2018年，外表光鲜的人工智能创业，究竟该如何赚钱？

不知不觉， 2018 年已悄然过去一个月，但在AI创投界，仍有一个问题悬而未决：AI创业最可行的商业模式，依旧模糊不堪。

要知道，仅在中国A股市场，就有 200 多家大数据和人工智能企业，这还不算尚未上市的数以千计的初创企业。然而，不少投资人在抱怨，往来于各种AI论坛的光鲜中，那些科技新贵们看似群星璀璨，但真正在商业化上令人兴奋的公司数量，却非常惨淡。

去年底，一篇《保卫科大讯飞》，更是揭开了AI团队遭遇BAT时的伤疤。文章导语写道：“近 20 年的技术积累能为科大讯飞暂时构筑一个壁垒，但不得不说，这个壁垒在互联网企业快速迭代的模式下，将会很快瓦解”——强如科大讯飞，也在巨头面前拉响警报，其他咖位尚浅的AI创业者，不禁感到惶恐。

他们在惶恐什么?

回答这个问题，必须深谙AI产业链格局。

人工智能的产业链大概分三层。最底层是地基，包含云计算，芯片和开源框架等。这一层门槛高企，拿芯片来说，芯片市场的机会，留给了英伟达，高通这些赌资雄厚，永远也不下牌桌的“old money”身上。

地基之上，是中间层。你熟悉的图像识别，语音识别等通用技术，就在这一层。你之所以熟悉，是因为这一层赛道宽阔，热闹非凡，攫取了媒体最多的聚光灯：BAT将其视作关键要塞，是他们搭建生态系统的核心;深耕技术多年的各路AI中小型团队，也在这一层挤得头破血流，他们不断吸取数据，精进算法，试图与巨头掰掰手腕。

但很遗憾，据我所知，不少投资人都倾向于认为：这一层未来仍是巨头的内斗。因为若不框定某个具体行业，BAT最不缺的就是数据;且所谓搭建生态系统，基本等同于未来通用技术一定全部免费，然后靠云计算等其他服务收费。而挤在这一层的AI创业公司，却只能继续靠技术本身赚钱，未来的路只会越走越窄(理由后面会说到)。

那么，天山神仙打架，小角色只配看个热闹?当然不是，AI世界不会如此无趣，AI产业链还有最上面的应用层：小角色最明智的打法，就是手握巨头们的技术武器，选择垂直领域，一头扎进去。

这并非什么新鲜论调，已是投资界共识，我今天更想说的是：人工智能创业，该扎进哪些行业。

按照迅雷创始人程浩老师的划分，人工智能与垂直行业的相遇，可细分为“AI+行业”和“行业+AI”。“AI+行业”是指在AI革命来临前，世间不存在这样的产业，譬如无人驾驶和智能音箱，开辟了一条全新的产业链，创业公司与巨头处于同一起跑线，但事实上，这对创业公司是不利的，正因为起跑线的相对公平，巨头的数据优势，会让他们迅速拉开与创业公司的差距。

而“行业+AI”是指行业一直存在，产业链成熟，只是过去完全靠人工，效率低，AI的辅助决策大幅提升了运行效率(比如安防和医疗等领域)——相比于“AI+行业”，“行业+AI”对创业公司更友好，也更易构建出行业壁垒。

在程浩老师看来，行业壁垒才是AI创业最夯实的护城河，巨头与创业公司唯有在“行业纵深度”这个泥泞的战壕里，才能达到真正意义上的公平——不只是起跑线公平，深耕的过程，同样公平。

他拿“医疗+AI”举例：“大量准确的被医生标注过的数据最重要，没有数据，再天才的科学家也无用武之地。但在国内，医疗数据拿出来非常困难，BAT做医疗一点优势都没有，他们要把这些数据从各医院、各科室搞出来也很累。相反，如果一个创业者在医疗行业耕耘很多年，也许拿起数据来比大公司更容易。这与互联网+一样，一旦细分到具体行业，并不是说你百度、腾讯有资金、有流量，投入人才就什么都能做，比拼的还有行业资源和人脉……在巨大的行业壁垒面前，真不是说我的算法比你好一些，市场就是我的，只有技术优势仍然差的很远。回归‘AI+行业’和‘行业+AI’，通常来讲前者的行业纵深比较浅，后者则有巨大的行业壁垒。而行业壁垒，则是创业公司最大的护城河，也是抵挡BAT的关键。”

再举一个典型的有巨大壁垒的“行业+AI”案例：安防。国内“安防+AI”一个重要玩家是海云数据，不同于一般AI团队对盈利的三缄其口，创始人冯一村最近在接受《AI百人》采访时，说了一句让AI圈投资人倍感欣慰的话：“在商业社会里，只有赚钱和不赚钱两种公司。”很早就实现盈利的海云就是前者。而这种直白，或许源自冯一村另一句自白：“没有哪个创业公司，像我们这样去扎一个行业。”

这几乎是对“行业壁垒”理论的一种极端化描述：这家公司属于AI产业链最上层，选择了安防和航空等几个“行业+AI”深耕;他们技术不错，但不靠技术本身赚钱，却赚了更多的钱。剖析这家闷声赚钱的公司，可能是探究AI商业模式的一条捷径。

而读完这篇文章，我希望你相信一件事：在广袤AI的疆域，神仙有神仙的活法，精灵有精灵的活法，巨头们的生态博弈，并没有堵死创业者的路。

只靠技术赚钱，可能性不大

在采访中，冯一村的一个观点令人印象深刻：科技世界，最赚钱的公司往往不是聚光灯下的公司。

譬如在大数据时代(短暂流行过后，这个词已经老了)，最赚钱的不是大数据公司，而是为大数据提供底层支持的云计算公司;而在人工智能时代，真正激发的是大数据市场：“因为AI最重要的逻辑是用数据做智能化训练，所以在人工智能时代，最赚钱的公司并不是像商汤和Face++这类的公司，不是说这些公司不赚钱，他们也赚钱，但他们的盈利模式并没有呈现很清晰的特点。”

事实上，在不少投资人眼中，倘若人工智能团队的自我定位永远是“技术提供商”，没有给客户提供一套整体解决方案，那么它在产业链中的价值将会日趋暗淡。

这不难理解。原因之一，如前所述，就像那篇《保卫科大讯飞》所写，巨头会免费提供图像和语音识别等通用技术。原因之二，AI本身的技术门槛正在下降，就像猎豹移动傅盛所言：“深度学习的核心是数据驱动，虽然有模型调参，有自己的优势，但别人有更多的数据调参会很快拉平优势，很难真的想像一家公司通过提供技术输出就能成功。未来深度学习是基础的技术运用，很多公司都具备深度学习的研发能力。”

举个例子，在过去，初创AI团队的进展受制于软件开发所花费的时间，但如今，巨头们纷纷开源了自家的深度学习框架，初创团队可以如插件一般，将人脸识别等技术嫁接到自己的系统中，让没有太多深度学习背景的开发者也能容易上手。

换句话说，单纯靠技术本身卖钱，天花板很低，也很危险。

那么问题来了，AI创业路在何方?

（编辑：核心网）

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