「AI能否真正落地，我們在今年拭目以待。很多行業獨角獸能不能變成龍也是這兩年的事。」在今年的一場讀書品鑑會上，華創資本合伙人熊偉銘這樣表示。
說這話時，華創資本投出的AI晶片獨角獸創業公司深鑒科技CEO姚頌也坐在台下。20天前，深鑒科技宣布被FPGA（現場可編程門陣列）巨頭美國賽靈思公司收購，一時間行業里關於人工智慧盈利和出路的討論甚囂塵上。
火熱了幾年的人工智慧在近年面臨著一場關乎落地的大考。
作為AI發展勢頭極為迅猛的一大市場，中國的AI產業的吸金之路從未停止過。根據億歐與阿里研究院發布的《2018中國投資市場研究報告》，中國AI投資市場的投資額以一種歪歪扭扭卻堅定向上的態勢，不斷拔高著它的數值。
這些錢都花哪兒去了呢？
人工智慧的發展離不開三大要素：大數據、大規模計算能力和深度學習算法；而人工智慧企業的發展則離不開數據儲備、計算架構和硬體服務和專業的人才。在起步階段，人工智慧初創企業往往會因研發成本過高而導致虧損。 另一方面，人工智慧迅速發展與人才儲備相對缺乏的問題也使得AI人才的需求量激增：通過領英平台發布的AI相關職位數量，從5萬達到超過44萬隻用了兩年時間。
企業不僅需要程式設計師，還需要科學家。根據領英發布的《全球AI領域人才報告》，優秀的AI人才早已成為了當下各企業追逐的焦點。目前，中國AI領域人才擁有量為18232人，占全球的8.9%，遜色於美國的13.9%。因此，中國本土高層次的AI人才極為稀缺，在發展人工智慧這一前沿領域仍更多地依賴於引進大量的海外高端人才，這也使得「百萬年薪」在這個領域極為常見。如果要從百度、微軟亞洲研究院等大公司挖人，更是動輒上千萬。這也是人工智慧企業付出的巨大成本之一。
那麼， 人工智慧企業創造出了什麼呢？
按照產業周期來劃分的話，整個AI可以分為基礎層、技術層和應用層。目前中國人工智慧創業公司井噴，投資市場主要關注於技術層和應用層。從技術的角度可以分類為計算機視覺、深度學習、語音識別等，應用領域則主要集中於醫療、安防、交通、金融等領域。以目前的數據來看，企業服務行業的投資頻數遠高於其他行業，大部分提供企業服務的公司具備某項技術能力，為各行業提供解決方案。這說明，儘管AI的發展得到了技術和產業界的一致響應，但目前的應用性產品仍以行業應用為主，能夠盈利的產品更是如此，比如說專注於物聯網的曠視科技、專注於視頻行業的極鏈科技等，都是以實際的應用方案來博得了消費者的青睞。
可以說，只有在具備商業化能力，能夠把科技轉化為服務的情況下，企業才有更大的可能性去實現一個正面的營收。
以目前的情況來看，最容易產生收入的是2G（面向政府）的項目，它切掉的是政府集中採購預算這塊蛋糕。
每一年，政府在智慧城市、平安城市等方面都有固定的投入預算，需要在規定的時間內把這些錢花完，這是一個固定的市場，所以創業者的目標很清晰，看到錢就在那裡，只要能夠滿足政府的要求，就能立馬拿到錢，現金流很好。典型的例子就是在安防領域表現出色的CV（計算機視覺）四小龍，根據IDC提供的數據，商湯科技、依圖科技、曠視科技、雲從科技四家占據了近70%的市場份額。
相比較來說，2B（面向企業）的項目商業化的速度就會慢一些。人工智慧帶給B端企業的價值有四類：開源、避險、節流、增效，且價值依次遞減。
最受企業歡迎的當然是開源，用了AI產品之後就能帶來更多的客戶，賺到更多的錢，但是這類公司很少。比如AI+零售，通過AI可以在線下分析顧客的購買行為，據此對其進行精準推薦，提高顧客消費，就是一種開源。避險切掉的也是企業的預算，比如一些做企業網絡安全的產品就很受B端企業歡迎。大多數AI產品在做的是節流和增效的事情，並不能直接產生商業價值。比如一些智能客服來替換掉人工客服，機器人替換掉服務員。但是這裡的問題是，企業很難算清楚這筆帳：省下來的錢能否有效覆蓋掉在AI上的投入成本。所以這類企業在商業化上就會慢一些。
2C（面向消費者）類的產品從一些角度來講難度最高、不確定性也最大。因為是要面對大量的C端群體，所以它不僅要有好的技術，還要是一個好的產品，最終賣的是「人性」。
2C的人工智慧產品做好了市場當然是很大的，但這對於投資人來說也是很大的挑戰，因為它不像2G或者2B的企業一樣有固定的路徑可尋，不管是資訊類、小程序、還是硬體，每一次押注都是冒險。
總之，人工智慧離用戶越近越容易盈利，當然難度也越大，需要整合的工作也越多。
中國信通院雲計算與大數據研究所於11月12日發布的《投資與科技調研報告（2019年）》中認為，我國資本市場正面臨著產業投資的歷史性機遇，5G、人工智慧、工業網際網路、大數據、雲計算等科技領域將成為我國產業投資的優質賽道。報告指出，當前，新一輪科技革命和產業變革席捲全球，隨著 5G、物聯網、視聯網、人工智慧、區塊鏈、雲計算、大數據等技術的發展，金融與科技正在加速融合。
值此之際，如何通過各種手段，將人工智慧企業的發展拉到正路上來，是每一家AI企業都需要進行的思考。人工智慧真正的商業價值何在，又該如何實現？只有對這些問題進行了深入的研究，我們才能對AI盈利有所期待，AI企業的春天，才會到來。