與過(guò)去的科技發(fā)展浪潮不同，人工智能的繁榮可能會(huì)讓初創(chuàng)企業(yè)和企業(yè)家望而卻步。我曾經(jīng)寫(xiě)過(guò)名為《AI 會(huì)幫助創(chuàng)造一個(gè)分層更明確的社會(huì)》的評(píng)論，但我仍然樂(lè)觀地相信，會(huì)有能力強(qiáng)、有遠(yuǎn)見(jiàn)的創(chuàng)業(yè)者會(huì)在沒(méi)有科技巨頭支持的情況下仍然建立領(lǐng)先世界的人工智能技術(shù)。

 

 

　　AI 是個(gè)當(dāng)今流行詞。如果你從一萬(wàn)英尺的高空俯瞰整個(gè)初創(chuàng)圈，你會(huì)看到大量的所謂「AI」公司。其中一部分公司真的在某一個(gè)或幾個(gè)垂直領(lǐng)域搭建或使用 AI 工具，另一些，更傳統(tǒng)的公司其實(shí)只是試圖蹭 AI 的頭條而已。

 

　　在 AngelList 上，有 3119 家公司被標(biāo)位 AI 相關(guān)，由此你可以知道 AI 在初創(chuàng)圈的火熱程度。然而這些數(shù)據(jù)還是太浮于表面。讓我們深入挖掘一下，建立一家 AI 初創(chuàng)需要什么條件，然后思考一個(gè)問(wèn)題：從頭開(kāi)始建立一家獨(dú)立的、新一代的技術(shù)巨頭可行嗎？還是說(shuō)被現(xiàn)在的科技大佬收購(gòu)是唯一的玩法？

 

 

　　創(chuàng)建一家 AI 初創(chuàng)公司的第一步是創(chuàng)建一個(gè) AI。一家公司可以從頭開(kāi)始構(gòu)建自己的人工智能，或者利用開(kāi)源工具做進(jìn)一步開(kāi)發(fā)。這和過(guò)去幾代的科技進(jìn)步路徑都差不多。

 

　　然而，路徑選擇對(duì)創(chuàng)業(yè)公司的潛在價(jià)值以及隨著時(shí)間的退役保持獨(dú)立的可能性有很大的影響，對(duì)于那些選擇從頭開(kāi)始構(gòu)建自己的人工智能的公司來(lái)說(shuō)，這一過(guò)程可能是艱苦而緩慢的。最大的挑戰(zhàn)之一就找到足夠多足夠聰明的程序員來(lái)構(gòu)建它。

 

　　谷歌、百度和特斯拉等公司招募到了 AI 頂尖人才中的大多數(shù)。那么初創(chuàng)公司能做什么？許多初創(chuàng)公司都以非常傳統(tǒng)方式成立。它們由那些想要成立自己公司的、聰明的、有遠(yuǎn)見(jiàn)的技術(shù)領(lǐng)袖在小圈子里自行創(chuàng)立，例如 Iris AI 在科研圈、Dataminr 在新聞圈、Deep Genomics 在細(xì)胞水平的遺傳影響這一生物課題上。還有很多其他公司也在「圈地自萌」，創(chuàng)造好玩的人工智能技術(shù)。

 

　　一個(gè)值得注意的項(xiàng)目是 Deeplearning.ai，由斯坦福大學(xué)教授 Andrew Ng 在 Coursera 上推出。雖然它不是一家直接應(yīng)用人工智能的公司，但 Deeplearning.ai 旨在像 Fast.ai 一樣培養(yǎng) 人工智能「藍(lán)領(lǐng)程序員」。

 

　　這個(gè)想法是要集中最好的學(xué)術(shù)和業(yè)界資源投入到深度學(xué)習(xí)培訓(xùn)中，盡可能多地培養(yǎng)擁有 AI 相關(guān)工作所需技能的工程師。隨著項(xiàng)目正式開(kāi)始招生，我們可以期待，會(huì)有更多的人工智能初創(chuàng)公司涌現(xiàn)。

 

　　那些想要快速成長(zhǎng)或者沒(méi)有能力從底層開(kāi)始構(gòu)建人工智能的公司則可以利用開(kāi)源工具。最好的 AI 現(xiàn)在顯然不是開(kāi)源的，但是谷歌的 Tensorflow 和伯克利的 Caffe 都是十分好用的開(kāi)源庫(kù)。其他公司——像英特爾，也通過(guò)其平臺(tái) Nirvana——則推出了整體性更強(qiáng)的開(kāi)源體系（當(dāng)然啦希望你今后能使用他們的硬件）。

