比爾·蓋茨的這瓢冷水潑得很及時

近日，比爾·蓋茨在CNN接受記者採訪談及當前AI的發展態勢時，給出了自己的觀點。 總體而言，比爾·蓋茨的核心觀點是：雖然中國AI發展迅速，扶持力度巨大，但他不認為中國能在AI方面超越美國，中國的位置會是第二名。

此言一出，立即在業內引起了強烈的反響。 畢竟中國這兩年在AI領域，從國家到企業都紛紛發力，外媒的多數評論也是中國AI產業正在超越美國。 事實究竟如何？

儘管AI的概念、應用等五花八門，但業內公認的事實是作為AI基礎層（算力支撐）的芯片是衡量企業在AI產業中競爭力高低的首要指標之一。 而從算力看，目前主要的人工智能芯片為GPU（其通用性最高），計算能力比CPU大約提高了5倍（效率最高），存儲能力則高出2至4倍。

而根據麥肯錫數據顯示，在當前全部圖形芯片市場中，英特爾佔據71%的市場，英偉達的市場份額為16%。 也就是說在目前公認的通用性最強的AI芯片領域，美國企業基本佔據了90%左右的市場份額，具有自然的壟斷優勢。

此外，IBM、谷歌、亞馬遜、高通、蘋果、微軟等同樣熱衷於AI芯片的研發。

2016年，IBM宣布投入類腦芯片的研發，推出TrueNorth，集成了54億個矽晶體管，內置了4096個內核，100萬個“神經元”、2.56億個“突觸”，能力相當於一台 超級計算機的同時，功耗卻只有65毫瓦。

谷歌同樣研發出專門為機器學習應用而設計的專用芯片TPU，搭載該芯片的第二代AlphaGo，去年得以大展拳腳，而進入到今年，其已經開始以每小時6.5美元的價格向第三方開放 （商用）。

而亞馬遜已經開始設計定制人工智能芯片，將用於未來的Echo設備，並提升Alexa語音助手的品質和響應時間。

另外，據騰訊研究院去年發布的《中美兩國人工智能產業發展報告》顯示，從基礎層的芯片企業數量看，中國擁有14家、美國33家，中國僅為美國的42%。 這一比例在與另外的與AI相關的技術層（是美國企業的46%）和應用層（是美國企業的62.3%）企業數量相比，佔比最低。

與此同時，在融資方面，該報告顯示，在美國人工智能企業中，融資佔比排名前三的領域為芯片/處理器融資315億佔比31%，排名第一，相比之下，中國 處理器/芯片投資事件比重排名僅第四，佔比7.55%。

而另據領英發布的《全球AI領域人才報告》顯示，基於領英平台的全球AI領域技術人才數量超過190萬，其中 美國相關人才總數超過85萬，高居榜首，中國的相關人才總數僅為5萬人，位居全球第七。 其中美國的AI基礎層人才佔比超70%，集中度很高，而中國在應用技術層的人才分佈廣泛，例如在機器人、圖像識別、精準營銷和自動駕駛等領域。 俗話說缺哪兒補哪兒，但在AI產業中，我們看到的反而是缺哪兒躲哪兒。

不知業內看到上述的事實作何感想？ 我們看到的是，儘管我國政府及相關投資機構和企業不惜重金投入AI產業，但 在最底層的芯片層面，無論是從事的企業數量、投入資金和人才的傾斜度上均是最弱的。 這是否間接反映出整個中國AI產業鏈普遍傾向於短期獲利和可帶來市場“眼球效應”的技術和應用，而刻意規避投資大，見效慢，門檻高的AI芯片？

如果不能在底層芯片層面佔據一定優勢，中國AI產業超越美國幾乎是不可能的，而此前PC和移動互聯網時代因芯片受制於人的局面依舊會延續到AI時代。

其實只要我們仔細看外媒對於中國AI產業的報導，之所以稱中國在AI將超越美國，更多依據是在AI領域，中國政府及機構的投資規模，如“2017年7月，中國國務院發布 了一份雄心勃勃的政策藍圖，宣稱要在2030年成為“世界主要的AI創新中心”。該計劃的目標是到2020年將中國核心AI產業的規模擴大到1500億元(約合240億美元 )，到2025年將達到4000億元(約合630億美元)。

相比之下，美國的研究部門在特朗普政府的領導下正失去資金支持和戰略眼光，據美國科學促進會(AAAS）的數據顯示，白宮計劃在2018年將科學和技術研究經費削減15 %等”的此類對比報導經常見於外媒的報端。

另據CB Insights的數據，在對AI初創公司的資助上，中國已經超越美國成為世界第一大國，即2017年中國占全球人工智能啟動資金總額的48％，而美國僅為38％。

當然我們在此並非否認政府及企業和投資機構對於AI產業的大力投入，但所謂好鋼要用在刀刃上。 就像我們前述，在與AI產業相關的基礎層、技術層和應用層中，核心的基礎層投資力度最小，勢必會削弱我們AI產業整體的投資效率。

其次，政府相關部門過度的投資對於激勵企業在AI產業中的創新和商業化也未必全是正面影響，最典型的表現就是去年一度引發業內爭議的國內AI第一股的科大訊飛。 爭議的核心是在政府補貼AI業務的情況下，其AI相關的營收和利潤卻鮮見增長且在整體營收中佔據相當小的比例，其AI第一股是否名不副實？

最後就是大量資金的湧入，尤其是投資機構或者其他企業，難免會有追求短期利益的投機者，這點從近期在中國AI產業中剛剛嶄露頭腳的礦視、商湯等AI初創企業被 傳出正計劃進行首次公開募股(IPO)可見一斑。

最後需要說明的是，去年中國的商湯科技與香港中大-商湯科技聯合實驗室，在CVPR和ICCV（2017年度舉辦的兩大全球頂級視覺學術會議），以43篇的論文發表量， 領先於谷歌、Facebook等國際巨頭，居亞洲第一。 此舉也普遍被業界認為是中國AI在學術層面也超越美國的又一例證。

但事實是，中國在人工智能領域出版的論文數量，自2011年至2015年創下了超過 4.1 萬的紀錄，當時美國排名第二，大約為 2.55 萬。 然而 考慮到加權引文中國的影響力只排名 34 位，這表明大多數論文的質量不如美國（美國的加權引文影響排名第4） 。

而在 SCI 收錄的人工智能領域論文裡，中國學者的論文數量從 2014 年就已經成為全球第一。 不過數量第一併不代表質量第一。 考驗論文質量的重要因素就是其論文的全球引用量，在這個指標上，美國依然佔據首位。

綜上所述，我們認為，比爾·蓋茨近期所言的中國在AI產業不能超越美國，雖然有失偏頗，但也不是全無根據和道理。 畢竟差距是存在的，尤其是在核心的基礎層領域，我們的AI發展策略也不是沒有值得商榷之處。

在國外媒體普遍為中國AI產業唱讚歌，而我們的AI產業開始顯現出傲嬌之時，比爾·蓋茨的這瓢冷水潑得還是有意義和價值的。