经济学人总结17年AI领域并购趋势：谷歌领跑，人才竞争白热化

截至2017年12月，全球完成AI领域的合并与收购额高达213亿美元，比2015年多出26次交易。充斥着万众期待、大肆宣传与激烈竞争的AI领域，如同当年加州淘金热潮般蓬勃爆发。

无论是在好莱坞电影或是新闻，2017年都充斥着无数人工智能（AI）与人类思维博弈的热议。而摆在眼前的竞争并不只是在人与电脑间，而更多存在于不断疯狂烧钱、投资并寄期望于成为全球AI领导者的科技大佬之间。

世界上最大的科技公司，无论国内或者国外，比如Alphabet（谷歌的母公司）、Amazon、Apple、Facebook、IBM和微软纷纷投入了巨资来发展AI。下图显示了截至2017年12月，全球AI领域合并与收购额高达213亿美元，比2015年多出26次交易。（数据由PitchBook提供）

全球人工智能领域合并与收购交易

研究人工智能的分支机器学习是这些被收购公司的共同点。

计算机在数据中筛选，进行模式识别，并做出预测。这项技术被应用在科技产业的所有应用规则中，如在线广告精准投递、产品推荐、增强现实以及无人驾驶等领域。Uber的AI研究带头人ZoubinGhahramani认为AI将给人类带来的转型如同计算机当初带来的那般深刻。

我们可以从数据库（database）的发展来窥见AI的潜在影响。从1980年代起，数据库拥有不断压缩信息存储的成本、洞悉市场并掌控如库存管理等基于数据分析后的事务。数据库代表了第一代软件系统；而AI无疑将会成为下一个，风投公司AndreessenHorowitz的FrankChen说。谷歌的Gmail邮件系统（译者注：smartreply功能）通过扫描e-mail的内容判断这封邮件的意义，用户可在移动设备上一键式快速回复，这就是未来已来的例子。

伴随着个人电脑与智能手机兴起的上一波科技浪潮，AI极有潜力令科技大佬们重新调整当前的业务，并创造出全新的事业。在这种情况下，危机意识在所难免，如果一家科技型公司不以AI作为核心竞争力，那就意味着你将事业办在了门外，杰夫？贝索斯（JeffBezos）的副手，Amazon全球消费者部门（worldwideconsumer）首席执行官JeffWilke说道。

充斥着万众期待、大肆宣传与激烈竞争的AI领域，如同当年加州淘金热潮般蓬勃爆发。

虽然百度、阿里巴巴等国内企业纷纷投资并在本土市场部署应用AI，但大多数显著有成效的公司仍集中在西方。Alphabet被广泛认为处于领先位置，其拥有许多最著名的研究人员，多年来从AI获取了巨大收益。但这场竞争才刚刚开始，在接下来的几年中，科技巨头们将在三条道路上展开激烈的交锋：为训练企业的大脑而争夺人才；在现有业务中使用机器学习，使之比对手更富效能；在AI的帮助下创造新的利润中心。

最疯狂的竞争是获取人才，因为懂得AI技术的研究者比懂得数据或运算能力的人才要稀有的多。对于AI人才，尤其是能够运用机器学习技术与开创性的方式处理大数据的的人才，企业需求像气球般膨胀，远比学习此类技术的学生多。

微软公司的GurdeepSinghPall说，如今AI系统就像雨人/白痴天才一样，它们在擅长的领域表现出色，但如果你没有正确的使用它们，那就是个灾难。招募到合适的人对于一家公司能否生存至关重要（一些初创公司正是由于缺乏合适的AI技能而失败），以至于从高校中争夺教授甚至未毕业的研究生成为了一种潮流。

招聘会热闹的就像黑色星期五的沃尔玛超市。

卡内基？梅隆大学（CarnegieMellonUniversity’s）计算机科学学院的院长AndrewMoore说，他们是研究AI的先驱机构之一，其机器人部门于2015年被Uber高调抢到。而像今年在加州长滩举办的神经信息处理系统（NIPS）这种学术会议，也因可以挖到人才而备受瞩目。最好的人选则是学术界的名人：Facebook的YannLeCun和谷歌的GeoffreyHinton，这两位都是教授出身且仍与大学保持从属关系，以便招收到其他学生。如果巨额工资的吸引力还不够，企业拥有的私有化数据也会帮助招揽人才。

如果吸引人才的方式都不奏效，大公司们干脆粗暴的买下整个初创公司。

科技业第一次关注的交易是2014年谷歌以5亿美元重金购入DeepMind，KUKA机器人电路板维修，这家初创公司既没有收入也没有可投向市场的产品，但却拥有一个深度学习研究人员的团队，在完成收购后，他们设计了一款程序，即打败围棋世界冠军的AlphaGo。其他的公司也纷纷出手，甚至买下一些亏损的初创公司，交易不会以通常的未来收益或销售额来评估，而是按照每个员工500-1000万美元来提供报价。

科技巨头们内部的AI应用

这些公司对于如何对待员工有着不同的理念。

诸如微软和IBM的公司花重金投入AI研究，并刊发出大量的论文（见图2），但并不要求研发人员去开发赚钱的业务。另一方面如Apple和Amazon等并没有太多AI研究主动权的公司则期望所有的AI应用都投入到产品中，并对他们的工作守口如瓶。谷歌和Facebook则介于关注是否让研究人员致力于赚钱的项目中。

2000-2016年人工智能相关研究论文数（五大AI会议），数据来源：多伦多大学AjayAgrawal和AmirSariri

激烈的人才竞争也会导致原本保密型企业变得更加公开化。

如果你告诉他们‘过来一起干吧，但不要告诉别人你在做什么’，那些人是不会来的，因为你会毁了他们的职业生涯，Facebook的AI研究中心负责人LeCun解释道。保密与吸引人才之间的权衡也同样困扰着国内的科技企业，他们正试着在海外开设分支机构并招募美国研究人员。百度分别于2013以及2017年在硅谷开设了两家AI研究实验室。西方的AI人才虽然给予他们高度的评价，但仍更愿意去往相对透明的美国公司。

如果这些公司能够吸引到合适的AI人才，其效果就是呈指数级的扩展他们的劳动力。

AndreessenHorowitz公司的BenedictEvans说，拥有AI，就如同拥有100万名实习生提供生产力。这种计算能力被整合到企业现有的业务当中。AI最显著的优势是预测客户需求。举个例子，四分之三在Netflix观看视频客户和超过三分之一在Amazon上购物的客户都会对网站自动推荐的内容做出反应。拥有Instagram的Facebook利用机器学习识别帖子、照片和视频的内容，并向用户展示相关内容，这种技术也同样应用在对垃圾帖子的过滤上。从前他们按照时间顺序来排列帖子，但通过这种按相关性推送帖子和广告的方式使得用户的互动性更强。

Facebook的应用AI团队负责人JoaquinCandela说，如果没有机器学习，Facebook可能永远无法达到今天的规模。那些在搜索领域没有采用AI或较晚使用AI的公司，如Yahoo及其搜索引擎，还有微软的Bing，相对来说就比较挣扎了。