經(jīng)濟學(xué)人總結(jié)17年AI領(lǐng)域并購趨勢：谷歌領(lǐng)跑，人才競爭白熱化
截至2017年12月，全球完成AI領(lǐng)域的合并與收購額高達213億美元，比2015年多出26次交易。充斥著萬眾期待、大肆宣傳與激烈競爭的AI領(lǐng)域，如同當(dāng)年加州淘金熱潮般蓬勃爆發(fā)。
無論是在好萊塢電影或是新聞，2017年都充斥著無數(shù)人工智能（AI）與人類思維博弈的熱議。而擺在眼前的競爭并不只是在人與電腦間，而更多存在于不斷瘋狂燒錢、投資并寄期望于成為全球AI領(lǐng)導(dǎo)者的科技大佬之間。
世界上最大的科技公司，無論國內(nèi)或者國外，比如Alphabet（谷歌的母公司）、Amazon、Apple、Facebook、IBM和微軟紛紛投入了巨資來發(fā)展AI。下圖顯示了截至2017年12月，全球AI領(lǐng)域合并與收購額高達213億美元，比2015年多出26次交易。（數(shù)據(jù)由PitchBook提供）
全球人工智能領(lǐng)域合并與收購交易
研究人工智能的分支機器學(xué)習(xí)是這些被收購公司的共同點。
計算機在數(shù)據(jù)中篩選，進行模式識別，并做出預(yù)測。這項技術(shù)被應(yīng)用在科技產(chǎn)業(yè)的所有應(yīng)用規(guī)則中，如在線廣告精準投遞、產(chǎn)品推薦、增強現(xiàn)實以及無人駕駛等領(lǐng)域。Uber的AI研究帶頭人ZoubinGhahramani認為AI將給人類帶來的轉(zhuǎn)型如同計算機當(dāng)初帶來的那般深刻。
我們可以從數(shù)據(jù)庫（database）的發(fā)展來窺見AI的潛在影響。從1980年代起，數(shù)據(jù)庫擁有不斷壓縮信息存儲的成本、洞悉市場并掌控如庫存管理等基于數(shù)據(jù)分析后的事務(wù)。數(shù)據(jù)庫代表了第一代軟件系統(tǒng)；而AI無疑將會成為下一個，風(fēng)投公司AndreessenHorowitz的FrankChen說。谷歌的Gmail郵件系統(tǒng)（譯者注：smartreply功能）通過掃描e-mail的內(nèi)容判斷這封郵件的意義，用戶可在移動設(shè)備上一鍵式快速回復(fù)，這就是未來已來的例子。
伴隨著個人電腦與智能手機興起的上一波科技浪潮，AI極有潛力令科技大佬們重新調(diào)整當(dāng)前的業(yè)務(wù)，并創(chuàng)造出全新的事業(yè)。在這種情況下，危機意識在所難免，如果一家科技型公司不以AI作為核心競爭力，那就意味著你將事業(yè)辦在了門外，杰夫？貝索斯（JeffBezos）的副手，Amazon全球消費者部門（worldwideconsumer）首席執(zhí)行官JeffWilke說道。
充斥著萬眾期待、大肆宣傳與激烈競爭的AI領(lǐng)域，如同當(dāng)年加州淘金熱潮般蓬勃爆發(fā)。
雖然百度、阿里巴巴等國內(nèi)企業(yè)紛紛投資并在本土市場部署應(yīng)用AI，但大多數(shù)顯著有成效的公司仍集中在西方。Alphabet被廣泛認為處于領(lǐng)先位置，其擁有許多最著名的研究人員，多年來從AI獲取了巨大收益。但這場競爭才剛剛開始，在接下來的幾年中，科技巨頭們將在三條道路上展開激烈的交鋒：為訓(xùn)練企業(yè)的大腦而爭奪人才；在現(xiàn)有業(yè)務(wù)中使用機器學(xué)習(xí)，使之比對手更富效能；在AI的幫助下創(chuàng)造新的利潤中心。
最瘋狂的競爭是獲取人才，因為懂得AI技術(shù)的研究者比懂得數(shù)據(jù)或運算能力的人才要稀有的多。對于AI人才，尤其是能夠運用機器學(xué)習(xí)技術(shù)與開創(chuàng)性的方式處理大數(shù)據(jù)的的人才，企業(yè)需求像氣球般膨脹，遠比學(xué)習(xí)此類技術(shù)的學(xué)生多。
微軟公司的GurdeepSinghPall說，如今AI系統(tǒng)就像雨人/白癡天才一樣，它們在擅長的領(lǐng)域表現(xiàn)出色，但如果你沒有正確的使用它們，那就是個災(zāi)難。招募到合適的人對于一家公司能否生存至關(guān)重要（一些初創(chuàng)公司正是由于缺乏合適的AI技能而失敗），以至于從高校中爭奪教授甚至未畢業(yè)的研究生成為了一種潮流。
