概念與商業(yè)世界交融，有一個長長的譜系，會不斷產(chǎn)生新的變形。像人工智能（AI）這樣曾經(jīng)把舊理念擠到一邊的時髦話語，現(xiàn)在也變得迷霧重重，開始走下坡路。

人工智能發(fā)展的這些年里，經(jīng)歷了激越和暗淡的浮沉。一直以來，芯片制造是國人的心病，AI也和5G等技術也被視為彎道超車的機會，但被炒得太熱后，泥沙俱下也就隨之出現(xiàn)：有用人力佯裝為機器智能的“強行”AI，使AI成了一種修辭術，什么都要來蹭一下;也有類似“人工智能芯片打破國外壟斷”這樣的浮夸宣傳，讓宣傳調(diào)門高過了真實境況。話語與話語碰撞，情緒與情緒糾纏，很多時候，AI產(chǎn)業(yè)的真相總顯得不夠澄明。

如今看來，AI這個在科研院所培養(yǎng)了幾十年的選手，面對場景化的應用題，回答得并不出色。在技術沒有獲得質(zhì)的突破的前提下，純粹的AI技術公司很容易陷入上不接天、下不著地的尷尬境地。

首先，因為算法模型授權(quán)費不高，且沒有不可替代性，AI技術企業(yè)算法競爭力的壁壘不夠強，如果只掌握算法，在面對大華和?？低曔@樣的硬件廠商就不可能掌握足夠的話語權(quán)，很容易被邊緣化;其次，人工智能的發(fā)展路徑是深度學習，需要大數(shù)據(jù)的喂養(yǎng)，但這個命門一直掌握在互聯(lián)網(wǎng)和硬件巨頭的手中，在成熟行業(yè)里服務大公司，很容易被后者學到技術后取代，AI芯片企業(yè)中科寒武紀痛失大客戶華為就是最值得警醒的例證。

再次，從云從、依圖、曠視、商湯這AI領域計算機視覺“四小龍”來看，他們落地的場景更多在安防領域，這是當下AI市場的最大的一塊，也是少有的跑起來的賽道。難道AI只能用來做監(jiān)控？

在突破性技術還未到來時，抓緊AI的落地，擴展新的應用場景，成了當務之急。

這是一個令人頭疼的商業(yè)悖論：AI被堅定地判定為未來發(fā)展的方向，持續(xù)投入才有可能獲得領先;而在商業(yè)應用的語境下，業(yè)已實現(xiàn)的AI落地場景寥寥，尚不具備大規(guī)模商用的環(huán)境，還不能形成完整的利潤驅(qū)動循環(huán)。這形成了一種惡性循環(huán)，導致當前很多AI企業(yè)只能靠講故事、吹泡沫維持估值。

AI產(chǎn)業(yè)或許是最考驗資本耐心的領域之一。期待中的人工智能革命似乎總是要再過幾年才能到來，呼之欲出的爆發(fā)期也在一輪一輪的融資中逐漸冷靜：就在大家踮起腳尖觀望的同時，反思的聲音也逐漸復現(xiàn)。

戰(zhàn)略價值和投資價值畢竟不是一回事，資本是要求回報和效率的。知名投資人朱嘯虎曾表示，投資人需要的是半年到一年內(nèi)收回成本的投資標的，超過2年收不回的項目，就是龐氏騙局。

于是，AI“吞金獸”的燒錢速度和與估值完全不匹配的盈利水平，讓這個產(chǎn)業(yè)進入了估值回調(diào)期，沒有新投資者接手，老股東退出意愿強烈，一股“去泡沫化”的趨勢愈發(fā)明顯。

太多概念的包裝無助于AI打破技術瓶頸。商業(yè)應該從各種意識形態(tài)和觀念中解放出來，忠于經(jīng)驗，忠于常識，抵消各種“話語”的影響，回到AI應用本身，走出政府和產(chǎn)業(yè)界搭建的溫室，接受市場化、商業(yè)化的錘煉。