我的朋友李咏竹上周写了这篇关于AI的文章，经对方本人授权发表在我公众号上。

这一两年来， 几乎所有大的互联网或IT厂商都提出了自己的AI战略。 特别是各公有云厂商。各路英豪各领风骚。擅长的，不擅长的，做软件的，做硬件的，都拉着各种关系朝AI靠拢。做搜索引擎的下围棋，搞电商的刷人脸，送外卖的操心我明晚想吃麻辣烫还是臭豆腐，其他什么语音识别，人机对话， 智能家电就更是花样百出。一时间可谓八仙过海， 各显神通， 你方唱罢我登台。一个没有AI战略的企业，就好像不是一个有文化，有理想，有抱负，有追求的四有企业了。各色IT教父，人生导师们也言必AI，好像不谈这个话题就真成了不懂AI的法海了。

真的是这样的吗？ AI技术真的成熟到了商业化变现的零界点了吗？AI真的是在时时刻刻分分钟影响我们的生活了吗？我们真的进入AI时代了吗？

透过现象看本质， 各大IT厂商，特别是互联网云计算厂商，大力推动AI产业，这到底卖的是哪门子药啊？无利不起早，这人工智能背后的商业利益到底是在哪里？难道Larry Bezos们真的有钱到了操心全人类的脑力不够硅基来凑的阶段了吗？

这几年，或者说在前几年云计算刚开始风起云涌的时候，几大云计算厂商纷纷跑马圈地，囤积了大量的云计算资源。也砸进去了海量的血本。这些投入当然不能只是停留在公司的资产负债表上，每年通过折旧的方式抵抵税。它必须体现出投资的商业价值，把这个投入的钱给挣回来，否则花街上的干爹们可不答应。于是云厂商们就可劲地忽悠大家使用公有云计算资源。

怎么忽悠？大家伙线下传统IT用得好好的，凭什么一夜之间全转到公有云上来？苦等用户IT升级换代的时候再上？时不我待， 等不起啊。好多干爹都七老八十了。云厂商们一惯的口径就是使用公有云比传统IT更便宜，更符合用户的利益，但是骨子里头其实又想着不能让用户削减IT投入，希望把以前传统IT赚的钱都赚到自己手里来，甚至还要赚的更多。怎么办？只能通过忽悠用户更多地使用公有云的资源才能实现， 也就是说要把量做上去。IT这个行业除了技术创新比较牛，忽悠的功夫也是牛的一逼的，毕竟这都是需要想象力的事业。那么，如何能够把用户快速地忽悠上公有云，还能长期大量地消耗云计算资源呢？

首先第一轮忽悠是靠大数据。这个忽悠造势的手法和现在AI的潮水差不多，总之你不玩大数据你就out了。但是在公有云上玩大数据很快大家就碰到了什么用户隐私，数据安全，应用迁移成本等等问题，总之，很多用户并不咬钩。相反，很多有理想有抱负的用户自己投资构建了数据中心，搞私有云。自己租房子，搭机架，攒软件，招人马。钱没少花，也折腾了好些时间和精力，但是东西好歹算是搭起来了，而且都是自己掌控，还能玩的下去。核心资产也没有放在别人家的保险柜里，领导们晚上睡觉踏实。但是这么个玩法，公有云厂商可就不爽了，你们都搭私有云了，离我们的世界大同， 共产共七的乌托邦可就差得太远了。我可不能这样干等着你们啊。我能等，我的干爹们也不愿意等。

所以，第一轮大数据的潮水并没有把用户都冲到公有云这个大池子里头去。反过来，几个大厂可以说是恨死了开源的大数据平台。这完全就是给大伙添堵嘛。这个技 47 31749 47 14940 0 0 818 0 0:00:38 0:00:18 0:00:20 2967嘛可是都是我们先搞出来的，但是，已经没有但是了。。。

没关系，大数据这一轮没成，那就再造一波潮水起来。AI就这样华丽丽的登场了。AI的潮水她将你我包围。AI这个东西，直白地可以说也就是海量计算的另一种形式，是在前一个阶段大数据的基础上的一个拔高。既然它是大数据的一个拔高，那么他对数据和计算量的需求也跟着拔高了。

