巨頭擠壓下，具有這些特點(diǎn)的人工智能公司仍值得投資！

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關(guān)鍵信息：投資者對(duì)人工智能企業(yè)有很多疑問，在了解市場狀況和服務(wù)問題之后，專家們給出了5個(gè)值得關(guān)注的點(diǎn)：1.企業(yè)機(jī)器學(xué)習(xí)的運(yùn)用；2.是否擁有聊天機(jī)器人；3.人工智能要和云計(jì)算結(jié)合；4.發(fā)展人工智能芯片和硬件；5.看清輸家和贏家。

關(guān)鍵意義：人工智能行業(yè)科技巨頭已現(xiàn)，但是市場還很年輕，所以創(chuàng)業(yè)公司有機(jī)會(huì)去再一次對(duì)待不同，創(chuàng)造出巨大的客戶價(jià)值，并且仍然能夠獲勝。

在KeyBanc資本市場新興技術(shù)峰會(huì)上，機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能的專家們討論了投資者對(duì)人工智能的疑問和最關(guān)注的點(diǎn)，在了解人工智能市場狀況和服務(wù)的問題之后，專家們給出了以下幾個(gè)最受關(guān)注的點(diǎn)。

1.企業(yè)機(jī)器學(xué)習(xí)的運(yùn)用

在過去五年多的時(shí)間里，企業(yè)一直在努力開展機(jī)器學(xué)習(xí)研究，機(jī)器學(xué)習(xí)大部分是從在核心部門開始試驗(yàn)的，這些部門通常有將企業(yè)數(shù)據(jù)應(yīng)用于機(jī)器學(xué)習(xí)的經(jīng)驗(yàn)。并且研究人員一開始會(huì)在一些高價(jià)值領(lǐng)域中應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)。

在這幾年中，這些企業(yè)在其早期成功的基礎(chǔ)上，專注于使機(jī)器學(xué)習(xí)更容易在企業(yè)中運(yùn)用。比如建立或擴(kuò)展他們的數(shù)據(jù)研究團(tuán)隊(duì)，并通過端到端的數(shù)據(jù)渠道和開源學(xué)習(xí)工具、平臺(tái)或?qū)嵺`來支持及機(jī)器學(xué)習(xí)工作。

2.是否擁有聊天機(jī)器人

最近，早期采用人工智能的企業(yè)已經(jīng)開始專注研究“真正的人工智能”。通常情況下，這些企業(yè)的出發(fā)點(diǎn)是將NPL應(yīng)用于聊天機(jī)器人、個(gè)人助理或電話業(yè)務(wù)來處理銷售和客服等業(yè)務(wù)。

與技術(shù)公司不同，很多普通企業(yè)在NPL領(lǐng)域也非?；钴S，但一般不愿意自己開發(fā)，二是更傾向于使用第三方開發(fā)的商業(yè)平臺(tái)來支持聊天機(jī)器人和語音助手的工作。由于大多數(shù)項(xiàng)目仍處于初級(jí)階段，因此這些項(xiàng)目的企業(yè)主也正在學(xué)習(xí)并建立必要的機(jī)器學(xué)習(xí)工具，升級(jí)自己的產(chǎn)品，以縮小當(dāng)今人工智能商業(yè)產(chǎn)品中固有的差距。

3.人工智能要和云計(jì)算結(jié)合

幾乎在每一次人工智能會(huì)議上都會(huì)提到這一點(diǎn)。簡而言之，APP和數(shù)據(jù)正越來越多地在云上進(jìn)行運(yùn)算，因此機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能也將逐漸遷移到云上。大型云計(jì)算供應(yīng)商如AWS（亞馬遜旗下云計(jì)算服務(wù)平臺(tái)）、微軟、谷歌和IBM，他們在數(shù)據(jù)堆棧的每一層都有類似的產(chǎn)品。因此，大多數(shù)企業(yè)在早期一般標(biāo)準(zhǔn)選擇云，然后使用云的數(shù)據(jù)堆棧。這種情況往往有利于AWS，卻很少有利于微軟。懂技術(shù)的買家和企業(yè)主要是根據(jù)數(shù)據(jù)堆棧來做決定的，他們經(jīng)常會(huì)去谷歌；而IBM商店和那些尋找完整解決方案的人則常常求助于其他供應(yīng)商。

