問：2017年AI行業最大的進展是什么？
答：創業公司的估值。
高估值，曾將AI初創公司帶上高光的創投舞臺，也正將這些公司卷進激戰的賽場。
當人工智能的創投泡沫要破了的爭論再次回響，AI初創公司或將迎來一場艱難的博弈。
對壘的另一方，是投資人、客戶、競品、巨頭，甚至公司的高管和曾經共同奮戰的同事博弈的獎勵則是高速發展的快車道。
面對這一系列博弈、競爭與對壘，AI初創公司能否凱歌高奏，贏到最后？
一、VS投資人
軍備競賽，總是從錢開始。
2018年的第一個月，人工智能領域的融資依然在刷新紀錄。
就在本文發布的一天前（1月16日），原百度研究院院長林元慶創立的行業升級AI整體解決方案公司Aibee（愛筆智能）宣布獲得1.65億元人民幣天使輪融資，刷新了中國AI初創企業天使輪融資額新紀錄；前百度無人車團隊核心成員JamesPeng和樓天成創辦的小馬智行（Pony.ai）宣布完成1.12億美元A輪融資，成為自動駕駛賽道上最高的一筆融資。
這種趨勢似乎延續了2017年的AI創投繁榮。
2017年，商湯、曠視兩家計算機視覺領域的公司，先后公布4.3億美元B輪融資、4.6億美元C輪融資，刷新全球AI初創公司的融資紀錄。11月，國內人工智能人形機器人公司優必選（Ubtech）宣布完成4000萬美元C輪融資，估值40億美元，之前快手達到30億美元估值時月活已經達到1.5億。10月，AI教育公司乂學天使輪（含追加輪）融資高達2.7億元，這筆錢很可能能投資ofo的B輪。8月，AI芯片廠商寒武紀完成1億美元A輪融資，成為獨角獸，之前達到這一成績的中國公司是阿里體育、瓜子二手車，這些公司往往當時已有大平臺資源注入。
而據36氪獲得的業內信息，多家人工智能初創公司正在尋求新一輪融資，其中諸如景馳、深鑒等多家知名公司新一輪融資的金額或在1億美元以上。
高估值之下，留給新投資人的是一道退出難題。
以往，海外技術公司多是以收購為主要退出方式，收購價格往往在2-5千萬美元，少數優質公司的收購金額或能達到2億美元，極少數公司會突破兩億美元。但現在，國內AI初創公司的融資，天使輪估值基本是1億元左右，不少優質項目是1億美元估值起步，賽道上大多數公司完成PreA輪融資或者A輪融資后，幾乎已經很難能遇到合適買家。另一方面，中國缺少對創新的保護，大公司往往缺少收購意愿與收購文化。
投資退出基本只能依賴商業化。但目前來看，當前人工智能能解決的實際問題較為有限，客戶多處于觀望、試點階段，目前除服務安防、汽車、客服、硬件的初創公司外，實際能持續產生營收的寥寥無幾。即使是行業最為知名的幾家初創公司，目前基本也很難或者未能實現當年營收平衡。
高估值、高風險、長周期，新投資人是否依然愿意為夢想買單？當潛在的投資風險已經高于潛在的投資回報，如何說服新的投資人，會是擺在初創公司面前的第一道必答題。
2017年12月的最后一周，一級市場創投平臺鯨準上，人工智能賽道的投資熱度開始出現折線式的下滑，投資熱度數據由92下跌至73。在經歷了快速增長、平穩提升之后，大幅回落。
給錢還是不給，或許也正成為困擾這些投資人的一道選擇題。
二、VS弱需求
商業化是這場大賽的重頭戲，但說服客戶持續付費顯然并不容易。
中國的人工智能創業是從技術層開始，希望以技術為切入點，提升企業效率，優化用戶體驗，降低運營成本，從而分得經濟收益。理論上來說，利用機器取代人工，完成機械性、重復性的工作理所當然，但實際落地過程中，技術所能達到的效果往往大打折扣。
理想豐滿，現實骨感。過去兩年，中國的人工智能公司幾乎嘗試了所有的應用市場：汽車、金融、安防、物聯網、客服、零售、電商、醫療、廣告、教育、法律、工業制造、航空航天但多是處于嘗試、探索、試點期。制約這些客戶意愿的，一是當前的技術還遠不能滿足客戶需求，一是達到同樣的效果，其他技術路線成本或會更低。
2017年，AI公司開始逐漸聚焦大市場。汽車、金融、物聯網、零售、安防成為AI公司競相爭搶的熱門市場。數據顯示，中國的金融市場規模在43萬億以上，商品零售市場在29.7萬億以上，物聯網市場規模在6000億左右，安防市場規模在5000億左右。這些大市場被認為是最有可能為初創公司提供持續營收的市場。2017年獲得大額融資或者估值較高的AI公司，基本都以汽車、金融、物聯網、安防等為主要服務對象。
當前大多數客戶仍以試點為主。以當前最為熱門的AI安防市場為例，目前只有1％的安防設備應用了AI技術。根據《財經》的報道，當前所有的AI安防產品，產值不到20億元；目前智能安防領域最大的一筆訂單在上海寶山，為3000路，相比龐大的安防領域，這個數字幾乎可以忽略不計。而在其他領域，www.tka.net.cn，技術的滲透率可能還要更低。
這些客戶的付費意愿似乎也遠沒有想象中的那么強。比如，金融金融行業被認為付費能力強，但實際的落地案例中，不論是為金融客戶提供智能客服服務，大數據風控服務，用戶智能運營維護服務，初創公司都沒有多少話語權與議價權，從項目中獲得的經濟費用十分有限。即使是各家用于宣傳的標桿合作案例，付費金額也鮮有超過百萬。另外，這些強勢客戶，往往要求私有部署，這不僅意味著初創公司要提供駐場開發服務，成本高，也很可能意味著合作并不會幫助初創企業拿到行業數據。
種種現狀，使得現在的人工智能公司，更像是外包公司。
但從賣服務到賣產品的轉變，并不容易。賺錢的產品很可能分為硬件、軟件兩類。硬件方向，做上游元器件供應商，離客戶和錢就遠；做下游產品，對技術公司來說，補足產品定義、運營、渠道能力都不簡單。軟件方向，當SaaS類公司都沒有解決中小客戶付費提升的難題，AI公司解決成功的概率顯然要更低。
三、VS友商
競爭再所難免。但商業化道路上，友商暗戰，合作伙伴神離，甚至化友為敵會是新常態。
一場對外公開的展示上，一家做NLP技術的廠商，擔心語音識別的合作伙伴從中作梗，提前預備了PlanB一旦遇到意外立即切換到另一家語音識別服務商；一場私下的交流里，一名AI公司的CEO幾乎吐槽了賽道上所有的競品，雖然接受媒體采訪時，這個賽道上所有的公司幾乎都口徑一致這些公司都是業內特別優秀的公司，只是做的業務重點不相同；為了拖慢另一家體量類似的競品融資進度，一家公司主動找到了券商溝通交流，希望有機會反向影響投資人的選擇；為了監測、防止合作伙伴涉足自己在做的業務，一家大體量的AI公司一旦監測到合作伙伴購買了自己公司的硬件產品，就會第一時間致電合作伙伴質問意圖
這些2017年真實發生的小細節背后，正是當下AI領域創業的部分縮寫：友商明爭暗戰，合作伙伴貌合神離。在技術強導向且應用較為成熟的賽道，這樣的趨勢格外明顯。