中國在AI上投入了大量資金，而歐盟由于擔心失去在中美的市場份額，也計劃了將差不多220億美元投資于AI。

但正如以往的淘金浪潮一樣，最重要的是誰能真的找到“黃金”。

是那些少數(shù)敢于創(chuàng)新的巨頭企業(yè)獨占鰲頭嗎?活躍的初創(chuàng)企業(yè)能從中分得一杯羹嗎?或者，提供淘金工具的人獲利最大?究竟誰才會拔得頭籌?以及，AI創(chuàng)造的價值到底在哪里?

這篇文章將目標對象劃分為7種類型，并嘗試用價值鏈模式來分析，這場AI浪潮中，最可能的贏家是誰：

注：以下名單中的企業(yè)均代表每一類別中的大型參與者，但并不具有全面性或預測性。

一個AI價值鏈的舉例。其中的企業(yè)代表每一類的大型參與者，但不具有全面性或預測性。© Best Practice AI Ltd

AI芯片和硬件廠商?

盡管芯片的價格呈指數(shù)級下降趨勢，但我們對于計算能力的需求卻越來越高。AI和機器學習中龐大的數(shù)據(jù)集，加上數(shù)以萬億計的矢量和矩陣運算，都需要強大的計算力。因此，芯片的作用不可忽視。

過去兩年，NVIDIA英偉達的股價上漲了1500%，這得益于其歷來用在高速流暢的游戲界面上的圖形處理單元(GPU)非常適合機器學習。

與此同時，Google最近推出了第二代Tensor Processing Units(TPU);微軟正在構建自己的Brainwave AI機器學習芯片;像Graphcore這種籌資超過1.1億美元的創(chuàng)業(yè)公司也正努力地進入市場。

而IBM、英特爾、高通和AMD等老牌芯片供應商也并沒有停滯不前。有傳言稱，F(xiàn)acebook也正在組建自主AI芯片的設計團隊。上周，Cambricon(寒武紀)宣布推出第一款云AI芯片，標志其成功邁入世界級芯片廠商之列。

究竟誰才是贏家?在第一場淘金浪潮中，Levi Strauss和Samuel Brannan并沒有親自去開采黃金，而是向礦工銷售開采工具——手推車，帳篷，牛仔褲，鎬和鏟等等

顯然，通過設計、制造，繼而成為全球具有領導者地位的芯片廠商，所需花費的成本非常高，不僅需要雄厚的資金支持，還需要世界一流的芯片和軟件工程師團隊。因此，在芯片領域只有極少數(shù)的企業(yè)能成為贏家，就像上次淘金浪潮一樣——只有提供價格最便宜、用途最廣泛的淘金工具的那些人，賺得了大部分的錢。

AI基礎架構和云平臺供應商?

在云計算領域，AI的競賽同樣在進行。亞馬遜早先就意識到，相比于購買，創(chuàng)業(yè)公司會更傾向于租用計算機和硬件，因此在2006年就推出了亞馬遜網(wǎng)絡服務(Amazon Web Services)。如今，AI如此龐大的計算力需求，使公司越來越傾向于通過基礎設施即服務(Infrastructure as a Service)和平臺即用服務(Platform as a Service)租用云端的硬件服務。

亞馬遜是云服務領域的領導者，但行業(yè)的關注點更多集中在微軟，IBM，谷歌和阿里巴巴。

對于其他科技巨頭，競爭也從未停止。微軟正在提供混合公有和私有的Azure云服務，據(jù)說后臺擁有超過一百萬臺計算機。在過去的幾個星期里，他們宣布，其Brainwave硬件解決方案能明顯提升機器學習的速度，并通過這一方案將旗下的Bing搜索引擎性能提升了10倍。谷歌也正通過旗下的Google Cloud產(chǎn)品加快追趕步伐。同時我們還看到，阿里巴巴也開始占據(jù)了一定的全球份額。

大型云端玩家正在競相確保能夠滿足AI帶來的巨大需求

亞馬遜、微軟、谷歌和IBM將繼續(xù)爭奪這一領域的寶座。同時來自中國的的大量云服務企業(yè)正在崛起。在這場爭奪戰(zhàn)中，獲勝者仍然會是行業(yè)巨頭們。

最佳算法提供商?

