和所有的行业一样，当行业回归理性，人工智能的赛道，同样会是头部企业占据各种优势，主导产业和行业的发展，而腰部和尾部企业同样会面临各种考验，甚至会残酷淘汰的局面。
7月20日，寒武纪（688256.SH）科创板正式挂牌交易。
有着“国内AI芯片第一股”之称、过会时间仅花68天的寒武纪，其上市首秀备受市场关注。
7月20日以64.39元的发行价开盘后，寒武纪涨幅一度超过300%，此后有所回落，收盘价212.4元/股，涨幅229.86%。总市值849.81亿元
7月21日，截至收盘，该股涨29%报274元，成交42.9亿元，换手率为56.53%，总市值达1096亿元。
如果再把时间往前推，我们可以看到，英伟达的市值一度超越英特尔成为美国市值最大的芯片上市公司。
寒武纪是具备深厚积累的AI芯片独角兽。
依托主营产品终端智能处理器IP、云端智能芯片及加速卡、边缘智能芯片及加速卡以及智能计算集群系统，实现了端、边、云的全面布局， 公司的AI芯片及相关产品服务的业绩将广泛受益于下游应用场景的发展。
2006年，英伟达在GPGPU框架下推出Tesla架构，并在第二年推出CUDA系列编程环境，借助CUDA可以大大降低用GPU做通用计算的难度，为后续AI算力支撑打下基础。
2012年，深度学习开山鼻祖之一的Geoff Hinton的学生Alex Krizhevsky，借助英伟达的GPU成功训练出了深度卷积神经网络AlexNet，优秀的算力支撑让众多AI学者开始以CUDA为第一选择，也进一步确立了英伟达在AI的地位。
截至目前，英伟达GPU是全球大规模AI商用芯片提供商之一。
无可辩驳，人工智能时代，正向我们走来。
德勤2019年发布的《全球人工智能发展白皮书》，预计2025年全球AI市场规模将超6万亿美元。
而近日，国际研究机构IDC公布《中国人工智能市场软件及应用半年度研究报告（2019H2）》。报告预计，到2024年，中国人工智能软件及应用市场规模将达到127.5亿美金，市场前景广阔。
在5G火热的建设大潮之下，人工智能将成为5G商业价值实现的重要途径，国家吹响“新基建”号角，将人工智能纳内重点发展领域，随着基础设施升级拓展应用场景、人机协同带来全新业务模式、产业智能互联提升整体效率，人工智能迎来了新的发展机遇。
随着百度、阿里、腾讯、华为等巨头在产品智能、服务智能、运营智能、网络智能和行业智能的全面深入布局，必将推动人工智能从感知智能到认知智能最后到创造智能的完美蜕变。
但无可否认的事实是，人工智能必然是一场技术实力、数据积累、资本投入、市场把握、人才储备和平台布局综合较量的耐力赛。
和所有的行业一样，当行业回归理性，人工智能的赛道，同样会是头部企业占据各种优势，主导产业和行业的发展，而腰部和尾部企业同样会面临各种考验，甚至会残酷淘汰的局面。
一半是海水 一半是火焰
01头部效应开始显现
我们还是以事实说话。
百度
世界人工智能大会期间，百度连签三个大单。
百度在7月9日与浦发银行签署战略合作协议，双方将在人工智能、金融科技等多个领域进一步深化合作，以此实现人工智能技术在金融领域的落地和赋能。
7月11日，上海市浦东新区人民政府与百度签署战略合作。全国首个百度飞桨人工智能产业赋能中心将在浦东新区的落地，这意味着百度AI能力将切实地加速城市新一代智能管理，打造智慧城市又一标杆。
7月13日，百度紧接着与中国建材集团签署战略合作协议，双方声称将在智慧物流、数字矿山、智慧工厂、工业无人驾驶、数据中心新基建等多个领域开展合作。合作第一期已签署合同金额2700万元。整个战略合作价值将超过百亿元。
