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人工智能的电网、电池之战
人工智能巨头们并非只是在寻找下一个深度学习的跑道上竞赛。目前它们与小型人工智能创业公司还有一战，因为一些小型创业公司正在利用机器学习革新某些产业。这是将人工智能“电能”分配进经济体系的两种不同方式的较量：七巨头的“电网”式与创业公司的“电池”式。这场较量的结果将决定人工智能的商业格局——垄断、寡头或是数百个公司自由竞争。
“电网”式的目标就是将机器学习的力量转化成标准化服务，可以由任何公司购买，无论是达成学术目的还是个人使用都可以通过云计算平台实现共享，甚至可以免费使用。这个模式中，云计算机平台就是电网，作用是根据用户提供的不同数据，实现复杂机器学习最佳化。“电网”式可以降低专业门槛，提升云人工智能平台的功能。连入“电网”就能让有大数据的传统公司轻易使用到最棒的人工智能，而不用将优化人工智能作为核心工作。当然，应用机器学习绝非将电力输入房屋那么简单（恐怕也永远不会这么简单），但是这些云平台后面的公司如谷歌、阿里巴巴、亚马逊等希望扮演公共事业公司的角色，管控“电网”并收取费用。
谷歌的TensorFlow是一个打造深度学习模型的开源软件生态系统，虽仍需要一些人工智能专家运营，但已经展现出这个模式的雏形。2015年，谷歌的人工智能专家创建了TensorFlow，借助TensorFlow，公司的工程师可以更容易地提高搜索和语音识别服务的精确性。在将TensorFlow开放给公司内部工程师数月后，谷歌宣布软件免费向全球开放。近3年后，这一机器学习平台成为人工智能工程师使用机器学习开发新应用的首选工具。这个平台的客户之一保险巨头安盛（AXA），就利用TensorFlow开发了可预测高昂保费的交通事故的系统。2017年，云服务基础设施的市场规模约为400亿美元，亚马逊和微软占据了大半江山，谷歌位居第三。借助TensorFlow，谷歌希望自己的云服务市场份额在5年内跃升至第一。在未来，大力投资人工智能的传统公司为了让自身搭建和运行人工智能的成本更低，会向云服务提供商砸下重金，购买“电网”服务。
相对较小的人工智能创业公司则选择了另一条路：为各行各业打造具有高度针对性的人工智能“电池”，这时“电网”还没有成形。这些创业公司靠的是深度而非广度。它们不打算提供通用型的机器学习能力，而是为特定目的打造产品、打磨算法，如医疗诊断、抵押贷款和自动无人机等。它们把宝押在了传统商业日常运营中，众多琐碎细节无法很好地跟通用网络契合在一点上。准确地说，这些创业公司不是要让传统公司“用标准的”人工智能，而是为传统公司量身打造能即刻融入公司正常流程的人工智能。
现在判断“电网”式和“电池”式孰优孰劣为时尚早。谷歌这些巨头在缓慢向世界伸出触角，而中国和美国的创业公司则在激烈争夺新领域、加强自己面对七巨头的竞争力。这场份额争夺战将最终决定新的经济格局：是七巨头获得大部分利润，成为人工智能时代的超级公共事业公司，还是由更多新公司瓜分巨大的蛋糕？