百度200億豪賭AI, 高估值背後, 這場跑馬圈運動泡沫究竟有多大?
“在2014、2015年，如果你不提移動互聯網，顯得你特別low；2015年如果你不談O2O，好像都不好意思去創投的所有場合；從2016年底到2017年初，如果你説話時口裏不帶着大數據，顯得你多少有點不合羣；2017年上半年，很多人連AI是什麼都不知道，嘴裏就掛着這個詞到處講。”這是獵聘網CEO戴科彬關於各種創投泡沫的一線觀察和體會。
的確，2017年，創投界最熱的是人工智能（Artificial Intelligence）。在全球，根據Crunchbase的數據，從今年開始截至到7月份，各類投資者在全球AI和機器學習公司上的投資金額已達36億美元。而去年一整年這個數字才33億美元。
在中國，企名片大數據服務平台首份AI行業圖譜顯示，截至2017年3月份，國內AI企業多達1083家，其中約一半已經獲得投資，估值超10億元的項目也不勝枚舉。
GGV管理合夥人李宏瑋一直聚焦中外AI領域的投資機會。在她看來，AI無疑是大趨勢，但它不會是一個風口，不會在短時間內迅速成長為比較有利的商業模式；如果它（人工智能）要花十年才會有市場，它就不一定是一個要扎堆的領域。
但AI已經不可避免地成為很多人眼中的風口。從全球AI人才，到中外明星科技公司，再到VC界、產業資本，他們無一例外地都在AI領域跑馬圈地。
在這個領域，VC賽道式投資兇猛程度遠超以往，單個投資機構投資幾十家AI公司的現象並不少見。
只有當潮水退去時，才知道誰在裸泳。對於AI領域的參與者來説，也許當下需要嚴肅思考的是：
究竟什麼才是真正適合他們的AI細分方向？泥沙俱下時，泡沫不可避免。如果AI有泡沫，它今天已經有多大？如百度、IBM這樣在AI領域孤注一擲的明星公司如何才能避免從先鋒變為先烈？
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AI人才不夠用了
“我們研究的產品積累了一部分經驗和算法，我現在想出去創辦一家公司，把產品實現落地，你們願不願意跟我來？”
“可以，既然機會來了，那我們就好好博一把。”
“既然你都辭職，一心要創業，我們也做了這麼久的研究，那就開始吧。”
這是2013年陳士凱跟RoboPeak團隊聚餐時的一段對話，後者是由上海交通大學、北京航空航天大學等國內知名院校在2009年成立的一支在業餘時間進行研發的技術團隊。
陳士凱，思嵐科技創始人、CEO，發生上述對話時，陳士凱在微軟從事視覺識別技術研究。幾乎沒有遲疑，飯桌上的幾位成員一口答應陳士凱的邀請，雖然背景不同，但他們都有一致的目標跟看法。
2013年，他們一起創辦了思嵐科技，這是一家提供消費級產品領域高性能機器人定位導航解決方案及相關核心傳感器的公司。今年7月，思嵐科技剛完成1億元B輪融資。
陳士凱當年萌生創業想法是基於他對AI和機器人的認知和判斷。他認為，AI跟機器人的時代即將來臨，語音跟視覺技術可能會有很好的落地場景。
2014年下半年，IDG主動找到香港中文大學多媒體實驗室的骨幹徐立等人創業。彼時，徐立在計算機視覺領域已經頗有名氣，他是香港中文大學的博士。
當徐立認為該年正是技術越過工業化紅線時，商湯科技正式成立，徐立出任CEO。“從學術上轉換成工業應用，本身是一種責任。”徐立説。商湯科技目前是一隻AI獨角獸，今年7月，商湯科技完成B輪4.1億美元融資。
縱觀全球計算機視覺領域的“四大天王”—— Geoffrey Hinton、Yann LeCun、Yoshua Bengio、吳恩達，其中3位已經離開研究崗位，投身產業。
AI人才離職創業風潮不僅發生在研究機構，也發生在大公司。
今年3月，百度人工智能負責人、首席科學家吳恩達離職，他的新方向是創辦自己的AI公司——Deeplearning.ai；4月份，百度高級副總裁、原自動駕駛事業部總經理王勁也正式離開百度，並圍繞自動駕駛進行創業，目前已獲洪泰基金投資。人才的流失讓百度一度很謹慎。
據《2016早期企業薪酬調研報告》顯示，由於人工智能以及大數據的快速發展，相應的行業中出現了許多新職位的空缺，從而導致了人才流動的加劇，2016年，業內平均員工離職率高達44%。
那麼，什麼才是最適合AI人才創業的方向？
《2017年AI圖譜大報告》顯示，目前我國人工智能企業在圖像和語音識別兩個類別企業佔比相對較高，人臉識別技術水平處於領先地位。