而7月14日，百度智行信息科技（重庆）有限公司（以下简称百度智行重庆公司）在重庆举行揭牌仪式。在揭牌活动的同时，百度Apollo与招商局重庆交通科研设计院、重庆车检院达成战略合作。
这是在“新基建”背景下，百度AI与行业、政府的深度结合，是百度AI创新的成果的最直接体现，赋能产业、提升效率。
我们无法细数百度人工智能领域的收获，但无法否认，李彦宏麾下的百度拥有全套AI技术。无论是面向普通消费者的智能家居、还是为行业赋能的智能出行、传统行业智能升级、AI人工智能医疗……百度的人工智能遍地落地、全面开花。
自动驾驶开放平台Apollo系统与全世界第一流的车企达成了合作， "百度大脑"技术开放平台凭借共享人工智能图像、语音、自然语言处理、用户画像等立体的核心算法与AI学习能力，为政府、企业以及普通开发者提供了完整的人工智能解决方案。
早在2018年，美国金融媒体Seeking Alpha发表文章指出：“百度的商业价值被低估了，百度是最具吸引力的AI股票之一。百度作为中国最大的搜索引擎与地图公司，在自动驾驶以及AI市场化的研究中占据了非常有利的位置。”
日前，全球权威咨询机构IDC最新发布的《中国人工智能云服务市场研究报告（2019）》显示，百度智能云不仅在整体调用量和市场份额两个方面均名列第一，在AI产品数量上，领先阿里云、腾讯云、AWS和华为云等国内外云厂商。
阿里
过去几年，阿里一直在人工智能的赛道悄然布局，人们只知道阿里一群达摩院的神秘科技人在不断的努力和创新。
但当我们每个人看到淘宝网页都不同的时候，当语言和照片都能搜索商品的时候，业内人士基本可以揣测达摩院人的辛苦付出是为了什么？
事至今日，我们非常清晰地看到达摩院设立真正的目的
一是把达摩院的 AI 基础能力放到平台上支撑所有业务。比如阿里内部跟语音识别有关的业务都会使用达摩院的底层语音平台，但会根据具体业务做定制化的改变。
二是上云，通过内部核心业务验证后，用户的接受度和满意度达到一定指标，产品上云商业化，进一步放大价值。
在“2019年云栖大会”上，阿里云智能副总裁马劲称，阿里已经完成了在AI芯片、AI云服务、AI算法、AI平台、产业AI的完整布局。
腾讯
2017年，腾讯COO任宇昕在腾讯全球合作伙伴大会上，喊出腾讯AI的战略宣言“AI in all”。
在刚刚落幕的上海世界人工智能大会中，腾讯在宣布进军人工智能新药研发的同时，首次对外公布了其“AI全景图”。
通过“AI in all”战略，腾讯搭建了以两大科技实验室（人工智能实验室、前沿科技实验室）矩阵为“双引擎”驱动的AI战舰，为消费互联网和产业互联网赋能，连接游戏、社交、金融、医疗、教育等产业，形成一层紧密的AI产业生态网络。
腾讯的AI版图围绕技术、平台和 场景三个维度进行延伸。在技术层，腾讯通过两大实验室矩阵进行技术能力储备；在平台层，通过腾讯云等，对外开放AI能力，打造AI生态；在场景层，从内部场景应用不断向外部产业化场景落地延伸，并结合场景打造产品化能力。
日前，腾讯云公有云AI，日处理图片超30亿张，日处理语音250万小时，处理自然语言超千亿句，为超过200万客户提供服务；在消费互联网领域，腾讯的AI已服务10亿级用户，应用于腾讯内部游戏、内容、社交等100多个产品；在产业互联网中，腾讯AI已覆盖教育、出行、文旅、零售、工业、政务、金融、医疗等各行各业。
华为
早在2018年全联接大会上，华为发布的AI战略部署与全栈全场景AI解决方案。而其中提到的“全栈”就是一个全面的AI解决方案，它包含了芯片、芯片使能、训练和推理框架和应用，“全场景”就是部署的内容，包含公有云、私有云、各种边缘计算、物联网行业终端以及消费类终端等全场景。
