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七巨头和下一个深度学习
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不过，在全球人工智能研究社群向着流动、开放系统蓬勃发展的同时，这个生态系统中的一个模块却变得更加封闭，即大公司的研究实验室。虽然学者们积极和世界分享着他们的成果，但是上市的科技公司也有责任为股东实现利益最大化——这通常意味着减少技术公开、增加专利保护。
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向人工智能研究投入大量资源的公司有数百家，七大人工智能巨头——谷歌、Facebook、亚马逊、微软、百度、阿里巴巴和腾讯，实际担当了50年前由国家扮演的角色，即规模巨大的投入与研发、封闭的系统、人才与资源控制、专注于“不外传”的突破技术。
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当然，企业的研究想要保密很难做到滴水不漏：企业内部团队成员不断离开，创立了自己的人工智能公司，还有一些企业下属的研究机构如微软研究院、Facebook人工智能研究团队、DeepMind等仍在继续公开发表重要成果。但总体来讲，如果这些公司取得了原创的、突破性的研究成果，这些成果能保证公司获得巨大利益，它们就一定会尽力保密，想办法在成果泄露前做到收益最大化。
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封闭系统中出现的突破性研究成果将会对开放的人工智能系统构成威胁，也会影响中国在人工智能领域赶超美国的步伐。以目前形势来看，中国在创业精神、数据、政府支持等方面占领了先机，专业研究水平也正急速追赶着美国。如果现阶段的技术趋势在未来几年能够继续保持，中国的人工智能创业公司将成为一支利箭，势如破竹地穿透其他行业领域。中国将以深度学习和其他机器学习技术为筹码，颠覆数十个领域，成功实现经济转型。
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但是，如果真的有人发明了下一个和深度学习一样伟大的技术，而且是发生在密闭的企业环境中，形势就难说了。它有可能让某一个公司突然获得超越其他巨头的力量，引领我们重回发现时代——由少数精英专家来打破均势。
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在我个人看来，未来几年某个巨头单独且秘密地完成这种发现的可能性不大。深度学习是过去50年来最大的飞跃，这种规模的进展几十年只有一个。如果这样的突破性进展再次出现，出现于开放性学术环境的可能性相对较大。现在，企业巨头们正将空前热情投入到获取深度学习应用价值的过程中，这意味着大量资源被用于对深度学习算法进行改进和微调，相对来说，只有小比例的资源投入针对下一个颠覆性突破的、真正的开放式研究。
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另外，由于缺少数据和算力，大学与其他独立研究机构的学者们发现他们在深度学习的实践应用领域完全没有竞争力。所以，许多研究人员都开始追随杰弗里·辛顿的脚步，专注发明“下一个深度学习”，开放地研究颠覆性的、能解决人工智能问题的全新工具。这种开放研究很可能在偶然间实现下一个突破，同时发表出来分享给全世界。
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谷歌战群雄
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如果下一个深度学习注定要产生于企业界，那最有可能的候选人就是谷歌。人工智能七巨头中，谷歌（准确地说是它的母公司Alphabet）出类拔萃。它是最早发掘深度学习潜能的公司之一，旗下拥有DeepMind和自动驾驶公司Waymo。
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不说其他巨头，就谷歌一家公司在该领域的资金投入连美国政府也自惭形秽：美国联邦拨给数学和计算机科学研究的投资总额还不及谷歌研发部门预算的一半。(5) 2013年，谷歌收购DeepMind花了超过5亿美元。而自2009年谷歌无人驾驶项目开始启动，到2015年年底，谷歌在Waymo的软硬件开发上花了11亿美元。这些看似疯狂的投资，使人们得以在2017年目睹历史性一幕：5月，AlphaGo完美战胜人类围棋世界冠军；11月，Waymo宣布在美国测试没有司机坐在驾驶位上的无人驾驶车辆。这是自动驾驶领域又一次重大突破：在亚利桑那州凤凰城的自动驾驶出租车行驶过程中，Waymo员工不再坐在驾驶座上准备踩刹车，而是坐在一侧，准备在出现问题时按下标有“Pull Over”（靠边停车）的按钮。2018年，Waymo计划在凤凰城的部分地区推出完全无人的出租车。
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疯狂烧钱为谷歌招揽了世界上大部分最聪明的人工智能从业者。排名前100的人工智能研究人员和工程师中，大约半数隶属谷歌。而另一半则分属其余几大巨头、学术界以及少数几个小型创业公司。微软和Facebook在其中所占比例巨大，如Facebook有扬·勒昆这样的超级研究人员。中国巨头中，百度是最先投入深度学习研究的企业，2014年曾尝试收购杰弗里·辛顿的创业公司（在价格战上输给了谷歌），最终招募到了吴恩达，抬高了百度硅谷人工智能实验室的身价。不出一年，人才战就带来了回报。2015年，百度的硅谷实验室开发了语音识别系统“深度语音2”（Deep Speech 2），在汉语语音识别领域超越了人类。这证明了端对端深度学习方法可用于高准确识别口音差异显著的语言，采用高性能计算技术带来了7倍的加速，这是个巨大的成就。微软在一年后才在英文语音识别领域达到相同的水平。(6) 2017年，吴恩达离开百度(7) ，创建了自己的人工智能投资基金，但是他在百度的研究历程，既展现了百度的雄心，也提高了他在研究界的声望。
