AI賽道到底存不存在泡沫

李智勇

AI賽道在大量融資，催生了一大批獨(dú)角獸公司的同時(shí)，也引起了很多人對(duì)于AI賽道是否存在泡沫的質(zhì)疑和討論。在AI是整個(gè)產(chǎn)業(yè)層面對(duì)產(chǎn)業(yè)的重塑，只要是真的技術(shù)，就不用擔(dān)憂泡沫的問(wèn)題

對(duì)于科技行業(yè)而言要想理解是否存在泡沫，首先需要理解趨勢(shì)本身的真假，因?yàn)閷?duì)于互聯(lián)網(wǎng)、人工智能這樣的基礎(chǔ)技術(shù)，一旦其所代表趨勢(shì)為真，那背后就隱含著以萬(wàn)億元計(jì)的市場(chǎng)機(jī)會(huì)，在這種市場(chǎng)規(guī)模下，所有的早期投入不過(guò)是九牛一毛，因此只要趨勢(shì)為真，以中長(zhǎng)期（比如5年）視角那就不會(huì)有真的泡沫。而要想判斷趨勢(shì)真假，則要發(fā)掘科技行業(yè)發(fā)展的更為底層的規(guī)律。

抽象來(lái)看過(guò)去50年

過(guò)去50多年我們正好經(jīng)歷了一個(gè)完整的從產(chǎn)生技術(shù)紅利，到消化技術(shù)紅利的周期。整個(gè)IT技術(shù)發(fā)軔的起點(diǎn)在于硅谷“8叛徒”那個(gè)時(shí)代的晶體管芯片，消化這種技術(shù)紅利最典型的企業(yè)是生產(chǎn)設(shè)計(jì)電腦的蘋果以及后來(lái)的微軟。隨后通信技術(shù)日趨成熟，兩者相融合導(dǎo)致了互聯(lián)網(wǎng)的興起，消化這種紅利的是BAT這樣的互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)以及做手機(jī)的蘋果。

這種產(chǎn)業(yè)興衰的過(guò)程可以這樣看： 某些技術(shù)進(jìn)展形成技術(shù)紅利，然后企業(yè)會(huì)把這種技術(shù)紅利消化到具體的產(chǎn)品之中。一旦形成這種技術(shù)，產(chǎn)品到市場(chǎng)的反饋，資金就會(huì)源源不斷進(jìn)來(lái)，推動(dòng)技術(shù)紅利的放大，然后再傳導(dǎo)到產(chǎn)品和市場(chǎng)。推動(dòng)形成技術(shù)紅利，消化技術(shù)紅利的迭代的核心驅(qū)動(dòng)力之一是市場(chǎng)的規(guī)模。只要第一個(gè)突破點(diǎn)足夠大，并且也真的有用，這樣一種交叉迭代的過(guò)程，就最終會(huì)把一個(gè)賽道所有的技術(shù)可能性挖掘殆盡。一旦如此就需要進(jìn)一步等待基礎(chǔ)科學(xué)的突破。在特定賽道下技術(shù)、工藝的發(fā)展并非是無(wú)窮盡的，所以摩爾定律在特定范圍內(nèi)也注定是有邊界的，這就好比內(nèi)燃機(jī)的能效發(fā)展到一定程度后并不能再無(wú)限提高。

所以過(guò)去的50年籠統(tǒng)來(lái)看其實(shí)都是在利用芯片和通信技術(shù)的技術(shù)紅利，現(xiàn)在的互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)其實(shí)是整個(gè)產(chǎn)業(yè)鏈條發(fā)展的最后一環(huán)，擬人地講，所有CPU、內(nèi)存、磁盤、光纖、電腦、操作系統(tǒng)等的發(fā)展為的就是互聯(lián)網(wǎng)。但這場(chǎng)盛宴顯然已過(guò)高潮而趨近尾聲。在未來(lái)我們還會(huì)聽(tīng)到互聯(lián)網(wǎng)與傳統(tǒng)行業(yè)的融合所發(fā)生的種種新進(jìn)展，也許有的事情還會(huì)讓人驚訝，但這場(chǎng)50年大戲的看頭其實(shí)不多了。

AI孕育的其實(shí)是新的篇章，它是站在互聯(lián)網(wǎng)之上的，盡可能利用互聯(lián)網(wǎng)所累積下來(lái)的一切資源，比如云、比如操作系統(tǒng)，但做的事情卻與互聯(lián)網(wǎng)有著本質(zhì)不同。

