互联网流量作弊的秘密迅雷创建者程浩：AI只做新技术提供商死路一条！

朋友大家好，我是程浩，迅雷创建者，今天专注网络各个领域的融资。这一年来我看了许多AI各个领域的创业项目，很多都是新技术历史背景的创业者，找到两个广泛难题：

1、有新技术但没好的桥段，“拿著镰刀去找木头”十分广泛；

2、新技术创业者如果只定位做新技术服务商，而不直接面向用户/顾客提供总体解决办法，将来价值不会更加小，不往下游回头可能性十分大，甚至是死路一条；

为什么说道将来只做新技术服务商价值不会更加小，甚至死路一条？因素有几点：

■ 将来很多根基新技术服务都是大该公司的赛车场，会付费：

以音韵辨识来说，除科大讯飞之外，目前百度、阿里也早已杀进这个各个领域，搜狐认同也在格局中的。不光是音韵辨识，还包括语义解读、翻译成等等，将来这些占有统计数据绝对优势的大该公司会提供这样的根基服务。人就没有想车费，你也就别指望靠Java初始化去赚。所以尽管这些各个领域今天还可赚到点小钱，但难以成为一个长久的生意。

■ 依托于演算法的技术壁垒不会越来越低：

打个比方，苹果公司20.7年公布第一款iPad时，没人懂IOS编程语言，今天满大街都是。正如现在各的大学的计算机专业，都争相开办神经网络科目，将来人材不缺，这不会纳较低整个企业的转入门槛。

同时随着GoogleTensorFlow等生态系的成熟，很多各个领域会有军事训练好的建模可以用来参照（出有demo不会更慢），创业者只要有充足的统计数据来军事训练变量就好了。所以将来演算法的壁垒不会越来越低，如果这个该公司的核心竞争能力是演算法，那将十分危险。

除此之外，在一些“非关键应用于”上，两个演算法两者之间的细微差异只不过对用户感官非常显著。与此比较不应的，统计数据壁垒毕竟非常明显。最近这一年中国涌现了一二十个“人工智能看医学影像”的该公司，这个生意里头，怎么获得海量的、精确的、标示过的统计数据，比谁的演算法好要有价值的多。

■ 新技术服务商如果不直接面向用户/顾客提供总体解决办法，则更容易被下游碾压：

对于新技术服务商和演算法类该公司，如果你的技术壁垒过于低，下游很有可能直接把你的事情做了。这样的范例比比皆是。大家告诉安防各个领域的海康和大华，他们每买一颗摄像机会配备一枚海思晶片，运营MPEG-计划和用作脸辨识、人证合一相关的演算法。

这个各个领域的演算法服务商就很危险。第一，海思作为晶片服务商，在自己的Chipd上跑自己的演算法是理所当然，所以很更容易就不会把演算法服务商的事儿替代了。其次更加可能的是，将来海康和大华，不会把演算法服务商和海思的什么事都做了。今天只是自己研制团队做的晶片和演算法还过于好。一旦大概，不会立马取代。所以即使海思晶片有一定技术含量，但对海康这样近2000亿估值的该公司，他们占有垄断性的市场占有率，不想做到赢家通吃上下游。

此外还有在SLAM各个领域，应用于基于三角测距triangulation的激光雷达，专做机械人行进车身的服务商，将来也很危险。主要是技术壁垒没有那么低，其下游最重要的顾客扫地机械人，只要销售量一大就不会考虑到自己做。因为这事儿毫无门槛，因此只做新技术服务商，更容易被下游延伸到自己的的业务各个领域。

另外即使在有一定新技术门槛的企业，新技术服务商的日子同样并不好过。正像被AMD并购的Movidius，专注操作系统的感官处理晶片。以前大疆无人机是其主要顾客之一。但难题是大疆统治者了消费者级无人机消费市场，所以大疆很大自然的开始做自己的晶片。按说晶片的技术壁垒非常较低，但只要企业集中度低，像苹果公司、LG、华为还有今天的小米，都自由选择了自己做智能手机处理器。

这只不过是一个产业链通用规律：如果一个产业链有很多节目，在某一个节目有一个垄断者，那么这个垄断者就有向上下游延伸的机会，即使不延伸也不会把整个产业链的大部份收益吃。正如以前的PS产业链，有缓存、硬碟、应用程序、整机……但XP和AMD却赚到回头了绝大部分收益。