时间: 2021-08-03 10:05:15 人气: 12 评论: 0
互联网对人类的影响是把人与人，人与信息，人和服务更好的连接起来。但AI则走向琢磨人的偏好，帮人做决策，这是一个全新的世界，至于产生什么样的影响，直到今天，大家都没有完全看清楚，但彻底的变化一定**产生。
AI是过去一年科技界最火的话题。一谈到AI，就**提及大公司，比如谷歌、亚马逊、微软和百度等，这些巨头有雄厚的技术、资金、人才，还有最重要的数据优势。
人才方面，几乎所有顶尖的AI人才都聚集在几家巨头公司，比如百度的吴恩达，谷歌的李飞飞，Facebook的 Yann LeCun等。亚马逊攻关Echo的工程师就达到了1500名，且花费了4年时间。初创公司跟财大气粗的巨头是无法比较的。
数据方面，Facebook、谷歌、百度、亚马逊都有庞大的数据。这些数据可以通过标记形成可以训练的数据库。初创企业不具备这样的条件。
不仅如此，目前在商业中取得了初步成功的，还是巨头，比如亚马逊2016年的畅销的Echo，截止到12月，已经卖出了500万台。很难看到初创企业的身影。
总之，无论从算法、算力，还是庞大的数据来看，这几家巨头公司似乎都是无懈可击。这**不**让创业者感觉到彻底无路可走？AI是不是大企业专属机**?
不管你信不信，蓝狐一开始真的以为留给初创企业的机**不多，但最近一段时间的发展开始产生了微妙的变化，初创企业的机**还是来了。
不仅AI时代，即使在互联网和移动互联网时代，真正的结构性大机**都是不多的。从2007到2016年，近十年间，新生独角兽也没有几家。比如中国大多数50亿美元估值以上的公司或多或少跟巨头都有关系。
结构性的大机**永远有，但只有极其少数幸运的人才能把握住。什么地方都结构性的机**？比如无人车，比如VR，AR，物联网，AI金融、AI医疗等。
传统领域与AI的结合，用全新的产品架构全新的AI思维模式去满足原有的需求，这是有结构性机**的。也就是说，结构性的机**是通过AI重构整个产业。比如重构汽车产品，基于机器学习的无人车是全新架构的汽车，它的核心在于数据和机器学习。而传统汽车则是把AI作为一个功能补充进来，这两个完全不同的思路，**导致结构性机**的产生。
比如金融行业，从一开始的互联网金融，进化到今天的金融科技，虽然本质上还是要回到风险定价。但是风险定价的思路的不同，也可能产生结构性的机**。比如基于机器学习的大数据风控，通过机器学习的方式，标记各种数据，不断训练，最终也许有的企业能够找到最好的风控方式，人可能被骗了一次两次，有新的骗法出来，还是**被骗。但机器的计算速度和计算能力都****过人脑，当不断的输入各种数据进行训练之后，最后有可能产生真正风控**强的公司，这里是有结构性机**的。但这个战略要从一开始就Allin，不要犹豫， 不要三心两意。
从大企业出来的人才，比如说谷歌、Facebook、百度等都**有资金和人才效应，比如谷歌出来的人才创建Otto无人车（后被Uber收购），前百度深度学习研究院负责人余凯创建了制造深度神经网络芯**的公司。诸如此类的公司**越来越多。
对于普通创业者来说，还有很多普通的机**，有很多10亿美元以下的创业企业的机**。这个机**不亚于移动互联网时代的各色APP，甚至**过这个基数。
如果说一开始Echo 需要1500名工程师，但随着AI算法的开源，比如谷歌开源了深度学习系统TensorFlow，只要几个人的初创企业就能在这个基础上开发AI软件或者硬件应用。除了谷歌之外，为了获得更多的战略资源：数据，百度，亚马逊，微软也**走相同的道路。
数据的获取也开始变得灵活，一开始可以通过小规模的数据进行深度学习，随着客户的增加，数据也**增加，数据并不完全都是大企业的专利。有些公司比如Vicarious 正在试图找到方法减少训练神经网络所需的数据量。一旦成功，训练人工智能的数据量不再是AI发展的瓶颈，这也**意味着不只是拥有庞大数据的企业才能发展AI，小数据集的初创企业也有机**。
人才逐步成长。一开始是极其稀缺的，但更多的数学及计算机科学的毕业生加入到这个行业，随着对AI的了解，很多工程师逐步**发现AI的机**，出来创业也是必然趋势。就像移动互联网时代，从BAT出来创业的人一样，这个是必然的选择。
AI最终**跟互联网和移动互联网一样渗入到人们生活的方方面面。更重要的是，它的影响更加深刻。互联网对人类的影响是把人与人，人与信息，人和服务更好的连接起来。但AI则走向琢磨人的偏好，帮人做决策，这是一个全新的世界，至于产生什么样的影响，直到今天，大家都没有完全看清楚，但彻底的变化一定**产生。
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