这一轮AI有一个非常重要的特点，那就是对数据量和计算量的需求都非常的高。反过来，AI算法的门槛确因为开源的原因变得不是那么重要， 甚至可以说非常低了。如果某一天南翔技校也开出了人工智能速成班你千万不要觉得奇怪。也许将来富士康招二级以上技工也需要提供机器学习的参数化调优的苹果认证， 否则无法加入IPhone1000的生产流水线打工。总之一句话，今天玩人工智能的门槛体现在数据和计算资源上，算法都是公开的，知识都是无价的，利益才是永恒的。

回到刚才针对自造数据中心私有云的那一批四有企业用户。你不是有理想有追求吗？来吧，继续跟风。AI你也自己做。AI和大数据一样，也有一大堆开源的东西等着大家自己去玩。每一个开源的东西都有一堆坑，但是挖坑，跳坑，填坑，其乐无穷也。AI因为对数据量和计算量的需求增大，首先导致对服务器数量的需求增大， 或者硬件就得升级，加上一大堆GPU，TPU什么的。那数据中心也得扩容吧。以前的数据中心太小， 还可能得搬家，且不说在寸土寸金的今天，哪有那么多空房子给你做数据中心，还必须满足苛刻的条件。数据中心搞定了，风火水电，光纤电缆，网络带宽。后面还有组网，运维等问题，都是挑战。以前雇的员工维护几十台服务器还孔武有力，维护几百台几千台就有点力不从心了，总是顾此失彼。数据中心变大了以后，头疼脑热的事情就多起来。慢慢的，这个资产投入，运营维护的挑战和压力就把其他的焦虑给掩盖了。而这个时候公有云厂商正在一旁偷着乐呢，看你自己玩吧，玩死你，总有一天你会玩不下去的。大伙儿这才突然发现，大数据也好，AI也好， 只要上了一定的规模，就只有在公有云上才玩得转了。而大数据也好，AI也好，规模有时候是创造出价值的前提条件。有句哲学术语叫量变引起质变。而搞数据中心毕竟不是广大四有用户的主业，专业的事情还得交给专业的人去办。到了这个时候，公有云这个坑你不跳都不行了。

AI是一个全新的领域， 传统应用比较少，这也就少了应用迁移这个门槛。反正一切都是新的。这个和以前大数据紧靠传统数据库类应用还是很不一样的。AI类应用直接构建在公有云上，也就不存在保护传统IT投入的问题，用户的抵触情绪也低很多，因为是潮流嘛。

这样，鼓动用户使用AI成为了各大公有云厂商的市场法宝。不玩AI你就OUT了，玩AI只能在公有云上玩。AI对公有云资源的消耗还很大。这样把忽悠用户上公有云的问题就解决了，同时AI用户还要实实在在地使用大量的计算资源， 这第二个问题基本上也解决了。至于这个AI到底能不能给企业用户带来实实在在的商业价值，谁也说不清楚。反正，公有云厂商长期以来投资闲置的计算资源获得了利用，产生了利润和价值， 这就足够了。很多厂商还大言不惭只做平台，不碰应用。这样可以将自己的责任摘得干干净净的。最后，各大公有云厂商拿着自己每个季度的财务报表给干爹做汇报的时候，那是一个眉飞色舞啊。

AI因此也就变成了公有云厂商忽悠大伙大上特上公有云的道具了。所以说，这AI的潮水，无非是Larry Bezos们挂的个羊头，骨子里卖的还是云计算资源这盘狗肉。这盘棋看穿了，大家要不要再上AI这条船，怎么上，何时上心里就应该有个谱了。特别是如果数据采集，管理，存储都还没有构建完全的用户，是否要跳AI这个坑就更是要三思了。

既然AI了就不后悔，再多的苦我也愿意背。我的AI如潮水，将我向你紧紧推，AI如潮水她将你我包围。

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