PingWest / 王飞
一
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……
二
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。”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。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。
三
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 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。
四
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…..