谷歌在其人工智能學(xué)習(xí)系統(tǒng)TensorFlow上下了很大的賭注，它為市場注入了人工智能學(xué)習(xí)的種子，并試圖建立運(yùn)行該系統(tǒng)的最好的云和模型。該公司也在其開源的容器集群管理系統(tǒng)Kubernetes上進(jìn)行了類似的押注。在這兩種情況下，市場意識(shí)到了威脅，并試圖阻礙谷歌將開源成功轉(zhuǎn)化為云優(yōu)勢的能力。例如AWS支持開放神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)交換項(xiàng)目(ONNX)，該項(xiàng)目承諾在深度學(xué)習(xí)框架之間實(shí)現(xiàn)互操作性。

4.發(fā)展人工智能芯片和硬件

另一個(gè)經(jīng)常出現(xiàn)的話題是人工智能加速市場的狀況。NVIDIA和它的GPU是明確的領(lǐng)導(dǎo)者，它自然也有很多的競爭者。該公司用CUDA及其生態(tài)系統(tǒng)創(chuàng)建了一條相當(dāng)大的護(hù)城河，所有的深度學(xué)習(xí)框架都是為了使用這條河而建立的。不過，這條護(hù)城河的意義在這樣一個(gè)以云計(jì)算優(yōu)先的世界中被削弱了。但是沒有一家云計(jì)算巨頭想要只依賴一個(gè)芯片源，他們都在研發(fā)自己的芯片(例如谷歌的TPU)，以減少對(duì)NVIDIA的依賴，同時(shí)降低成本，提高性能。NVIDIA對(duì)此心知肚明，也一直在拼命運(yùn)轉(zhuǎn)，以提高自己產(chǎn)品質(zhì)量和價(jià)格。

基于經(jīng)典超級(jí)計(jì)算的假設(shè)，人工智能專家們對(duì)于諸如Graphcore、Cerebras和Wave計(jì)算等獨(dú)立芯片供應(yīng)商作為長期、可持續(xù)的發(fā)展前景有些悲觀。盡管如此，如果他們能夠快速地將產(chǎn)品推向市場，并找到自己的合適位置，退出的機(jī)會(huì)或許會(huì)小一些。

英特爾在芯片和硬件領(lǐng)域仍然很有競爭力。它擁有更廣闊的服務(wù)器和數(shù)據(jù)CPU市場，具有很強(qiáng)的企業(yè)級(jí)關(guān)系，通常會(huì)帶來巨大的使用規(guī)模和資源。不過，這是一個(gè)緩慢的起步階段，在每一個(gè)轉(zhuǎn)折點(diǎn)都面臨著傳統(tǒng)與創(chuàng)新的兩難處境。然而，他們認(rèn)識(shí)到其他芯片企業(yè)對(duì)他們的業(yè)務(wù)的威脅，并正在努力追趕。該公司希望在芯片項(xiàng)目中超越Nvidia，比如其推出的nGrapha項(xiàng)目，該項(xiàng)目希望編譯在任何框架中的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，以便在硬件后端(包括當(dāng)前和未來的CPU、GPU和加速器)上高效運(yùn)行。

5.看清輸家和贏家

即使沒有直接表達(dá)出來，所有投資者問題的背后有一個(gè)最終的愿望，即在轉(zhuǎn)向投資人工智能的過程中，要找出贏家和輸家。如果看到人工智能這一切是如何發(fā)展的，那么就有一些明顯的贏家和輸家。

云計(jì)算企業(yè)如果能夠找到自己的亮點(diǎn)，并且執(zhí)行力足夠好，能夠保持規(guī)模，那么他們將在機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能領(lǐng)域贏得更大的成功。對(duì)于在機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能領(lǐng)域的初創(chuàng)企業(yè)來說，要想成為一家長期、可持續(xù)、獨(dú)立的公司是一條艱難的道路，因?yàn)樗鼈?strong>同時(shí)受到巨頭開源項(xiàng)目和資金的擠壓。

但是市場還很年輕，所以創(chuàng)業(yè)公司有機(jī)會(huì)去再一次對(duì)待不同，創(chuàng)造出巨大的客戶價(jià)值，并且仍然能夠獲勝。

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