分析称99%的公司在接触AI 谁能跑赢谷歌、微软们？

即使有了TensorFlow和OpenAI等人工智能框架的助力，对于大多数网页开发人员来说，人工智能仍然是一个需要深入知识和理解的领域。当你成功构建出工作原型时，恭喜你已经成为高级人工智能领域的佼佼者。在Kaggle竞赛平台上，你甚至可以通过解决现实世界的挑战性问题获得丰厚的回报。从职业角度来看，这无疑是一个充满机遇的领域。

创办一家以人工智能为核心的企业并非单凭技术实力就能达成。尽管人工智能可以作为一种有效的工具来解决各种问题，但市场机制并不会因此而改变。客户并不关心你是如何使用人工智能的，他们只关心结果。这意味着在追求商业成功的过程中，除了技术创新外，还需要关注客户需求和市场动态。蜜月期过后，真正的价值创造才是关键。

虽然风投和新闻媒体对人工智能格外关注，但这种关注并不代表创业公司的实际竞争力。除非你能创造出通用的多用途人工智能，否则没有免费的午餐。即使是风投的宠儿，也必须通过为客户提供真实价值来实现长期发展。

在人工智能的世界里，“主流人工智能列车”正在带领我们前进。人工智能的未来充满不确定性，但与其他技术趋势一样，它的核心机制正在逐渐显现。深度学习构成了大多数应用的基础，而卷积神经网络、长短时记忆网络等则是这一领域的关键技术。

仅仅依赖人工智能的核心技术并不足以构成竞争优势。真正的竞争优势往往来自于那些非人工智能的部分，比如数据准备、特征工程和环境建模等。这些部分往往是驱动公司的真正盈利来源。随着人工智能技术的不断进步，这些非人工智能的部分可能会变得不再必要，但这也是人工智能的本质所在——让传统的解决方法过时。

在人工智能的每一次进步中，都使得竞争优势更加开放和普及化。这也带来了挑战。正如弗雷德里克·耶利内克所说：“每次我解雇一位语言学家，语音识别器的性能就会提升。”机器学习的发展正在推动代码向数据的转变，深度学习算法正在淘汰许多传统的识别技术。如今，用数百行脚本和大量数据就可以超越领域专业知识、功能建模和复杂的代码。这意味着在主流人工智能的轨道上，专有代码不再是可防御的资产。

那么，这列“主流人工智能列车”将通往何方呢？重大贡献仍然来自那些能够洞察难点、提出新思想、拥有发明家直觉的人。而对于大多数公司和创业者来说，他们更多的是搭乘这列高速列车，利用业界主要的开源工具集和框架来为客户提供最新的技术和解决方案。随着技术的进步和开源文化的普及，大多数人工智能公司都将依赖于这些核心技术和产品。

最终，人工智能（以及所需的数据）被拿来与许多东西进行比较：电、煤、黄金。如同这些基础资源一样，人工智能正在成为现代社会不可或缺的一部分，为各行各业带来变革和创新的机会。我们站在一个充满机遇和挑战的新时代，这个时代的列车已经启程，目的地是未知的未来。在这场人工智能竞赛的激烈角逐中，科技界迫切地探寻着未知的奥秘和未来的趋势。这种探索背后隐藏着极其重要的商业逻辑，因为一旦你的事业搭上人工智能这趟飞速前行的列车，任何风险都可能带来巨大的后果。如今，这趟列车已经呼啸着驶向商业领域，而我们正面临多种可能的情境。

一种可能的情况是，人工智能列车的主流研究和发展可能会减缓速度，甚至停滞不前。这将意味着更多的问题类别无法得到解决，我们必须为客户端提供更为全面的解决方案。对于初创公司来说，这既是巨大的挑战也是千载难逢的机会。他们有机会开发出独特的技术，建立可持续发展的业务。

另一种情境则是人工智能列车保持其高速发展势头。在这个情境下，个人方法的领域知识很可能会被大公司开源化，这对于许多企业和投资者来说是一大挑战。新的技术突破和创新的解决方案也将不断涌现。像AlphaGo LINK这样的系统只是冰山一角，未来的技术革新可能会颠覆我们对人工智能的认知。自动编码和基于注意力的系统等领域具有巨大的潜力，但具体的应用场景仍是一个未知数。

当人工智能列车的速度越来越快，我们甚至可能即将迎来一个技术“奇点”。这个领域的竞争愈发激烈，亿万富翁们为之奋斗，而最终的博弈可能是通用人工智能的实现。一旦我们达到了这一点，一切现有的技术和策略都将面临颠覆。

除此之外，还存在许多难以预测的黑天鹅事件。这些事件往往难以预测且影响深远，可能会引发市场的连锁反应甚至颠覆现有的格局。例如，某个独立研究者可能会发现一种全新的算法，从而改变整个游戏规则的走向。这种技术的出现可能是主流技术与被遗弃的技术的结合，为我们带来意想不到的解决方案。

在这场人工智能的竞赛中，谁能成为最终的赢家？答案不仅取决于上述各种情境的发展，更取决于参与者的身份和策略。大型科技公司凭借雄厚的财力和资源，能够吸引顶尖人才，建立庞大的专有系统。他们也在不断地探索新的技术和平台，以加强自己的核心业务模式。

新兴的平台和工具制造者也在寻找自己的生存空间。他们可能发现了一个起初看似不太可能实现或不太赚钱的想法，但却有可能成为人工智能领域的新星。例如，某些语法检查程序的成功背后，是社区和数据的力量。这些公司建立了社区生成的数据集，不仅提高了质量，还为广告合作伙伴提供了个性化的市场策略。

还有一些公司在人工智能咨询领域找到了自己的定位。他们意识到，即使是在巨人的肩膀上，仍然有很多工作要做。他们为企业提供宝贵的建议和咨询，帮助他们在人工智能的旅程中取得更大的成功。

人工智能领域的未来充满了无限的可能性。我们无法预测未来的具体走向，但我们可以不断探索、创新和适应变化。在这场激动人心的竞赛中，只有不断学习和适应新技术的人才能成为最终的赢家。有如Element AI这类的企业，已成功将诸多额外的工作转化为商业服务。事实上，他们近期获得的1.02亿美元投资，充分证明了他们实现目标所需的雄厚资本。

还有一些公司正在积极推出有针对性的人工智能解决方案，旨在优化现有的商业流程。这些公司在两大方面临挑战：一是开源项目的竞争压力，二是现有供应商对更自动化解决方案的投资力度加大。人工智能行业的核心竞争力在于主流研究的进展速度，而这些研究仅局限于一小群顶尖的研究人员。他们研发出的新成果，通过人工智能领域的冠军玩家迅速融入开源框架并共享给业界。其他人员要么在人工智能领域中寻求立足之地，要么试图阻碍其发展步伐。最终，成功的关键在于定位清晰，只有那些明确自身定位并时刻关注行业动态的公司，才能顺利抵达他们的目标彼岸。