2016 年的 AI 潮是否会以惨烈的 “尸横遍野”为告终?

创业公司的 CEO 小 A 是从一家巨头公司算法研究室出来的,他看到了人工智能的风口出来创立了新公司,真切地喊着口号“不想白白爱过人工智能”,拿了天使轮,组建了几十人的研究团队,每一个研究人员都是花大价钱挖过来,顶级的口碑顶级的价码,搞了 2 年捣鼓出几套模型算法,技术本身非常先进,但技术研究变现的能力却很弱,目前在探索一些新道路。这是典型的技术算法型公司。

创业公司的 CEO 小 B 也是从另外一家巨头公司的事业部脱离而来,他们的想法是通过技术公司的通用算法或者是巨头公司的 AI 开放平台开发几个 app,将这些 app 推广到手机、PC 平台,目的是为了让更多的人用上 AI。他们发现这套路径有很广阔的市场前景,有最贴近钱的商业模式。尽管他们的并不是特别在研究技术,但他们也花钱招来了 AI 科学家,在技术落地的方式下做一些研究。这是第二种做应用落地的公司。

创业公司的 CEO 小 C 看到人工智能的风口来了,它懂一些技术,懂一些市场,通过大公司的技术开放平台做出了一些人工智能产品,它们基本是那种 chatbot,桌面机器人,很快凭着概念拿到了新一轮的融资,但发现这个市场还并不是那么成熟和广阔,不过虽然后边的路想的还不是特别清楚,但也上了媒体报道的版面。这个被称为什么公司我还不知道。

巨头公司 D 看到了人工智能的机会,发现人工智能已经可以切实的布局到自身的业务里,他们宣布 AI 研究部门成为特殊小组,将与各部门形成跨部门合作,从底层改进各部门的产品,时机成熟,昭告天下——我们是一家人工智能公司。

小巨头公司 E、F 有些恐慌,也宣布了自己的人工智能战略…..这应该被理解为一种防御性策略。

李开复老师密密麻麻地投了几十家 AI 公司。资本公司投资人 G 也看到了 AI 所带来的前所未有的风口,决定投几个试试,目前成气候的价码太高,产品还没一两年估值好几亿美金;不成气候的团队稀稀落落,谨慎小心又怕错过风口,情急之下投了几家 chatbot 公司,心心念念的是“下一家 BAT 是这几家公司么?”

资本公司投资人 H、资本公司投资人 I 正在看其他几十家 AI 公司的 BP……

AI 公司大概有这样的一个分类——比如说做技术算法的和做应用落地的。

有的公司更贴近技术,指的是把很多时间花在算法模型上;而做应用落地的优势是更贴近市场。头部公司的做法是打造人工智能整个的研发体系,比如使用深度学习、数据、计算三方面搭建研发一些技术,直接用到某些产品。

“但是要把这些技术做到极致,接近百分之百解决实际问题,一定要有技术研发出来,一定需要在市场迭代。为什么迭代很重要,不单单在于算法的迭代,而在于数据。”百度深度实验室主任林元庆这样认为。

技术和产品,产品和市场,最后到商业模式。用户用产品提供数据,有数据迭代更好的技术。只做一方面会有局限,但并不是说只做一种就是不对。

如果说一个产业刚刚兴起,这里面就可能有真技术、假技术;真市场、伪市场;真模式、错模式的问题。产业里哪种现象是合理的,哪种现象是不合理的,不合理的最后可被说是泡沫?