同樣的邏輯看AI

對(duì)于AI我們可以用同樣的邏輯來(lái)審視。當(dāng)前AI浪潮的核心技術(shù)紅利在于深度學(xué)習(xí)上的突破，這種突破在分類的精度上遠(yuǎn)超過(guò)去各種模型。具體體現(xiàn)就是人臉識(shí)別的精度以及語(yǔ)音識(shí)別的字準(zhǔn)。

而企業(yè)第一步消化這種技術(shù)紅利的方式則是智能音箱、安防攝像頭等。與此同時(shí)資金和人力則持續(xù)進(jìn)來(lái)，在獲取數(shù)據(jù)的同時(shí)正在努力放大這種技術(shù)紅利（比如DeepMind的Alpha Go）。這與此前IT行業(yè)的發(fā)展一模一樣。

從這個(gè)角度看整個(gè)AI行業(yè)的發(fā)展同時(shí)取決于兩個(gè)因素：

第一個(gè)是消化當(dāng)前的技術(shù)紅利究竟可以創(chuàng)造多大的市場(chǎng)空間。

第二個(gè)是持續(xù)的投入是否能產(chǎn)生出新的技術(shù)紅利。

在未來(lái)相當(dāng)長(zhǎng)一段時(shí)間里，整個(gè)AI行業(yè)都會(huì)被這兩個(gè)問(wèn)題所主宰。這兩個(gè)問(wèn)題看著相互獨(dú)立，但實(shí)則相關(guān)性極高。因?yàn)榈谝粋€(gè)問(wèn)題里涉及的市場(chǎng)空間越大，那持續(xù)投入的規(guī)模也就越大。而要想看清第一個(gè)問(wèn)題，那則要把視角從單純的技術(shù)上挪開(kāi)，看看具體的應(yīng)用場(chǎng)景。

有這樣的視角切換后，我們就會(huì)發(fā)現(xiàn)對(duì)現(xiàn)在AI最好的描述是：AI是一場(chǎng)更為徹底的自動(dòng)化，其落地過(guò)程就是一個(gè)世界實(shí)現(xiàn)超級(jí)自動(dòng)化的過(guò)程。

從這個(gè)角度看，可以更多地看到所謂AI的歷史延續(xù)性。

此前的軟件編程同現(xiàn)在的AI，核心差異只是一般軟件的智能非常初級(jí)，只能處理預(yù)先定義好的事情，而現(xiàn)在的人工智能則能進(jìn)行推理，進(jìn)而能夠處理并沒(méi)有在程序中預(yù)先清晰定義的事情。

這種差異就好比是：傳統(tǒng)的軟件可以讓高鐵在固定的軌道上，按特定的速度從北京行駛到上海，但這一次AI挑戰(zhàn)的則是沒(méi)有軌道，不限定具體的A點(diǎn)和B點(diǎn)及車況，讓汽車總是能從A行駛到B。

而之所以把這一過(guò)程定義為超級(jí)自動(dòng)化，核心原因在于，泛化的自動(dòng)處理不只發(fā)生在物理世界也發(fā)生在數(shù)字世界之中，并且很多時(shí)候需要打穿兩者才能達(dá)成最終目的。正因?yàn)檫@點(diǎn)，AI的核心特征與互聯(lián)網(wǎng)不同，影響范圍也不同。

AI的典型特征是軟硬融合，很大一部分AI應(yīng)用實(shí)際上是要和物理進(jìn)行結(jié)合的，這與互聯(lián)網(wǎng)有巨大差異。

互聯(lián)網(wǎng)更多被局限在虛擬世界里，處理的是某種終端所生成的信息，即使到后期的O2O等，更多的也只是導(dǎo)入了位置信息，并不強(qiáng)調(diào)終端與物理世界的互動(dòng)。但AI則要求這種與物理的結(jié)合更為緊密。

不管是智能音箱，還是VR/AR，乃至于自動(dòng)駕駛，它們都需要導(dǎo)入更多的物理成分，比如聲學(xué)、光學(xué)、雷達(dá)等。抽象來(lái)看，這些產(chǎn)品上總是先形成一個(gè)與感知反饋相關(guān)的智能層，這一層負(fù)責(zé)連接物理世界和數(shù)字世界，然后才是由互聯(lián)網(wǎng)沿襲下來(lái)的基于數(shù)據(jù)的各種智能。也正因?yàn)檫@一層的存在，AI才是與互聯(lián)網(wǎng)、IoT（物聯(lián)網(wǎng)）完全不同的概念。

