40%的AI公司是假AI？

位于倫敦的風投公司MMC Ventures與英國銀行Barclays，近期發(fā)布了一份140多頁的《The State Of AI 2019》報告，得出了上述結論。

報告顯示了一個非常有趣的現(xiàn)象： 在對歐洲的2830家被歸類為AI初創(chuàng)公司的企業(yè)進行研究后發(fā)現(xiàn)，其中有1300家公司，無論從研發(fā)、產(chǎn)品、材料、網(wǎng)站，到PRD，找不出一點兒跟“AI”沾邊的東西。

也就是說，僅在歐洲，就有40%的“AI創(chuàng)業(yè)公司”跟“AI”毫無關系。這樣的結果，側面反映出現(xiàn)在AI已經(jīng)成為企業(yè)拉投資的敲門磚，大量的企業(yè)存在著利用AI作為噱頭，來吸引投資人的情況。

而更加有趣的是，根據(jù)MMC的統(tǒng)計，歐洲AI創(chuàng)業(yè)公司的實際數(shù)量很可能只有1600家。

那為什么會出現(xiàn)統(tǒng)計的這么多AI創(chuàng)業(yè)公司呢？

MMC的研究負責人David Kelnar站出來解釋說，很多所謂的“AI企業(yè)”，并沒有官方宣稱自己是AI企業(yè)，而是依靠第三方分析機構“幫”他們劃分到AI企業(yè)行列中的。

Kelnar認為，基本上這些企業(yè)都很清楚，在第三方分析平臺上他們被歸類到了“人工智能”一欄。而且他們并沒有任何動力，去跟平臺交涉改正這樣的錯誤。

畢竟，除了能夠獲得更多的投資機會以外，AI初創(chuàng)企業(yè)還能獲得更多的資金。根據(jù)報告顯示，標記為人工智能的初創(chuàng)公司，相比其他類型的科技公司，能夠多拿到15％至50％的投資。

Kelnar拒絕透露1300家企業(yè)、以及第三方分析網(wǎng)站的名單。這樣做的結果，一方面可能會向風險投資公司的潛在投資發(fā)出錯誤信息；另一方面，因為涉及到這些公司的利益，也會為MMC招惹很多麻煩。

即使Kelnar不提，大家可能也心知肚明。像Pitchbook、Crunchbase和CB Insights，這些我們熟知的第三方分析平臺，已經(jīng)成為大多數(shù)投資者追蹤潛在投資機會的主要渠道之一。

而之所以AI創(chuàng)業(yè)公司能夠融到更高的資金，不僅因為和其他科技行業(yè)相比，AI企業(yè)擁有更優(yōu)質(zhì)的投資回報機會；同時也因為企業(yè)需要向AI工程師，支付高出業(yè)內(nèi)水平一大截的工資。

造成這一現(xiàn)象的最重要原因，在于AI行業(yè)人才市場供求關系的極度不平衡。

企業(yè)領導人對普及AI的重視，使得AI可能會成為科技史上，滲透速度最快的技術。僅僅3年時間，AI的滲透率就從1/25，提升到1/3，增速超過700%。

兩年時間內(nèi)，企業(yè)對AI人才的需求增加了一倍。與企業(yè)旺盛的需求相對的是，AI人才持續(xù)的短缺。

北美崗位缺人榜

各行業(yè)崗位人才缺失比率

成為AI人才的門檻較高，可能需要同時具備數(shù)學、統(tǒng)計學、編程等方面的能力，導致這一群體普遍集中在高學歷人群中，尤其是博士學位。

開發(fā)崗位學歷要求對比：AI vs 其他行業(yè)

不過大家普遍還是對AI引發(fā)的失業(yè)風險，表示了深深的擔憂。

從業(yè)者對AI的態(tài)度

人工智能已經(jīng)被廣泛的應用于多個行業(yè)。10%的企業(yè)使用10種或更多的AI技術。

這些AI技術中，應用最廣的是聊天機器人，流程自動化解決方案和反欺詐分析。

AI技術落地應用榜

而人工智能技術的進步，正在創(chuàng)造新的可能性：

• 定制芯片正在推出新一代AI硬件

• 新興的軟件技術，包括強化學習和轉移學習，正在多領域取得突破，使系統(tǒng)設計從人類經(jīng)驗的限制中解放出來

• 新的，生成人工智能（generative AI）將重塑媒體和社會