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<card title="比尔·盖茨的这瓢冷水泼得很及时_砍柴网">
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	<p align="center"><big>比尔·盖茨的这瓢冷水泼得很及时</big></p>
	<p align="right">2018-03-03 11:48</p>
	<p><p align="center"><img src="https://img.huxiucdn.com/article/cover/201803/03/093904145969.jpg?imageView2/1/w/800/h/600/|imageMogr2/strip/interlace/1/quality/85/format/jpg" /></p><br />
近日，比尔&middot;盖茨在CNN接受记者采访谈及当前AI的发展态势时，给出了自己的观点。总体而言，比尔&middot;盖茨的核心观点是：虽然中国AI发展迅速，扶持力度巨大，但他不认为中国能在AI方面超越美国，中国的位置会是第二名。<br />
此言一出，立即在业内引起了强烈的反响。毕竟中国这两年在AI领域，从国家到企业都纷纷发力，外媒的多数评论也是中国AI产业正在超越美国。事实究竟如何？<br />
尽管AI的概念、应用等五花八门，但业内公认的事实是作为AI基础层（算力支撑）的芯片是衡量企业在AI产业中竞争力高低的首要指标之一。而从算力看，目前主要的人工智能芯片为GPU（其通用性最高），计算能力比CPU大约提高了5倍（效率最高），存储能力则高出2至4倍。<br />
而根据麦肯锡数据显示，在当前全部图形芯片市场中，英特尔占据71%的市场，英伟达的市场份额为16%。也就是说在目前公认的通用性最强的AI芯片领域，美国企业基本占据了90%左右的市场份额，具有自然的垄断优势。<br />
<p align="center"><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/201803/02/191035132559.jpg" /></p><br />
此外，IBM、谷歌、亚马逊、高通、苹果、微软等同样热衷于AI芯片的研发。<br />
2016年，IBM宣布投入类脑芯片的研发，推出TrueNorth，集成了54亿个硅晶体管，内置了4096个内核，100万个&ldquo;神经元&rdquo;、2.56亿个&ldquo;突触&rdquo;，能力相当于一台超级计算机的同时，功耗却只有65毫瓦。<br />
谷歌同样研发出专门为机器学习应用而设计的专用芯片TPU，搭载该芯片的第二代AlphaGo，去年得以大展拳脚，而进入到今年，其已经开始以每小时6.5美元的价格向第三方开放（商用）。<br />
而亚马逊已经开始设计定制人工智能芯片，将用于未来的Echo设备，并提升Alexa语音助手的品质和响应时间。<br />
另外，据腾讯研究院去年发布的《中美两国人工智能产业发展报告》显示，从基础层的芯片企业数量看，中国拥有14家、美国33家，中国仅为美国的42%。这一比例在与另外的与AI相关的技术层（是美国企业的46%）和应用层（是美国企业的62.3%）企业数量相比，占比最低。<br />
<p align="center"><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/201803/02/190328969781.jpg" /></p><br />
与此同时，在融资方面，该报告显示，在美国人工智能企业中，融资占比排名前三的领域为芯片/处理器融资315亿占比31%，排名第一，相比之下，中国处理器/芯片投资事件比重排名仅第四，占比7.55%。<br />
而另据领英发布的《全球AI领域人才报告》显示，基于领英平台的全球AI领域技术人才数量超过190万，其中美国相关人才总数超过85万，高居榜首，中国的相关人才总数仅为5万人，位居全球第七。其中美国的AI基础层人才占比超70%，集中度很高，而中国在应用技术层的人才分布广泛，例如在机器人、图像识别、精准营销和自动驾驶等领域。俗话说缺哪儿补哪儿，但在AI产业中，我们看到的反而是缺哪儿躲哪儿。<br />
不知业内看到上述的事实作何感想？我们看到的是，尽管我国政府及相关投资机构和企业不惜重金投入AI产业，但在最底层的芯片层面，无论是从事的企业数量、投入资金和人才的倾斜度上均是最弱的。这是否间接反映出整个中国AI产业链普遍倾向于短期获利和可带来市场&ldquo;眼球效应&rdquo;的技术和应用，而刻意规避投资大，见效慢，门槛高的AI芯片？<br />
