我曾经不止一次在 Dailyio 会员通讯里讨论过一个问题：到底有没有 AI 产业？
比如我在 2018 年 6 月的一篇会员通讯里这样写道：
上月，前美国总统经济顾问 Jason Furman 和纽约大学教授 Howard Seamans 共同撰写了一份报告。这份名叫「AI and the Economy」的报告指出了一个略显残酷的事实：人工智能之于美国经济的影响几乎微乎其微。
之所以要讨论这份报告，有以下几个考量。首先，参考历次技术革命带来的影响，比如生产效率的提升以及职业变化，其最后的落脚点都是社会经济水平的整体提升，倘若人工智能不能实现这个「小目标」，也无法胜任过往技术革命中蒸汽机、电力的角色。
其次，以中美当下的产业结构来看，倘若人工智能无法在人力成本高昂的美国，还推动生产效率的提升，并创造出新的职业，那么，人工智能一样无法令中国的产业结构发生大的变化。毕竟，中国目前的经济发展还远远没有达到必须依靠机器来提升生产效率的阶段。
因此，透过这份来自美国的「体检报告」，我们可以部分意义上戳破人工智能的炒作泡沫。
整个报告并非简单地否定 AI 的价值，而是透过对生产效率和劳动力市场的分析，证明了当下人工智能的非理性狂热，无论未来人工智能会如何影响人类社会的发展，至少在短期内，所谓人工智能改变世界的说法都是扯淡。
本月初的一篇会员通讯里，我试图通过阿里巴巴技术委员会主席王坚博士的一句话，来探索 AI 公司要如何转型：
2017 年 12 月的时候，阿里巴巴技术委员会主席王坚博士曾发表过一个观点：「今天最需要转型的不是传统公司，而是互联网公司」。
…..
由此也引发了我的一系列思考。如果互联网公司需要转型应对赋能实体经济，那么「人工智能公司」是否也应该转型呢？或者，是否可以推理出，所谓「人工智能公司」是一个伪命题呢…..
这篇文章最后提出了几个结论，其中有两个关于 AI 产业和 AI 公司的：
第一，当下，人工智能公司或者人工智能产品突破的唯一途径就是「下沉」到各个行业，打造各个垂直领域的人工智能；
第二，没有「人工智能产业」一说，但「产业人工智能」会有巨大市场；
事实上，不仅 AI 产业是个伪命题，连 AI 公司也是一个值得商榷的话题。
二
如果在搜索引擎里搜索当下的 AI 创业公司，下面三家公司最具代表性：
- 商汤科技：依靠脸部识别起家的创业公司，公开资料先显示其 D 轮融资额为 10 亿美元，过去一年内的总融资为 22 亿美元。
- 优必选机器人：也是一家来自中国的创业工程，最新的 C 轮融资为 8.2 亿美元；
- Zymergen：一家美国的生物科技公司，C 轮融资为 4 亿美元。
上述三家公司及其所代表的领域（脸部识别、机器人、生物科技）在各种 AI 公司数据库里都拥有不小的份额。但正如 TechCrunch 记者 Holden Page 所指出的那样，到底这些「AI 公司」的「AI」是个什么意思？
Holden Page 以 Zymergen 公司为例，该公司在 TechCruch 和 CB insights 的数据库都属于「AI Maker」的类别，但在 Zymergen 公司网站上，你却看不到这样的描述，如下图所示，这个页面讲述了 Zymergen 公司的理念和产品，其中只提及了该公司如何利用机器学习来推进产品研发。
从这个角度去看，Zymergen 所做的，和所谓「AI Maker」并没有直接关系，即便是在该公司招聘网页上，你也看不到公司相关内容。
与之相呼应的是，CB insights 的报告、CrunchBase 的数据库以及 Bloomberg 的报告都认为：2018 年全球 AI 创业公司的融资总额再创新高。
对此，Holden Page 感叹道：这个行业并没有为所谓「AI 公司」设置一个明确的范围。这也意味着，市场上有太多投机取巧的公司，比如仅仅通过调取 Alexa 或 Google Assitant 的 API 进行开发的公司，能不能算入 AI 公司法范畴呢？
AI 创业热潮当然已经开始，但到底有多少资金流入、有多少 AI 公司获得融资，这些都是不能确定的问题。
三
如果说 AI 公司是个不确定的定义，那么 AI 公司的客户们——尤其是大公司——则有着非常确定的需求：不管 AI 还是 IA 还是其他什么技术，如何能够提升企业效率才是根本。
《纽约时报》记者 Kevin Roose 上周在达沃斯论坛上就发现了一个有趣的现象，参与会议的跨国公司高层，一方面在公共场合高呼自动化不会取代人类工作岗位，另一方面却在私下场合讨论到底如何才能通过自动化实现了效率的提升，即便是取代大量的人类职位也无所谓。
Kevin Roose 感叹道：
They’ll never admit it in public, but many of your bosses want machines to replace you as soon as possible.
究其原因，则是企业竞争的必然现象。Kevin Roose 援引采访李开复的话：
In an interview, he said that chief executives were under enormous pressure from shareholders and boards to maximize short-term profits, and that the rapid shift toward automation was the inevitable result.
另一方面，无论美国还是中国的大企业，都需要承担就业的社会责任，这些企业的高管，并不能随心所欲地表达自己对于自动化的观点，因此也导致了上述「两面派」的现象。
李开复在达沃斯期间的一段谈话很好地反映了这样的尴尬：
到底工作会不会被取代？我的观点是AI 和自动化能做大部分的重复性的任务，而很多工作大部分的任务是重复性的，所以有三种方法取代：1）一对一的取代（比如说自动收银机取代收银员），2）间接取代（比如说互联网支付颠覆信用卡，因而带来信用卡员工的失业），3）部分取代形成人工池（比如说前台部分50%被取代，前台人员的人工池也可以减少50%）。这三种都是必然的现象。在这个问题上，很多传统公司和科技公司都不愿意承认，传统公司因为不想吓到员工，科技公司因为不想承担责任。
事实上，正是这些大公司一致的需求，也在推动着「真假 AI 公司」以及「真假 AI 产品」发展。Kevin Roose 列举了两家获益颇丰的公司：其一是来自印度的 Infosys 公司，该公司提供的机器流程自动化产品，年增长率高达 33%；其二，IBM 的「认知计算方案」部门，利用「AI 技术」帮助企业提升业务效率，以及成为季度营收 55 亿美元的部门。
从这个角度去看，2019 年 AI 领域会出现一系列新变化，这里我提及最重要的三个变化：
其一，AI 创业窗口已经关闭，这个领域的资金已经流入到头部公司，长尾公司会活得很难，兼并、破产、被收购的事情会非常多；
其二，越来越多的 AI 产品会聚焦到企业市场，尤其是帮助企业解决效率问题，这也意味着 AI 的竞争已经从技术赛道延伸到产品、服务赛道；
其三，正如《MIT 科技评论》上周发布的一篇文章所指，深度学习的红利渐趋消失，那么有没有更好的算法或趋势去推动 AI 的继续发展（炒作），也就成为各大巨头——Google、微软、百度等——研究机构的重要课题。