但面對於AI人才的創業潮，商湯科技CEO徐立提醒説，“人工智能創業機遇的關鍵是把握好工業化應用紅線，技術型創業公司，如果在某個技術領域5年內還看不到工業化紅線，説明進入得過早，可能熬不到變現就死掉了，但如果太晚進入，紅海市場也沒有機會。2014年是視覺領域突破工業化紅線的前夕，這也是為什麼我們願意從實驗室走出來，進入工業界創立商湯科技的原因。”
在數元資本合夥人李笙凱看來，“AI公司想要在短期內盈利非常困難，所以我們預留了10年左右的回報週期。在短期內我們看中的是核心的人才和產品的落地。就產品落地而言，目前視覺識別是應用最廣泛的，更容易得到資本的青睞。”
除了自主創業，全球AI人才生活的平靜還在被另外一種力量打破：來自各種致力發展AI的公司的挖角，比如阿里，它對於AI人才的引入不惜血本，不設預算上線。
今年7月，全球最大的職場社交平台LinkedIn（領英）發佈了業內首份《全球AI領域人才報告》。報告稱，伴隨AI風口而來的是全球AI領域人才需求的激增。過去3年，僅通過領英平台發佈的AI職位就從2014年的5萬飆升至2016年的44萬，增長近8倍。具體到細分領域，當前對AI基礎層人才的需求最為旺盛，尤其是算法、機器學習、GPU、智能芯片等方面，相對於技術層與應用層呈現出更為顯著的人才缺口。
但這背後，也不乏產業界自身製造的一些泡沫。
流利説的CEO王翌告訴全天候科技，“在線教育領域toC的公司來説，都在説自己在往AI轉型，但實際上，真正在做AI的鳳毛麟角。10家公司裏面有5家都是在吹泡泡，剩下的5家拿以下3個問題去問（團隊如何？數據的數量跟質量如何？是否出產品，銷售量跟利潤如何？），基本上也就可以刷掉其中的90%了。”流利説主打人工智能+教育，最近剛剛完成近億美元C輪融資。
專注於提供智能倉儲解決方案的快倉公司CEO楊威對全天候科技表示，如今AI這個市場肯定是有泡沫存在的，但這也不一定是壞事，“有泡沫是因為這個行業達到了一個臨界點，大家都意識到這是個好機會，但能否瓜熟蒂落，還得看個人的判斷和把控。”
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什麼導致了AI項目的高估值？
估值增長數倍，成功躋身估值10億美元以上的獨角獸之列，這是商湯創立3年來的成長速度。
7月11日，商湯科技宣佈完成4.1億美元B輪融資，創下了人工智能領域史上最高單筆融資紀錄，其估值也將超過15億美元。
該輪融資分為B1和B2兩個階段，B1輪由著名私募公司鼎暉領投；B2輪由賽領資本領投，中金公司、基石資本、招商證券（香港）、晨興資本、TCL資本等近20家投資機構、戰略伙伴參投。
“我們本身計劃只融一輪，但是隨着市場的發展，我們發現可以在一些垂直領域有上有更大的投入、搭建更大的底層平台；另外，我們需要形成更豐富的垂直產品線來形成產品線的鏈條；最後就是需要打通上下游生態。而有更多的資金則可以加速我們這三條線齊頭並進的速度。”商湯科技CEO徐立對全天候科技表示。
商湯科技新一輪融資的消息在社交媒體引發瘋狂轉發和熱議。
對於高估值，商湯科技的一位投資人向全天候科技解釋説，“它（商湯）的高估值是存在合理性的，畢竟投資方也會慎重考量。一方面，AI之爭是人才跟數據的爭奪，在大家都沒有得到全面的市場驗證的情況下，人才跟數據是重要的考量標準。”
據徐立介紹，商湯科技擁有亞洲最大的深度學習研究團隊，目前有18名教授、120餘名來自世界名校的博士生，在世界範圍內人工智能領域擁有最多的華人科學家羣體。他們已在與計算機視覺相關的國際頂尖學術雜誌和會議上累積發表400多篇論文。曾經在2014年，商湯首次出征人工智能領域權威競賽ImageNet，在大規模物體檢測比賽中就以40.7%的成績榮獲世界亞軍，戰勝微軟、百度等企業，僅次於谷歌。
不過，數據顯示，高估值、高融資額已成為近期AI項目融資的突出特點。
《2017年AI圖譜大報告》顯示，在2017 年短短不到三個月的時間，國內 AI 獲投項目已有36 個，其中千萬級別融資佔據半數以上，他們當中多家公司融資過億。達闥科技、依圖科技、快倉、思嵐科技、雲天勵飛等明星AI初創公司均拿到過億級別融資，估值都已超過10億元。
源碼資本投資合夥人張宏江不久前在2017商業新生態峯會上公開表示：“大家做投資應該很清楚，現在任何一家公司都説自己是AI公司，所以泡沫非常非常嚴重。這塊我們有幾點要把握住：如果説這個公司只有算法，只有幾個牛人，沒有數據、沒有應用場景，或者説他未來依然很難拿到數據的話，這樣的公司做不大，很難持久。”
