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關(guān)鍵信息：投資者對人工智能企業(yè)有很多疑問，在了解市場狀況和服務問題之后，專家們給出了5個值得關(guān)注的點：1.企業(yè)機器學習的運用；2.是否擁有聊天機器人；3.人工智能要和云計算結(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)公司有機會去再一次對待不同，創(chuàng)造出巨大的客戶價值，并且仍然能夠獲勝。

在KeyBanc資本市場新興技術(shù)峰會上，機器學習和人工智能的專家們討論了投資者對人工智能的疑問和最關(guān)注的點，在了解人工智能市場狀況和服務的問題之后，專家們給出了以下幾個最受關(guān)注的點。

1.企業(yè)機器學習的運用

在過去五年多的時間里，企業(yè)一直在努力開展機器學習研究，機器學習大部分是從在核心部門開始試驗的，這些部門通常有將企業(yè)數(shù)據(jù)應用于機器學習的經(jīng)驗。并且研究人員一開始會在一些高價值領(lǐng)域中應用機器學習技術(shù)。

在這幾年中，這些企業(yè)在其早期成功的基礎(chǔ)上，專注于使機器學習更容易在企業(yè)中運用。比如建立或擴展他們的數(shù)據(jù)研究團隊，并通過端到端的數(shù)據(jù)渠道和開源學習工具、平臺或?qū)嵺`來支持及機器學習工作。

2.是否擁有聊天機器人

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)點是將NPL應用于聊天機器人、個人助理或電話業(yè)務來處理銷售和客服等業(yè)務。

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)平臺來支持聊天機器人和語音助手的工作。由于大多數(shù)項目仍處于初級階段，因此這些項目的企業(yè)主也正在學習并建立必要的機器學習工具，升級自己的產(chǎn)品，以縮小當今人工智能商業(yè)產(chǎn)品中固有的差距。

3.人工智能要和云計算結(jié)合

幾乎在每一次人工智能會議上都會提到這一點。簡而言之，APP和數(shù)據(jù)正越來越多地在云上進行運算，因此機器學習和人工智能也將逐漸遷移到云上。大型云計算供應商如AWS（亞馬遜旗下云計算服務平臺）、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)在早期一般標準選擇云，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商。

谷歌在其人工智能學習系統(tǒng)TensorFlow上下了很大的賭注，它為市場注入了人工智能學習的種子，并試圖建立運行該系統(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上進行了類似的押注。在這兩種情況下，市場意識到了威脅，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)絡交換項目(ONNX)，該項目承諾在深度學習框架之間實現(xiàn)互操作性。

4.發(fā)展人工智能芯片和硬件

另一個經(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)建了一條相當大的護城河，所有的深度學習框架都是為了使用這條河而建立的。不過，這條護城河的意義在這樣一個以云計算優(yōu)先的世界中被削弱了。但是沒有一家云計算巨頭想要只依賴一個芯片源，他們都在研發(fā)自己的芯片(例如谷歌的TPU)，以減少對NVIDIA的依賴，同時降低成本，提高性能。NVIDIA對此心知肚明，也一直在拼命運轉(zhuǎn)，以提高自己產(chǎn)品質(zhì)量和價格。

基于經(jīng)典超級計算的假設，人工智能專家們對于諸如Graphcore、Cerebras和Wave計算等獨立芯片供應商作為長期、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，退出的機會或許會小一些。

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器和數(shù)據(jù)CPU市場，具有很強的企業(yè)級關(guān)系，通常會帶來巨大的使用規(guī)模和資源。不過，這是一個緩慢的起步階段，在每一個轉(zhuǎn)折點都面臨著傳統(tǒng)與創(chuàng)新的兩難處境。然而，他們認識到其他芯片企業(yè)對他們的業(yè)務的威脅，并正在努力追趕。該公司希望在芯片項目中超越Nvidia，比如其推出的nGrapha項目，該項目希望編譯在任何框架中的深度神經(jīng)網(wǎng)絡，以便在硬件后端(包括當前和未來的CPU、GPU和加速器)上高效運行。

5.看清輸家和贏家

即使沒有直接表達出來，所有投資者問題的背后有一個最終的愿望，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。

云計算企業(yè)如果能夠找到自己的亮點，并且執(zhí)行力足夠好，能夠保持規(guī)模，那么他們將在機器學習和人工智能領(lǐng)域贏得更大的成功。對于在機器學習和人工智能領(lǐng)域的初創(chuàng)企業(yè)來說，要想成為一家長期、可持續(xù)、獨立的公司是一條艱難的道路，因為它們同時受到巨頭開源項目和資金的擠壓。

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

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