如果不能在底层芯片层面占据一定优势，中国AI产业超越美国几乎是不可能的，而此前PC和移动互联网时代因芯片受制于人的局面依旧会延续到AI时代。<br />
其实只要我们仔细看外媒对于中国AI产业的报道，之所以称中国在AI将超越美国，更多依据是在AI领域，中国政府及机构的投资规模，如&ldquo;2017年7月，中国国务院发布了一份雄心勃勃的政策蓝图，宣称要在2030年成为&ldquo;世界主要的AI创新中心&rdquo;。该计划的目标是到2020年将中国核心AI产业的规模扩大到1500亿元(约合240亿美元)，到2025年将达到4000亿元(约合630亿美元)。<br />
相比之下，美国的研究部门在特朗普政府的领导下正失去资金支持和战略眼光，据美国科学促进会(AAAS）的数据显示，白宫计划在2018年将科学和技术研究经费削减15%等&rdquo;的此类对比报道经常见于外媒的报端。<br />
另据CB Insights的数据，在对AI初创公司的资助上，中国已经超越美国成为世界第一大国，即2017年中国占全球人工智能启动资金总额的48％，而美国仅为38％。<br />
<p align="center"><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/201803/02/190357393647.jpg" /></p><br />
<p align="center"><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/201803/02/190423138379.png" /></p><br />
当然我们在此并非否认政府及企业和投资机构对于AI产业的大力投入，但所谓好钢要用在刀刃上。就像我们前述，在与AI产业相关的基础层、技术层和应用层中，核心的基础层投资力度最小，势必会削弱我们AI产业整体的投资效率。<br />
其次，政府相关部门过度的投资对于激励企业在AI产业中的创新和商业化也未必全是正面影响，最典型的表现就是去年一度引发业内争议的国内AI第一股的科大讯飞。争议的核心是在政府补贴AI业务的情况下，其AI相关的营收和利润却鲜见增长且在整体营收中占据相当小的比例，其AI第一股是否名不副实？<br />
最后就是大量资金的涌入，尤其是投资机构或者其他企业，难免会有追求短期利益的投机者，这点从近期在中国AI产业中刚刚崭露头脚的矿视、商汤等AI初创企业被传出正计划进行首次公开募股(IPO)可见一斑。<br />
最后需要说明的是，去年中国的商汤科技与香港中大-商汤科技联合实验室，在CVPR和ICCV（2017年度举办的两大全球顶级视觉学术会议），以43篇的论文发表量，领先于谷歌、Facebook等国际巨头，居亚洲第一。此举也普遍被业界认为是中国AI在学术层面也超越美国的又一例证。<br />
但事实是，中国在人工智能领域出版的论文数量，自2011年至2015年创下了超过 4.1 万的纪录，当时美国排名第二，大约为 2.55 万。然而考虑到加权引文中国的影响力只排名 34 位，这表明大多数论文的质量不如美国（美国的加权引文影响排名第4）。<br />
而在 SCI 收录的人工智能领域论文里，中国学者的论文数量从 2014 年就已经成为全球第一。不过数量第一并不代表质量第一。考验论文质量的重要因素就是其论文的全球引用量，在这个指标上，美国依然占据首位。<br />
<p align="center"><img src="https://img.huxiucdn.com/article/content/201803/02/190537924827.jpg" /></p><br />
综上所述，我们认为，比尔&middot;盖茨近期所言的中国在AI产业不能超越美国，虽然有失偏颇，但也不是全无根据和道理。毕竟差距是存在的，尤其是在核心的基础层领域，我们的AI发展策略也不是没有值得商榷之处。<br />
在国外媒体普遍为中国AI产业唱赞歌，而我们的AI产业开始显现出傲娇之时，比尔&middot;盖茨的这瓢冷水泼得还是有意义和价值的。<br />
（作者：孙永杰 &nbsp; &nbsp;原文链接https://www.huxiu.com/article/234388.html）<br /></p>
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