隨著人工智能革命的穩步推進，科技行業排名前五的公司正在向人工智能開發和人工智能工程人才投入巨資。與此同時，風投對人工智能初創企業的投資也處於歷史高點。位於創業公司和前五名之間的是《財富》500強公司，雖然這些公司擁有從機器學習中獲益最多的數據，但卻不足以競爭人才。
人工智能人才要麼在頂級公司賺高薪，要麼在初創公司實現夢想。這意味著，《財富》500強中的大多數企業都被擠出了人工智能革命。如果這種擠壓繼續下去，我們可以預計，未來5年《財富》500強榜單上的名字將迅速發生變化。
過去，《財富》500強一直是研發投資的溫床。事實上，企業在研發上的投資處於歷史最高點。這種支出傳統上使跨國公司能夠抵禦來自初創企業的競爭威脅。初創企業可能很靈活，但缺乏獲得全球規模運營資本的渠道。
但是在AI領域，玩法悄然改變。排名前五的頂級企業——Alphabet（谷歌）、亞馬遜、蘋果、Facebook和微軟，對人工智能投入了過多的關注和資金。他們擁有幾乎無限的財務和計算資源，並且在這個頂尖工程師可以獲得鉅額薪酬的市場上，吸納了最優秀的人才。
與此同時，在AI領域上的風投資金也打破了歷史記錄，去年投資金額高達93億美元，但投資交易數有所減少。這使得大量資金集中在少數幾家企業，這些企業資金充足得令人難以置信。他們要麼能夠支付得起高昂的薪酬，聘用推動人工智能成功所必需的工程師，要麼能夠通過解決那些太過引人注目而無法袖手旁觀的問題，吸引工程人才。
這些公司及其工程人員擁有一套豐富的開源人工智能研究軟件，訓練行業專用人工智能應用程序所需的行業專用數據已經在它們的數據庫中，這應該會給《財富》500強帶來巨大的競爭優勢。例如，John Deere擁有大量關於農業機器性能的數據，這些數據可以用來優化機器，併為機器帶來自主性，也可以與天氣數據相結合，為任何給定氣候的機器推薦或自動更改設置。
毫無疑問，每一家《財富》500強企業都在談論人工智能，並可能投資一個小型實驗室或項目。但《財富》500強公司也有自己無法控制的侷限性。例如，那些總部遠離硅谷或其他以科技為中心的地區的公司，可能更難吸引到頂尖的工程人才。如果他們提供給AI工程師的工資太低，或者他們沒有足夠的工程師預算來支持有效的開發工作，那麼是時候重新審查和重新預算人力配置了。
如果財富500強無法延續其AI領域的前瞻性，它們和全球消費者都將蒙受損失。Visa基於人工智能的欺詐檢測網絡等成就，源自行業巨頭的大規模人工智能投資。同樣，Illumina在人工智能驅動的基因研究方面的世界級努力，可能會開啟無數新的疾病治療。如果企業領導人不專注於與他們垂直領域相關的人工智能項目，就會更多徒勞的燒錢項目產生。
如果《財富》500強公司想要迎頭趕上，它們必須投資於人工智能開發，就像它們過去把軟件放在首位一樣，現在需要把人工智能放在首位。僅僅有創新中心是不夠的。與現有業務捆綁在一起的項目也還遠遠不夠。人工智能要想改善國家的核心業務，就必須現在立刻馬上進行大規模投資。
閱讀更多 獵雲網 的文章