VC對於AI項目的哄搶成為拉高估值的推動因素。
根據公開資料，徐小平創立的真格基金目前領跑AI領域，投資項目數多達36個；IDG、紅杉資本中國則分別以總數23、20筆位居第二、第三。晨興資本、經緯中國、線性資本、達晨創投、GGV紀源資本、金沙江創投在AI領域投資的企業數均達9個。
在VC對於AI項目的狂熱背後，磐穀人工智能事業部合夥人程綺文表示，目前資本回熱，很多資本都有大量閒置資金；與共享經濟一樣，人工智能同樣是最好的投資方向之一。它能在多個領域撬動了巨大的市場想象空間。但是在AI的浪潮之下，也不排除會有跟風的資本泡沫存在。
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百度、IBM：如何避免從AI先鋒變成先烈？
AI被一致認為是人類第四次工業革命，為了抓住這個歷史機遇，大公司對人工智能的押注力度有目共睹。他們紛紛以業務向AI轉型，投資、併購，設立內容研究院等形式向AI投入大量資金。
比如，微軟就成立了一個新的AI研究院；Google和豐田先後宣佈成立新的AI風投基金；阿里引進前亞馬遜AI大牛任曉峯；聯想宣佈進軍AI，做AI的驅動者和賦能者。
據CBInsights統計，2017年第一季度由谷歌、Facebook、蘋果、英特爾等科技巨頭髮起的人工智能創業公司收購項目達30多起，其中谷歌是最為活躍的收購方，共有11起收購，蘋果次之，共有7起收購。然而，相比之下2016年全年只有56起，可見增長之快。
在國內BAT中，百度無疑是在AI領域投入最大的一家，李彥宏對百度做AI的態度是“all in ”。一位不願透露姓名的百度技術工程師對全天候表示，很明顯，自從百度宣佈了AI戰略轉型後，各類的人才及技術資源都有一定的偏向，往AI方面靠攏。
李彥宏在今年3月份百度牽頭的深度學習國家工程實驗室揭牌儀式上介紹，百度在過去五、六年一直保持對人工智能的巨大投入，在研發上的投入達兩百億。“在中國五百強企業當中，我們論收入肯定不是排在第一的，但是論研發佔收入的比例，絕對是第一。而這個研發的投入，應該説絕大多數都已經投入到人工智能上了”，他説道。
但至少在目前，百度新興的人工智能業務尚未有營收。根據百度2017年第二季度財報，2017年第二季度百度總收入為208.74億元，較2016年同期增長14.3%；第二季度營業利潤為42.1億元，同期增長46.9%，這些營收主要來自“搜索+信息流”業務。
在一位專注AI領域的VC看來，陸奇為百度尋找的AI落點主要是DuerOS和自動駕駛汽車，但用户是不會立馬為高科技買單的，用户更看重的是產品的體驗和高質量的服務，所以，在技術等因素沒有完全解放前，百度還需要在ToB的業務上尋找突破。
目前來看，二級市場分析師紛紛看好百度的AI前景，並給出“買入評級”，只是不清楚他們的耐心可以持續多久。
相比百度，另外一家all in 人工智能的巨頭IBM現狀有點悲慘。
不久前IBM公佈了2017年第二季度財報，財報顯示，IBM第二季度營收為192.89億美元，比去年同期的202.38億美元下降5%，這已經是IBM連續第21個季度營收下滑。
IBM的轉型沒有取得業內期待的效果，其中被爭議最多的是IBM全力押寶的人工智能項目——Watson和SyNAPSE芯片進展不力。
IBM自2006年開始研發Watson（沃森）。一開始IBM想把Watson打造為超級Siri，依託於硬件盈利。但是後來轉型為認知商業計算平台，2011年8月開始應用於醫療領域。隨後是2014年人工智能成為IBM重點關注領域，其試圖通過Watson打造AI生態系統，並且計劃每年在該計劃上投資30億美元以上。
華爾投行傑富瑞分析師詹姆斯·基斯納（James Kisner）發佈了關於IBM人工智能“沃森”（IBM Watson）的研究報告。該投行認為，IBM對沃森的投資很難給股東帶來價值回報。
其一、IBM很難讓該公司的技術去滿足客户需求；其二、IBM在招聘機器學習開發者的過程中速度不夠快。在深度學習領域，IBM的情況似乎尤為不佳。在這個領域，IBM在招聘時需要面對蘋果和亞馬遜等巨頭的競爭。
今年5月，IBM遭到股神巴菲特的大幅減持，市場將之視為看空的強烈信號，甚至有投資人公開評論説，IBM的沃森就是一個笑話。
從IBM到百度，豪賭AI的公司或許都應該謹慎思考下一步如何避免從先鋒變為先烈。