如今，谷歌是世界上最大的AI企業(yè)，它擁有全世界最頂尖水平的AI人才，研發(fā)預算甚至超過了一些國家的GDP產(chǎn)值，并且坐擁來自數(shù)十億用戶的最佳數(shù)據(jù)集。AI技術被廣泛地用在其搜索引擎、自動駕駛車輛、語音識別、智能推理、大規(guī)模搜索甚至藥物發(fā)現(xiàn)和疾病研究等多個方向上。

難以置信的是，作為Google所有AI產(chǎn)品原動力的機器學習算法，TensorFlow及其軟件竟是完全免費的。

TensorFlow是一個面向全球的開源軟件項目。Google這樣做的目的何在?答案正如Google Brain負責人Jeff Dean最近所說：世界上有2000萬個機構可以利用機器學習來獲益。

如果其中數(shù)以百萬計的公司使用了這套最好的AI軟件，那他們就需要大量的計算力，而誰能提供更好的計算服務呢?旗下的Google Cloud就是針對TensorFlow和相關AI服務的開發(fā)的最佳選擇。

所以，一旦依賴上他們的軟件和云平臺，你就成為了一個粘性客戶。難怪說這是場世界級的殘酷競爭。而其他巨頭們，如亞馬遜、微軟、IBM也都在提供著廉價或免費的AI軟件服務。

同時，競爭不僅局限在機器學習算法，還包含了用于會話代理(conversational agents)和語音助手的認知算法，自然語言處理(NLP)和語義學，視覺和增強核心算法等多種算法。

在這些日益受到爭議的領域中，一家叫Clarifai的創(chuàng)業(yè)公司為企業(yè)提供了先進的圖像識別系統(tǒng)，以進行近似重復檢測和視覺搜索。在過去三年里，該企業(yè)已籌集了近4000萬美元。據(jù)估計，2016年至2025年期間，視覺相關算法和服務領域的市場收入將達到80億美元。

而巨頭們并沒有停步于此。IBM正在提供Watson的產(chǎn)品和服務，擁有二十多個用于聊天機器人、視覺、語音、語義、知識管理和情感認知的API。這些API可以方便地嵌入企業(yè)軟件中來直接創(chuàng)建支持AI應用程序。

同時，認知服務(cognitive service)API也無處不在。KDnuggets在這里列出了來自巨頭和初創(chuàng)公司的50多種頂級認知服務。這些服務正作為“AI即服務(AI as a Service)”加入到云平臺中以便調用。

最近，微軟首席執(zhí)行官Satya Nadella聲稱，有100萬名開發(fā)人員正在使用云端的API，服務和工具來構建AI應用程序，同時近30萬名開發(fā)人員正使用這些工具來開發(fā)聊天機器人。這樣龐大的團隊，讓任何的創(chuàng)業(yè)公司都望而卻步。

因此，這個領域的贏家很有可能再次落戶在巨頭中。

畢竟，巨頭企業(yè)能聘請最優(yōu)秀的研究人才和工程人才，能投入巨額資金，還能獲得龐大的數(shù)據(jù)集。

而初創(chuàng)公司想要蓬勃發(fā)展，必須要有充分的資金支持，具有豐富的相關專利，雇傭有科研論文背景的領導性人才，還得獲取高質量的數(shù)據(jù)集。除此之外，他們還需要在大企業(yè)的夾縫中生存，或者擁有業(yè)務全球化的能力。

關于初創(chuàng)公司失敗的實例有不少，而真正存活下來的，都是能將業(yè)務全球化，或被巨頭收購的。因此，即便初創(chuàng)公司尚未找到商業(yè)化的途徑，若能致力于通過強大的研究團隊來開發(fā)AI算法，也有被因人才而被巨頭收購的希望。例如在2014年，谷歌花了4億美元收購了DeepMind公司。這是一家來自于倫敦的公司，僅成立了兩年，但卻開發(fā)出了獨特的強化機器學習算法。

最佳的企業(yè)解決方案提供商?

企業(yè)的軟件市場被Salesforce、IBM、Oracle以及SAP等巨頭壟斷了。這些企業(yè)都意識到將AI整合到產(chǎn)品解決方案中的必要性。但是許多初創(chuàng)企業(yè)正加速占據(jù)企業(yè)服務市場，它們正在填補現(xiàn)任巨頭們沒能涉足的份額，甚至試圖搶奪巨頭們的立足之地。

我們分析了超過200個公司的案例：從客戶管理到市場營銷，從信息安全到智能應用，從人力資源到最近大火的認知機器人流程自動化(Robotic Process Automation，簡稱RPA)。企業(yè)解決方案市場相比以前開放得多，有各式各樣的初創(chuàng)企業(yè)在以上這些領域里提供各種細分市場的解決方案。如今，在招聘市場就有超過200家AI驅動的企業(yè)，其中很多都是初創(chuàng)公司。

