在正进入一个真正的人工智能黄金时代。关于经济价值将向何处转移，几乎没有关键主题出现：
简言之，人工智能淘金热似乎将有利于那些在最佳人工智能工具和技术、数据、最佳技术工人、最多客户和最有资本渠道的公司和国家拥有控制权和规模。有规模的企业将从人工智能中获取最大的经济价值份额。从某些方面来说，“加上改变，加上我选择了”但也会有一些选择勇敢的创业者发现巨大的金块。但像淘金热一样，许多初创企业也会遭遇亏损。许多个人和社会可能会觉得他们没有看到淘金热带来的好处。 壹伴精选 围观 丨更多 热文 丨更多 热文 丨更多 热文 丨更多 热文 丨更多  |
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