招聘會熱鬧的就像黑色星期五的沃爾瑪超市。
卡內(nèi)基？梅隆大學(xué)（CarnegieMellonUniversity’s）計算機科學(xué)學(xué)院的院長AndrewMoore說，他們是研究AI的先驅(qū)機構(gòu)之一，其機器人部門于2015年被Uber高調(diào)搶到。而像今年在加州長灘舉辦的神經(jīng)信息處理系統(tǒng)（NIPS）這種學(xué)術(shù)會議，也因可以挖到人才而備受矚目。最好的人選則是學(xué)術(shù)界的名人：Facebook的YannLeCun和谷歌的GeoffreyHinton，這兩位都是教授出身且仍與大學(xué)保持從屬關(guān)系，以便招收到其他學(xué)生。如果巨額工資的吸引力還不夠，企業(yè)擁有的私有化數(shù)據(jù)也會幫助招攬人才。
如果吸引人才的方式都不奏效，大公司們干脆粗暴的買下整個初創(chuàng)公司。
科技業(yè)第一次關(guān)注的交易是2014年谷歌以5億美元重金購入DeepMind，KUKA機器人電路板維修，這家初創(chuàng)公司既沒有收入也沒有可投向市場的產(chǎn)品，但卻擁有一個深度學(xué)習(xí)研究人員的團隊，在完成收購后，他們設(shè)計了一款程序，即打敗圍棋世界冠軍的AlphaGo。其他的公司也紛紛出手，甚至買下一些虧損的初創(chuàng)公司，交易不會以通常的未來收益或銷售額來評估，而是按照每個員工500-1000萬美元來提供報價。
科技巨頭們內(nèi)部的AI應(yīng)用
這些公司對于如何對待員工有著不同的理念。
諸如微軟和IBM的公司花重金投入AI研究，并刊發(fā)出大量的論文（見圖2），但并不要求研發(fā)人員去開發(fā)賺錢的業(yè)務(wù)。另一方面如Apple和Amazon等并沒有太多AI研究主動權(quán)的公司則期望所有的AI應(yīng)用都投入到產(chǎn)品中，并對他們的工作守口如瓶。谷歌和Facebook則介于關(guān)注是否讓研究人員致力于賺錢的項目中。
2000-2016年人工智能相關(guān)研究論文數(shù)（五大AI會議），數(shù)據(jù)來源：多倫多大學(xué)AjayAgrawal和AmirSariri
激烈的人才競爭也會導(dǎo)致原本保密型企業(yè)變得更加公開化。
如果你告訴他們‘過來一起干吧，但不要告訴別人你在做什么’，那些人是不會來的，因為你會毀了他們的職業(yè)生涯，F(xiàn)acebook的AI研究中心負責(zé)人LeCun解釋道。保密與吸引人才之間的權(quán)衡也同樣困擾著國內(nèi)的科技企業(yè)，他們正試著在海外開設(shè)分支機構(gòu)并招募美國研究人員。百度分別于2013以及2017年在硅谷開設(shè)了兩家AI研究實驗室。西方的AI人才雖然給予他們高度的評價，但仍更愿意去往相對透明的美國公司。
如果這些公司能夠吸引到合適的AI人才，其效果就是呈指數(shù)級的擴展他們的勞動力。
AndreessenHorowitz公司的BenedictEvans說，擁有AI，就如同擁有100萬名實習(xí)生提供生產(chǎn)力。這種計算能力被整合到企業(yè)現(xiàn)有的業(yè)務(wù)當(dāng)中。AI最顯著的優(yōu)勢是預(yù)測客戶需求。舉個例子，四分之三在Netflix觀看視頻客戶和超過三分之一在Amazon上購物的客戶都會對網(wǎng)站自動推薦的內(nèi)容做出反應(yīng)。擁有Instagram的Facebook利用機器學(xué)習(xí)識別帖子、照片和視頻的內(nèi)容，并向用戶展示相關(guān)內(nèi)容，這種技術(shù)也同樣應(yīng)用在對垃圾帖子的過濾上。從前他們按照時間順序來排列帖子，但通過這種按相關(guān)性推送帖子和廣告的方式使得用戶的互動性更強。
Facebook的應(yīng)用AI團隊負責(zé)人JoaquinCandela說，如果沒有機器學(xué)習(xí)，F(xiàn)acebook可能永遠無法達到今天的規(guī)模。那些在搜索領(lǐng)域沒有采用AI或較晚使用AI的公司，如Yahoo及其搜索引擎，還有微軟的Bing，相對來說就比較掙扎了。