信息安全的領軍企業(yè)DarkTrace以及RPA領跑者UiPath已經(jīng)籌措到了一億美元的資金。這些巨頭們希望確保自己在生態(tài)系統(tǒng)中的不敗之地，也正在投資有利于它們解決方案的創(chuàng)業(yè)公司。

Salesforce投資了Digital Genius(一家客戶管理解決方案提供商)以及Unbable(一家提供翻譯服務的企業(yè))。高處不勝寒，巨頭們往往面臨著更大的壓力。

例如SAP，正采取各種補救措施，想在云計算市場和AI市場中占據(jù)一席之地，在AI市場也是同樣。同時，工具提供者們也都在盡力簡化開發(fā)、部署以及管理企業(yè)AI服務的任務流程。

譬如機器學習訓練就是一個非常“臟”的活，80%的時間可能都得用于數(shù)據(jù)清洗，也得花費過多的時間用于測試并校準所謂的超級參數(shù)。Pettum，一家位于美國匹茲堡的工具廠商，已經(jīng)籌集了超過一億美金用于加速和改善機器學習模型的部署過程。

企業(yè)AI解決方案將驅動客戶服務及生產(chǎn)效率的提高

大多開展企業(yè)服務的初創(chuàng)企業(yè)都能健康的發(fā)展，前提是它們能夠迅速推出能夠切實滿足企業(yè)需求、并且能夠規(guī)?；慕鉀Q方案。但正如歷史上軟件的淘金熱一般，在每個細分領域中只會出現(xiàn)少數(shù)幾個贏家。

而這些細分領域的贏家們如果威脅性足夠大，將有可能和該領域中的最棒的工具提供商一起被巨頭收購。

最佳垂直行業(yè)解決方案供應商?

AI領域中正發(fā)生一場最佳垂直行業(yè)解決方案的比賽。有大量的AI初創(chuàng)公司在企業(yè)服務領域中提供解決方案，包括健康醫(yī)療、金融服務、農(nóng)業(yè)、汽車、法律法規(guī)以及工業(yè)領域。

而且，許多創(chuàng)業(yè)公司都選擇了極具挑戰(zhàn)且野心勃勃的路線：通過直接對同樣的客戶提供服務來爭奪主要企業(yè)方案提供者們的位置。

新AI行業(yè)解決方案對組織來說，可能是強心劑，也可能是毀滅者

顯而易見，許多初創(chuàng)企業(yè)都提供了非常有價值的細分解決方案，并且在滿足了以下條件之后，極有可能獲得成功：

大型的專屬訓練數(shù)據(jù)集;

可以幫助發(fā)掘某領域潛在機會的專業(yè)知識和深度洞察力;

懂AI技術的人才資源庫;

可以支持迅速增長的足夠資金。

除此之外，那些表現(xiàn)還不錯的初創(chuàng)企業(yè)一般都會在市場計劃中使用企業(yè)商業(yè)語言，例如消費者、商業(yè)效率、ROI等。

譬如，ZestFinance已經(jīng)籌措了三億美元。這家公司通過給每個人提供合理透明的信用信息，從而幫助客戶做出更明智的信貸決策。ZestFinance聲稱他們有世界上最好的數(shù)據(jù)科學家。

但誰知道呢?對于希望爭奪現(xiàn)有企業(yè)玩家們生存之地的初創(chuàng)企業(yè)而言，一個充足的、持續(xù)不斷的資金來源非常重要。例如Affirm公司，一家在銷售階段給消費者提供貸款的企業(yè)，已經(jīng)籌集了超過7億美元。對于這些公司迫在眉睫的事情，是在于建立夠結實的“戰(zhàn)壕”，從而保證它們的競爭優(yōu)勢。

這可以來源于數(shù)據(jù)網(wǎng)絡效應，即更多的數(shù)據(jù)助力于更好的AI服務、AI產(chǎn)品，從而獲得更多的收入和客戶，促進數(shù)據(jù)的再增長。如此以往，飛輪效應就能不斷積累。

哪家公司能真正獲取AI價值?