 

　　所以如果你是一家初創(chuàng)公司，你會(huì)選擇哪種方式？簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，如果你選擇自建，會(huì)比使用科技巨頭提供的開(kāi)源工具擁有更高的潛在價(jià)值和更強(qiáng)的保持獨(dú)立的能力。

 

 

　　搭建好用的工具只是萬(wàn)里長(zhǎng)征第一步。接下來(lái)，你需要去訓(xùn)練你的工具。一些開(kāi)源工具包括了簡(jiǎn)單的樣本數(shù)據(jù)集，但是數(shù)據(jù)是對(duì)于初創(chuàng)公司的要求之一。這絕對(duì)不是小事。機(jī)器學(xué)習(xí)或者說(shuō)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠用到的數(shù)據(jù)集越大，訓(xùn)練效果就會(huì)越好，準(zhǔn)確率就會(huì)越高。這是一個(gè)非常重要的良性循環(huán)，初創(chuàng)公司需要有數(shù)據(jù)獲取戰(zhàn)略，通過(guò)專(zhuān)有途徑也好，開(kāi)源獲取也罷，只要你想要搭建有用的 AI，這一步必不可少。

 

 

　　當(dāng)你已經(jīng)擁有了核心技術(shù)，并且開(kāi)始訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，又該如何融資呢？實(shí)際上，AI 是目前最熱門(mén)的投資領(lǐng)域之一。傳統(tǒng)的類(lèi)似 500 Startups、 Techstars 的孵化器，要么直接投資人工智能，要么與科技公司合作投資。

 

　　例如，谷歌和扎克伯格都支持多倫多的向量學(xué)院（Vector Institute），保羅·艾倫在西雅圖布局，英偉達(dá)則推出了名為「盜夢(mèng)空間」（Inception）的孵化項(xiàng)目。

 

　　對(duì)于更為傳統(tǒng)的風(fēng)投模式，像李開(kāi)復(fù)這樣的著名投資者正在通過(guò)創(chuàng)新工場(chǎng)推進(jìn)專(zhuān)注于 AI 領(lǐng)域的基金。豐田這樣的大公司，也建立了 1 億美元的硅谷投資基金，從而支持 AI 領(lǐng)域的發(fā)展。

 

　　創(chuàng)業(yè)從來(lái)都不是一件容易的事。但如果你是一家人工智能公司，勝算就會(huì)大得多。特別是當(dāng) AI 技術(shù)正在逐漸成為趨勢(shì)，這個(gè)領(lǐng)域會(huì)有許多資金可供創(chuàng)新者使用。

 

 

　　這讓我們回到了主要的議題。當(dāng)你已經(jīng)擁有了核心技術(shù)，開(kāi)始訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，并且成功地融資，但是你的公司會(huì)成為下個(gè)谷歌或者騰訊嗎？或者，被收購(gòu)會(huì)是最好的選擇嗎？實(shí)際上，AI 相關(guān)初創(chuàng)企業(yè)的并購(gòu)行為十分普遍。

 

　　科技巨頭往往爭(zhēng)相收購(gòu)大多數(shù)高質(zhì)量的 AI 初創(chuàng)公司，以防他們的技術(shù)和知識(shí)被其他公司獲得。盡管到目前，還沒(méi)有一家純粹的 AI 公司上市，但這并不意味著 AI 領(lǐng)域無(wú)法誕生可持續(xù)發(fā)展的公司。實(shí)際上，許多有可能改變行業(yè)規(guī)則的公司仍處于發(fā)展的早期階段。在未來(lái)的幾年中，幾乎所有的公司都會(huì)成為一家 AI 公司。這意味著將有許多以人工智能為核心的上市公司存在。

 

 

　　你可以在車(chē)庫(kù)或者共享空間創(chuàng)立一家 AI 公司，但它能保持獨(dú)立多久？在當(dāng)前的環(huán)境下，確實(shí)存在許多獨(dú)立的 AI 初創(chuàng)公司，也有許多被科技巨頭收購(gòu)的公司。新的 AI 科技巨頭是否會(huì)出現(xiàn)，仍然有待觀察。

 

　　我認(rèn)為，聰明的創(chuàng)業(yè)者將會(huì)找到克服人才和數(shù)據(jù)問(wèn)題的方法，建立他們的公司，訓(xùn)練他們的 AI 系統(tǒng)。我相信，這將使他們中的一些人成功地成為新一輪的全球領(lǐng)導(dǎo)者。現(xiàn)在的科技巨頭們要小心了。