为什么都说人工智能企业比较难盈利

自2016年阿法狗赢得“人机大战”以来，关于人工智能的投资、发展和应用便火热不止。在全球各国的一致重视与推动下，2018年全球AI市场规模已经来到了1万亿美元以上，年均增速超过50%;人工智能企业数量接近3000多家;同时人工智能应用也已经在教育、医疗、金融、交通等众多领域获得落地，整个产业发展态势一片向好。

不过，虽然人工智能概念火爆非凡、市场热度不减、应用落地不断，但其中的企业想要赚钱却依然十分艰难。据悉，2018年我国AI企业获得融资总额占据全球的70%，但资本涌入后，仍有接近90%的企业长期处于亏损状态，仅剩的10%赚钱企业基本都是技术提供商。也就是说，不管概念、市场和资本炒的如何火热，人工智能盈利难题始终困扰着绝大部分的企业。

那么企业盈利难，究竟难在哪里呢？从市场发展现状和业界专家总结分析来看，造成人工智能企业赚不到钱的原因主要有两点，一点是技术门槛过高，另外一点是产品价值挖掘不够。

我们先来看第一点。人工智能的本质说白了就是数据，如今说的人工智能其实是数据智能，只有用数据作为导向，让需要机器来做判别的问题转化为数据问题，人工智能才能发挥出作用和功效。但目前，人工智能企业从谈概念、讲技术，到拼场景、抢落地，资本市场和产业市场虽然是整的风生水起了，可数据本身却仍面临研究问题。

其一是某些行业的现有数据资源并不是很多。比如手机行业，商家想让人工智能来判别手机的屏幕划痕，但现实中没有任何工厂会有成百上千万不同划痕的手机来提供数据、供以学习。在这样的情况下，企业不具备小样本数据学习的能力，便打造不出理想的智能产品。

其二是大部分行业的数据存在孤岛现象。比如政府部门、金融行业以及医疗行业，其中的资料数据普遍分属于不同的机构或部门，很难将这些数据整合成一个完全体。在这样资源分散、数据不通的情况下，企业要想提升人工智能技术，研发优质产品也十分困难。

基于以上问题，人工智能企业要想打造出理想的技术和产品，便需要消耗巨大的人力、物力和财力来创造适合的研发条件。这也就造成了研发成本的高昂，变相削弱了企业盈利的能力。也就是说，数据带来的技术问题和巨大门槛，是企业赚钱困难的首要拦路虎。

其次，我们再来看第二点，人工智能产品的价值问题。人工智能企业研发出一项技术和产品，如果不能进行商业化的落地和规模化的应用，可以说其本身便不具备任何价值。而一直以来，我国的人工智能企业都践行着“拿着锤子找钉子”的研发模式，并没有真正打通产业链。当大家辛辛苦苦打造出了锤子，却发现根本没有钉子让他们敲，这便使得企业白白浪费了高额融资，产品却毫无用武之地，或者应用价值不高。

因此，先找到应用场景，再做好优质产品，是摆脱困境的一种有效办法。不过，即使找到了好的应用场景，要做好产品也不太容易。因为人工智能的更新换代速度过快，需要企业持续不断的投入人力和成本，很少有企业能够负担得起，就算一些企业承受了下来，要实现盈利也比较困难。

总而言之，人工智能企业赚钱困难的原因无外乎技术和商用两方面。现有的企业拥有独特且可靠的技术或产品已经不易，要想找到合适的场景实现规模化应用便更为困难，因此盈利对于他们来说过于奢求。未来，要想实现规模化、大面积的企业盈利，最终还是要回归到技术、产品与应用中来，希望能有越来越多的企业顶住压力、绝处逢生。