“产业还在非常早期的阶段,这只是创业者的多样性尝试,大部分尝试会失败,但这个和泡沫不同,只能说是早期尝试的代价。”一位从业人士这样认为。

当然也并不是所有的科学家的观点都相同。阿里巴巴科学家闵万里在接受媒体采访时提到了一个观点——当企业没有业绩时,投资人的叛变会是无情的。人工智能其实应该是达到业绩的手段,而非目的。这个行业现在汇聚了太多空洞的承诺。政治家也是要看回报的,他们看中的是选票。当没有达到业绩时,政治家的叛变也是无情的。

“做技术应该做普通老百姓能感受到的技术,并将其真正落地。纯算法的 AI 公司最好的出路是被收购。如果能与业务结合,有可能成功,但核心的壁垒在于技术壁垒有多高,业务模式是没有专利保护的。”

而真正的 AI 公司不论做哪方面都应该是在认真做事。

郁金香狂热 1637 年发生在荷兰,是世界上最早的泡沫经济事件。当时由奥斯曼土耳其引进的郁金香球根异常地吸引大众抢购,导致价格疯狂飙高,然而在泡沫化过后,价格仅剩下高峰时的百分之一,让荷兰各大都市陷入混乱。

郁金香狂热潮可以分成三个阶段:第一阶段是供需不平衡而变得高价,第二阶段是投机者开始进入市场,第三阶段则是卷入了缺乏资本的平民。到了第三阶段之后开始泡沫化,价格暴跌导致市场上一片混乱。

问题是 AI 公司以及人才正在因为短缺变得高价,然而投机资本家有没有开始进入市场?有没有卷入缺乏资金的公司以及资本?

2013 年我们刚刚听到了 O2O 这个词,2014 年我看到了数以万计的 O2O 公司——订外卖可以点“饿了么”、“百度外卖”,看电影可以用“百度糯米”、“格瓦拉”,家具家电维修、洗车、洗衣服、美容美甲都可以找到对应的 app。这些公司用近乎疯狂的补贴模式进行推广,如果是大公司还有钱可以烧,如果是小公司就必须要通过融资,融资就要进一步讲故事、造业绩,故事编得好,业绩造得好才能拿到下一轮融资,最好的结果就变成了上市或者被收购。但大部分还是死掉了。

14 年期间一下在市场内涌入的几万家 O2O 公司,并且在一定程度上也都体现不出一个健康的商业模式,就连当时的美国投资者对百度的补贴式 O2O 也持不看好的态度,大部分小公司在商业模式以及市场上并不存在合理性。这是 O2O 的泡沫。

衡量泡沫的一种的方式其实就是检验供需关系,供需关系在 AI 行业同样存在。

“供给大于需求就可能已经产生了泡沫,现在 AI 人才以及公司的估值都非常高,可能导致在不成熟的市场就先推出了不成熟的产品,这就形成了一系列的伪需求,这可能就会催生泡沫。”戴文渊是前百度的科学家,现任一家 AI 创业公司的 CEO。

如果从资本的角度看,任何一个新兴行业都会因为某项技术、某个事件得到资本的关注——比如 Oculus 被 Facebook 并购,DeepMind AlphaGo 打败人类选手李世石。资本本身具有逐利效应,新兴市场又会经历缓慢的发展进程,短时间内行业无法容纳这么多的资本,资本的供也大于了求,就是所谓新兴产业的资本泡沫,所以一些机构投资者都是赚短线快钱的。

2017 年的 AI 市场会像 2014 年的 O2O 么?目前还不明朗。

投资人是谨慎的,快钱热钱的现象还是不特别多;一些创业者也都是认真的,但在某一些特定的领域,比如服务性机器人领域还没有进入到一个更成熟的市场,并没有解决什么确定性的需求。

科学家们认为,AI 技术在这一年已经可以成为提高某些工作效率的工具,这已经解决了到底能不能用,有没有用的问题。下一步应该就是在什么市场有什么商业模式的问题,这些问题目前还在探索。

媒体说 AI 是一个千亿级别的市场,但现在还处在最早期的阶段,从业者认为资本越来越聪明,泡沫还无从谈起。巨头公司 X 已经将 AI 作为自己提升效率的工具,广告变现价值提升了 n 倍。而消费者 X 拿着给儿子买好的 chatbot,这是一种基于命令式的对话机器人,和套上壳的平板+对话软件无异,儿子说这根本就不好玩,父亲也觉得很没面子把产品丢在一边,狂骂人工智能是骗子…..

 

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