华为用5年时间来提高AI计算所消耗的算力，使得全球计算产业进入了新的智能能时代，而这一产业预计2023年市场规模要超过2万亿美元。为了早日实现这一充足的AI算法，华为团队从2017年开始了探索新的AI处理器体系结构。
华为AI系列产业中除了达芬奇架构以外还有昇腾芯片、Atlas系列产品矩阵、麒麟芯片、云+端的 AI 开发平台等等产品都将为科技领域带来新的进程。
中国信息通信研究院统计预测数据显示，2020年全球人工智能市场将达到6800亿元人民币。中国四大科技公司BATH——百度、阿里、腾讯、华为都在争抢这块炙手可热的市场而且各有建树、布局各所长、百花齐放。
02另一半是海水
据乌镇智库发布的《全球人工智能发展报告》显示，仅2012年到2016年，全球人工智能企业就新增5154家，融资规模达224亿美元，占2000到2016年累积融资规模的77.8%；其中，光2016一年的融资规模就达到了92.2亿美元，是2012年的近6倍，相当于2000年到2013年13年间总融资额之和。
在大批投资人看来，人工智能是继蒸汽机、内燃机和互联网之后的第四次生产力革命。
但是事情发生逆转。
资本不再躁动
一则数据显示，2018年全年有将近90%的人工智能公司处于亏损状态。
清科私募通的数据显示，截至2019年6月14日，中国AI领域的投资事件为129起，这个数字是2018年的41.3%，更是不到2017年的三分之一。
IT桔子的统计数据则显示，2018年是我国AI领域的投资顶峰。当年AI领域共有668起融资，融资金额为1196亿元。而截至2019年第二季度结束，我国AI领域的融资有155起，融资金额为341亿元，均不到2018年全年的三成。
中国信通院数据统计2019年一季度中国AI领域的融资金额为30亿美元，同比下降55.8%。这个数字在全球融资总额中占比为23.5%，比2018年同期下降了29%。
资本没有了耐心，过去资本主要看算法和获奖，逐渐变成了看落地场景和订单。
由于初期期望值较高，资本大量流入造成人工智能行业出现泡沫。
如果未来人工智能在发展上没有出现明显进步，该行业可能会从高速发展期转向瓶颈期，人工智能创业企业的估值将出现下降。
场景落地少变现能力差
计算机视觉是AI领域目前的最大赛道。公开资料显示，人工智能产业链主要分为基础层、技术层和应用层三个层面，其中技术层面包括计算机视觉、语言识别、深度学习等。
IDC上述报告显示，2018年中国计算机视觉应用市场达7.5亿美元，占据当期国内人工智能市场规模的四成以上。
事实上，AI创业公司的头部厂商几乎都聚集在计算机视觉领域------安防。而这一领域都是BATH的传统势力范围，如果没有长足的技术进步，本来已经是红海的赛道上将更加拥挤不堪，同时安防属于政府项目，要求高，回款周期长，势必给资金实力不雄厚创业型人工智能企业带来影响。这从旷视IPO的起起落落可见一斑。
深度学习没有质的突破
相比于大家在机器视觉与语音识别领域杀得刺刀见红，深度学习模型在新领域突破的举步维艰似乎才是真正的麻烦。
经过了数年的发展，目前深度神经网络算法仍处于“黑箱阶段”，轻微扰动导致的严重的对抗识别的范例尚无法得到有效解释和解决。
对此，图灵奖得主、清华大学姚期智院士曾公开表示称：深度神经网络能产生的“价值有限”，即使未来实现了算法的透明化，其结果也很可能“令人失望”；在他看来，与其对现有的神经网络模型小修小补，不如另起炉灶，“探索新路径，寻求突破。”
问题是探索新的路径需要市场时间和真金白银，这又有多少企业能承受得起？
尽管面临各种各样的问题，但我们依旧坚信，随着“新基建”不断深入，企业数字化转型和产业互联网的不断推进，产业智能互联的数据基础设施不断完善，人工智能必将从理性回归走向飞跃。