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阿里巴巴和腾讯在人工智能人才竞争中介入相对较晚，但它们有着能吸引顶尖人才的资金和数据。腾讯有微信这个全球最大互联网市场中的超级应用，拥有的数据生态系统恐怕是几位巨头中最丰富的一个。这一点成了现在腾讯吸引顶尖人工智能研究人员的法宝。2017年，腾讯在西雅图创办了人工智能研究机构，马上开始从总部位于西雅图的微软公司物色研究人员。阿里巴巴也紧随其后，创办了包括硅谷和西雅图在内的全球研究实验室。到目前为止，腾讯和阿里巴巴还未公开展示其研究成果，而是韬光养晦，等待产品驱动型应用的产生。阿里巴巴推出的“城市大脑”计划是一个大型人工智能网络，通过从监控录像、社交媒体、公共交通和定位系统等端口提取数据，来优化城市服务。阿里巴巴与总部所在地的杭州市政府联手，正在用先进的物体识别和交通预测算法实时调控红绿灯，并在发生交通事故时及时通知救援人员。这个算法在试运行期间，部分地区的交通流速提高了10%(8) ，阿里巴巴也在准备将此服务应用于其他城市。
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尽管谷歌在人工智能精英竞赛里领先一步，但鹿死谁手犹未可知。如上所述，根本性的突破少之又少，出现的时间间隔也很大，而且颠覆性的发现通常出现在意想不到之处。深度学习来自一个小众网络，是一群主流研究人员看不起的、研究机器学习方法的研究人员得出的成果。如果下一个深度学习真的存在，那它可能藏在某个校园或是企业实验室里，至于何时何地出现谁也不知道。虽然世界在等待新的突破，但现在我们还处于人工智能实干时代。
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人工智能的电网、电池之战
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人工智能巨头们并非只是在寻找下一个深度学习的跑道上竞赛。目前它们与小型人工智能创业公司还有一战，因为一些小型创业公司正在利用机器学习革新某些产业。这是将人工智能“电能”分配进经济体系的两种不同方式的较量：七巨头的“电网”式与创业公司的“电池”式。这场较量的结果将决定人工智能的商业格局——垄断、寡头或是数百个公司自由竞争。
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“电网”式的目标就是将机器学习的力量转化成标准化服务，可以由任何公司购买，无论是达成学术目的还是个人使用都可以通过云计算平台实现共享，甚至可以免费使用。这个模式中，云计算机平台就是电网，作用是根据用户提供的不同数据，实现复杂机器学习最佳化。“电网”式可以降低专业门槛，提升云人工智能平台的功能。连入“电网”就能让有大数据的传统公司轻易使用到最棒的人工智能，而不用将优化人工智能作为核心工作。当然，应用机器学习绝非将电力输入房屋那么简单（恐怕也永远不会这么简单），但是这些云平台后面的公司如谷歌、阿里巴巴、亚马逊等希望扮演公共事业公司的角色，管控“电网”并收取费用。
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谷歌的TensorFlow是一个打造深度学习模型的开源软件生态系统，虽仍需要一些人工智能专家运营，但已经展现出这个模式的雏形。2015年，谷歌的人工智能专家创建了TensorFlow，借助TensorFlow，公司的工程师可以更容易地提高搜索和语音识别服务的精确性。在将TensorFlow开放给公司内部工程师数月后，谷歌宣布软件免费向全球开放。近3年后，这一机器学习平台成为人工智能工程师使用机器学习开发新应用的首选工具。这个平台的客户之一保险巨头安盛（AXA），就利用TensorFlow开发了可预测高昂保费的交通事故的系统。2017年，云服务基础设施的市场规模约为400亿美元，亚马逊和微软占据了大半江山，谷歌位居第三。借助TensorFlow，谷歌希望自己的云服务市场份额在5年内跃升至第一。在未来，大力投资人工智能的传统公司为了让自身搭建和运行人工智能的成本更低，会向云服务提供商砸下重金，购买“电网”服务。
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相对较小的人工智能创业公司则选择了另一条路：为各行各业打造具有高度针对性的人工智能“电池”，这时“电网”还没有成形。这些创业公司靠的是深度而非广度。它们不打算提供通用型的机器学习能力，而是为特定目的打造产品、打磨算法，如医疗诊断、抵押贷款和自动无人机等。它们把宝押在了传统商业日常运营中，众多琐碎细节无法很好地跟通用网络契合在一点上。准确地说，这些创业公司不是要让传统公司“用标准的”人工智能，而是为传统公司量身打造能即刻融入公司正常流程的人工智能。
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现在判断“电网”式和“电池”式孰优孰劣为时尚早。谷歌这些巨头在缓慢向世界伸出触角，而中国和美国的创业公司则在激烈争夺新领域、加强自己面对七巨头的竞争力。这场份额争夺战将最终决定新的经济格局：是七巨头获得大部分利润，成为人工智能时代的超级公共事业公司，还是由更多新公司瓜分巨大的蛋糕？
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中国芯片的机会与挑战
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除了人工智能巨头、创业公司和两大国家之外，人工智能竞争中还有一类选手——计算机芯片制造商。高性能芯片通常是计算机革命中默默无闻的英雄，是台式机、笔记本、智能手机、平板电脑的核心所在。虽然不为终端用户所知，但从经济和安全角度讲，打造这些芯片十分重要。
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每一代计算机都需要不同芯片。当台式机占领王座时，芯片制造商不在乎耗电，努力为高分辨率屏幕打造最快处理器和显卡。英特尔是设计这种芯片的专家，在台式机时代创造了巨大财富。但是随着智能手机的普及，高效用电成了芯片成败的关键，高通公司以英国ARM的芯片为基础设计出来的产品后来居上。
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