一寸明言：數據驅動的技術導向，是人工智能的高門檻，創業者幾乎難以跨越。
在逐風口而居的投資者眼中，人工智能已經是下一個風口的所在地。
1月10日下午，李開復發表演講，再度重申創新工場對人工智能的重視。他表示，人工智能將是人類有史以來最大的領域。
此前，在2016年12月6日36氪舉辦的獨角獸大會，李開復也在演講中提到，“未來十年，出現最多的獨角獸公司，肯定是人工智能公司。”
從目前的狀況來看，人工智能的熱鬧與喧囂與創業者無關。
回想一下進入2017年引發大家關注的人工智能都有一個共性：由大公司開發完成。
比如身“Master”橫掃中日韓老老少少的圍棋高手阿爾法狗屬于Google，替代掉日本保險行業白領的Waston屬于IBM；最強大腦上3:2獲勝的小度屬于百度；CES上無人駕駛的主角還有特斯拉、英特爾等等......
與此相伴隨的是，在移動互聯網紅利消退的情況下，創業難度不斷加大。
李彥宏就在2016年世界互聯網大會上坦言，移動互聯網領域已經基本不可能再出現獨角獸了，下一個風口是人工智能。
但這個風口能吹向創業者嗎？
對于人工智能來說，最開始的發展，重要的莫過于“技術”。在技術背后主要有3個維度：算法模型、數據、計算能力，分別對應著人才、數據量和資金。
其中最難以突破的就是數據。在風投的大舉進入下，資金當然不成問題，也能夠從大公司招攬技術人才中找到人才。
人才對于人工智能雖然重要，但是僅限于在算法模型的建立上，而一個模型的建立到真正的商業化尚有很大的差距。
如果簡單點來理解人工智能的話，就是參數控制下的算法模型。參數的如何確定？就需要海量的數據來不停的計算、優化。數據量越多，算法就越精準，人工智能的威力就會越大。
據悉，阿爾法狗在“出道”之前就已經完成了大量的學習：“全人類幾百年來下過的全部棋譜”、“對弈2000萬盤”等等都可以讓大多數蠢蠢欲動者望而止步。
而對于大公司而言，擁有著大量的用戶基數，用戶產生的行為都能成為訓練模型的數據。
比如Google和百度的搜索數據，IBM的企業服務數據Uber的出行數據，阿里巴巴的購物數據等等。
因此，數據驅動的技術導向，是人工智能的高門檻，創業者幾乎難以跨越。
就算創業者經歷了種種困難，但是尋找應用場景就是其天花板所在。
此前，在AI鑒黃領域有突出成就的圖譜科技也不得不擁抱阿里云，為使用阿里云的客戶開放API接口。因為阿里云等大公司擁有著成熟的渠道。
人工智能的創業者會有以下的過程：
很顯然，這里面給大公司留的機會更多。所以，對于創業者來說，人工智能很有可能是一個“偽風口”，甚至連“代孕”的生意都不好做。