1984年創(chuàng)立的軍事刊物《簡(jiǎn)氏防務(wù)周刊》此前作了這樣一則報(bào)道：

俄軍在某次反恐戰(zhàn)爭(zhēng)中投入了五類機(jī)器人：六部履帶式戰(zhàn)斗機(jī)器人、四部輪式戰(zhàn)斗機(jī)器人、一個(gè)自行火炮群、數(shù)架無(wú)人機(jī)、一套指控系統(tǒng)。所有上述戰(zhàn)斗機(jī)器人都與前線的指控系統(tǒng)相連接，并通過(guò)這個(gè)系統(tǒng)直接受莫斯科國(guó)家防務(wù)指揮中心指揮。

顯然這是典型的AI應(yīng)用（但肯定不能說(shuō)這是互聯(lián)網(wǎng)或者IoT的應(yīng)用），而同樣的模式完全可以復(fù)制到汽車（自動(dòng)駕駛）和建筑（挖掘機(jī)的系統(tǒng)）上。也就是說(shuō)此前形成的技術(shù)紅利是橫跨在諸多行業(yè)之上的，這個(gè)市場(chǎng)空間足夠龐大來(lái)肩負(fù)起進(jìn)一步啟動(dòng)AI和創(chuàng)造進(jìn)一步技術(shù)紅利的重任。這為下一步AI的發(fā)展打下了足夠?qū)拸V和厚實(shí)的基礎(chǔ)。

AI泡沫的產(chǎn)生與消化

對(duì)于一個(gè)處在風(fēng)口浪尖的行業(yè)而言，短期是一定會(huì)有泡沫產(chǎn)生的，但如果趨勢(shì)為真，在中長(zhǎng)期的視角下，這就不是泡沫而是必要投入。在2000年的時(shí)候人們一樣會(huì)談?wù)摶ヂ?lián)網(wǎng)泡沫，但現(xiàn)在市值最大的公司幾乎都是互聯(lián)網(wǎng)公司，在這個(gè)背景下就沒(méi)有人認(rèn)為2000年的時(shí)候是真的泡沫了。這就是常說(shuō)的在短期被高估但在長(zhǎng)期被低估。

AI也一樣，但整個(gè)AI的周期很可能比單純的互聯(lián)網(wǎng)更長(zhǎng)，因?yàn)锳I需要的是全產(chǎn)業(yè)鏈條的進(jìn)展，而不單是最終的軟應(yīng)用。同時(shí)AI的社會(huì)影響也一定更大，因?yàn)楫?dāng)前的整個(gè)經(jīng)濟(jì)體系是構(gòu)架在人的智能之上的。智能這一環(huán)節(jié)的改變，顯然會(huì)抽去整個(gè)經(jīng)濟(jì)體系的關(guān)鍵基石，讓其產(chǎn)生重構(gòu)，這種變化顯然會(huì)比單純地改變信息的流向產(chǎn)生更深遠(yuǎn)的影響。

從市場(chǎng)規(guī)模的角度來(lái)看這種泡沫的程度也許更直觀一些，整個(gè)語(yǔ)音賽道投進(jìn)來(lái)的資金預(yù)計(jì)不超過(guò)10億美元，但事實(shí)上保守估計(jì)在未來(lái)三年內(nèi)，整個(gè)語(yǔ)音相關(guān)產(chǎn)業(yè)每年的市場(chǎng)規(guī)?？梢赃_(dá)到200億美元以上。顯然的泡沫即使存在，其程度也遠(yuǎn)比想像得小，只不過(guò)是AI行業(yè)硬門檻過(guò)高，只有少數(shù)極其有價(jià)值的公司，才能匹配這些公司的營(yíng)收規(guī)模等，很多人會(huì)覺(jué)得有泡沫存在，但真把背景放大，就會(huì)發(fā)現(xiàn)這種泡沫更可能是一種錯(cuò)覺(jué)。

小結(jié)

AI是一種全新的業(yè)態(tài)，消化并理解這種新業(yè)態(tài)的發(fā)展路徑和本質(zhì)特征其實(shí)需要一定時(shí)間。這就好比在2000年的時(shí)候我們不太理解互聯(lián)網(wǎng)，直到BAT出現(xiàn)后才有人研究互聯(lián)網(wǎng)與傳統(tǒng)行業(yè)的不同一樣。因此，筆者不同意人工智能是泡沫這種說(shuō)法，但是需要不斷觀察和推動(dòng)人工智能行業(yè)理性發(fā)展。