在移动互联网红利见顶、资本寒冬的大背景下，人工智能为核心技术更迭被视为孕育出“下一个互联网”时代的核心生产力。

AI就像一张诺亚方舟的船票，所有企业都试图拥有它、抓住它。这基于一个共识：当下发生的弱人工智能正带来巨大的价值。最保守的预测是，AI 在2030年将带来的价值至少是中国GDP的20%左右。

 

AI之路，资金层面

风险、泡沫、人才与资金的争夺，让身处其中的企业每天都处在生死前线。

危险来自于多个方面。大环境来看，步入AI 领域发展的第 62 个年头，从 2006 年往后十年间积聚的创投泡沫已然破碎。训练高层神经网络算法的出现，带来了真正意义上行业商用的可能，但也让 AI 这个词被用滥，靠讲故事的方法已经行不通了，泡沫破碎，诸多投机者跑路倒台，产业背后的矛盾一一显现。

这直接导致，在强依赖资金储备的AI 赛道，企业们融资变得愈发困难起来：经过 2016 的拐点后，整个行业的融资数量、融资金额均开始下滑，2017 年跌幅高达 40% 左右。

 

AI之路，人才层面 

在关乎人工智能的布局谋篇中，人才是最为核心的资产。这是一个处于突破技术瓶颈、投入应用市场的爆发前夜，没有人，遑论其他。 

 

AI之路，技术层面

目前神经网络算法需要大量的数据进行训练，而绝大部分企业都不具备像微软这样高质海量的数据，这种信息的缺乏成了横亘在很多企业面前的一道难题。

幸运的是，市场格局正在发生变化，这种变化带来了解决问题的诸多契机。

在以技术为突破来改造传统行业的科技圈，对于2018年的一个普遍预判是，这会是个更依赖资源、场景优先、竞争加剧、巨头恒强的 AI 时代。

换言之，对于绝大多数企业而言，一个更加合适的路径是找到自己的关键壁垒：应用场景。

在 2015 到 2016 年所谓精英创业的时代，企业都在做产品和技术的研发，但到 2018 年，企业们开始发现，继续重仓研发并不是个好的选择，研发某种程度上是件高投入、产出周期长的风险投资。AI 行业更甚。

而对于大多数企业而言，再好的技术需要和产业结合，因此在以“产品和服务落地”为主命题的2018年，对于企业们来说，在弄清自身业务“专攻”的前提下，“善于借力”、依赖外部资源共生，成为其“转危为机”的一大关键策略。 

 

事实上，头部玩家也的确在“修桥搭路”、创建底层生态。以最为明显的微软为例，在Satya Nadella上任后的这几年，微软不再纠结于多年的 Windows、iOS以及Android 的系统之争，转向开放合作，这使得微软能跨平台、跨设备提供软件产品和云服务。这样的开放策略，也在资本层面为微软提升了空间，去年其股价盘中屡创新高。

如上所述，对于AI时代下的广大企业们来说，研发耗时耗力、资金人才稀缺、数据少、算法工具不强等是影响他们发展的痛点所在。 
 

如何将技术落地行业？如何用数据催化商业？是当下博弈最关键的问题，而进行资源的重新整合则是这场“新互联网”生态战争的本质。这就不难理解，在巨头微软的AI“四驾马车”（代理、应用、服务和基础设施）中，为何都十分强调将技术能力开放给全球的应用开发者、组织企业们，合纵连横，才能群策群力、持续领先。

在多场景融合大势所趋的今天，巨头在多元布局开疆拓土、传统龙头在谋求转型紧跟时代，而创新企业则需借力深耕、御风而行。这场生态战争，谁能快速互补、跨越产品应用的鸿沟，谁就能从混战中分得巨大蛋糕。