企業(yè)有可能在行業(yè)中通過尋找新的廠商，使用AI解決方案來擴展業(yè)務范圍，但是它們絕不會坐以待斃，讓新人操控它們的消費者。同樣，它們也不會坐等競爭者們使用AI技術獲得市場優(yōu)勢。

現(xiàn)如今，大型企業(yè)們都創(chuàng)建了專門的投資團隊，試圖分一杯初創(chuàng)企業(yè)的羹，比如建立企業(yè)孵化器，甚至是成立自己的創(chuàng)業(yè)公司，以保證它們在AI驅動的創(chuàng)新中保有領導者地位。

通過改良的客戶服務、提高的生產(chǎn)效率以及進步的產(chǎn)品與服務，企業(yè)們都身處其位、充分利用AI技術

相較于初創(chuàng)企業(yè)與小型企業(yè)，大型企業(yè)因為有了充足的數(shù)據(jù)資產(chǎn)得以占據(jù)優(yōu)勢地位，因為數(shù)據(jù)就是AI技術和機器學習的燃料。誰能比擁有了巨量理賠歷史數(shù)據(jù)的保險公司更能充分利用AI呢?諸如了解消費者金融產(chǎn)品購買行為偏好的金融服務公司、擁有用戶搜索數(shù)據(jù)的搜索引擎公司，也無人能出其右。

大型、小型企業(yè)都做好了準備，從AI技術中獲取盡可能多的價值。事實上，Gartner研究預測，到了2022年，AI驅動的商業(yè)價值有望達到3.9萬億美元。

即使沒有上千個，但至少上百個AI應用于組織的企業(yè)案例是存在的。企業(yè)可以借助AI改善他們的消費者體驗、節(jié)約成本、降低價格、促進增長以及提供更好的產(chǎn)品和服務。

AI能夠幫助大企業(yè)變得更大，當然，是以小公司的犧牲為代價。但是，這一切都是以它們的遠見卓識、執(zhí)行力、同時不做第一個吃螃蟹的忍耐力(即不要總是第一個嘗試新技術驅動的項目)。

哪個國家將從AI獲益最多?

國家也處在AI之戰(zhàn)中。中國從不吝嗇在AI上的投資，在培養(yǎng)技術人才及發(fā)展創(chuàng)業(yè)公司上投資巨大，同時國內相對寬松的政策環(huán)境，尤其是在數(shù)據(jù)隱私方面，也幫助中國在AI領域中獲得優(yōu)勢地位，譬如信息安全和臉部識別領域。

最近，中國警方就通過AI技術在一場五萬人的音樂會中識別出了目標人物。

大量進行臉部識別及圖像識別的商湯科技有限公司表示，他們已籌到6億美元，成為了全球最有價值的AI初創(chuàng)企業(yè)。中國指出，其國內的移動市場規(guī)模是美國的三倍，同時發(fā)生的移動交易是50倍——這是巨大的數(shù)據(jù)優(yōu)勢。專注于數(shù)據(jù)隱私政策的歐洲在AI的某些領域中，將把自己放在不利地位，即使歐盟正在討論220億美元AI投資的可能性。

英國、德國、法國以及日本最近都宣布了它們的國家AI戰(zhàn)略。譬如，法國總統(tǒng)馬可龍就說，法國政府接下來五年將會花費18.5億美元支持建立AI生態(tài)系統(tǒng)，包括大型公共數(shù)據(jù)集的建立。

而Google的DeepMind以及三星已經(jīng)承諾將成立新的巴黎實驗室，富士通也正在擴張其在巴黎的研究中心。英國也宣布了14億的AI投資，包括對1000個AI博士的資助。

問題在于，這么多國家都在對AI人才以及生態(tài)系統(tǒng)進行投資，誰會笑到最后?

AI的確會促進國家和企業(yè)的生產(chǎn)力和財富增長，但是當我們看到30%到40%的工作將被機器所取代時，我們不禁會想：未來的財富將如何分配?

經(jīng)濟學家會引用上百年前不斷增長的自動化技術作為解釋，但最終這場技術革命的結果是工作機會的凈增長還是凈減少?

在公眾討論中，人們常常引用機器學習之父Geoffrey Hinton的話：放射科醫(yī)生將會失去工作，因為機器能從醫(yī)療照片中診斷疾病。

但同時，我們也應該把注意力轉向中國，他們用AI技術成功幫助放射科醫(yī)生每年從14億CT掃描像中識別肺癌，滿足了巨大需求。

結果并不是工作機會的喪失，而是更加高效、更加準確的診斷，最終市場將會擴張。

不可否認的是，未來可能會有一段劇變時期，掌控了AI技術和數(shù)據(jù)的企業(yè)和國家將籠絡大部分價值，而技術欠缺的國家將不得不承受由AI自動化而帶來的失業(yè)之痛。能從AI技術中獲益的，將是擁有高水平技術的大型組織。