這一波人工智慧熱潮有泡沫嗎？會破嗎？

作為金融前從業人員說一句，其實泡沫是個金融概念，比如 O2O 泡沫，VR 泡沫等等。而例如理論數學理論物理就無論發展多好也不會有泡沫，因為從來就沒人投資（感嘆）。

所以判斷是不是泡沫，不是看學科的發展如何，而是看學科的資金流入。當投資者聽到"人工智慧"就搖頭的時候，泡沫就破滅了。

在這個意義上人工智慧有些危險，因為現在變現似乎是個難題。資本永遠是逐利而短視的，如果只有好玩的結果，沒有能快速變成足夠多錢的結果，不久這個遊戲就會無以為繼。

如何儘可能地把成果真正變現，或者讓投資者更清晰地看到變現的道路，而不是畫餅，這確實是 AI 從業人員此時需要更多思考的問題。

首先刷 ImageNet 當然不能變現。人臉識別的空間也不大（國內有很多人臉識別的 startup，因為夠簡單夠成熟，然而壁壘和盈利能力如何，大家心裡清楚。是的，現在有投資者養著，但以後呢。是的，可以賣給安防公司，但這是當初描述的遠大前景嗎）。只有自動駕駛是稍微靠譜一點的，然後可能到醫療和基因工程，至於語音助手還很遠。自然語言識別好像就只能做炒股機器人了，而翻譯怎麼變現請告訴我（評論里有朋友還奇怪怎麼不能變現，您這個變現不是 VC 想要的變現）。說起來現在有一個深度學習真正變現了的領域，就是廣告和推薦，但所有需要這個的公司都成立了自己的團隊，沒有創業的窗口。在模型共享化的今天，許多方面的技術壁壘已經被無限降低，許多所謂 AI 創業公司都只是拿公開的模型來調而已（然後向投資者大吹技術實力）。

很直接地說：目前看來，AI 可能並不足以支撐一個獨立的公司，它更適合作為其它公司的一個部門，或被其它公司收購。如果你做社交 APP，做電商，做遊戲，做生物，做材料，都可以自己活下去。但做 AI，就會有難度。如果你幻想技術授權，或 SaaS，你可能最終難免會失望。理想很美好，現實很骨感。

資本很沒耐心，之前的波士頓動力大狗機器人看上去是不是也超酷，最後還是要被 Google 掛牌出售（感嘆）。前幾年許多公司狂招 DL 人才，怕的是 lagging behind，但後來就有點有苦說不出了，因為人太多了，不需要這麼多。我調查了一圈，發現 Nvidia 的股價可能都虛高了，因為大家甚至不需要那麼多顯卡來訓練！看來只能看 NVDA 能不能開拓好自動駕駛市場。

這有時令人想起生物。所有人都知道生物的前景光明，前途無量，必將改變人類的命運，生物的世紀必有一天會到來，生物已經有無數的應用，無數的盈利模式，而且生物還在日新月異地發展，時不時搞個大新聞。這麼看來生物真的很好啊！但是現在有多少人往生物跳呢？繼「生物民工」之後，會不會出現「調參民工」（什麼？調一層十元錢？）？生物的今天是不是人工智慧的明天？（補充：可能 90 后 00 后的同學不知道，那時有句話叫"21 世紀是生物的世紀"，後來令無數人懊悔不已）

在各位 PhD 同學和 startup 工程師陶醉於人工智慧的美好未來之時，請警惕生物的前車之鑒。生物現在依舊是熱門的創業領域之一，只是大家更加理性，因為已經吃過了泡沫的虧。目前 DL 之所以這麼熱，很重要的原因是因為 DL 的幾位領軍人物很聰明，在很有意地試圖引導資本（尤其是現在大家都來找國內資本，因為國內資本更多更笨），但資本不會被忽悠太久。

最後說一個我發現的規律，這是一個令人憂傷的故事，就是如果學數學物理的同學都開始湧進某個行業，這個行業就必然會出現泡沫的嚴重化和最終的破滅，就像從前做金融衍生品，後來做 APP，等等等等。哎，俺們學基礎科學的就是慘，哈哈。

看到評論好像還是有同學沒明白，最後補充一句：這裡的問題在於和生物的情況太像了，都是要研究很多年才能實用化。生物一個小領域活兩三家公司更沒有問題，基因就可以活 n 家公司。自動駕駛重要，還是治療疾病重要？我覺得治療疾病一點也不差吧。識別準確率進步 10%重要，還是癌症 5 年生存率進步 10%重要？好像不能說生物就低一等吧。但是學生物的同學肯定就很鬱悶了：憑什麼 AI 現在就這麼熱呢？這時我要說，生物也曾經熱過嘛，大家都有這個過程。

泡沫破滅了之後，也並不是說就沒有人研究，沒有人投資，沒有人創業了，而是回歸理性，成為公司的一個正常部門（比較遺憾的是薪水和就業可能不會像現在這樣好了），而不是一個投資概念，一個炒作題材。就像 360 老周說的實在：「今天再出來做一個公司，你要不說自己是用深度學習、人工智慧，你都不好意思出來混。就跟前兩年，你要不說自己是 O2O，都不好意思去融資一樣，我覺得這個有泡沫的成分。」

客官，這篇文章有意思嗎？

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