【AIoT】投资人眼中的AI机遇：AIoT里将涌现下一个互联网式机会｜超级沙龙
文 | 特约观察员 胡唐骏（戈壁创投合伙人）
编辑 | 文华、李文礼
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核心提示：
1.如果不能实现AI算力的平民化，后续的应用就没有底层载体去实现，特别是最后的商业化。
2.制造业的系统性机会已经形成，行业智能化的待改造空间非常大。
3.可以在互联网AI的基础上，寻找更多的物联网AI（AIoT）机会。
编者按：本文是36氪超级沙龙「新基建」系列第五期直播整理而来，有删减。完整直播可以戳此回看。
AI行业应用和基础算力优化迎来机会拐点
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图一
从投资人的角度，我们现在这样看待整体的架构，在人工智能领域里面，把它分成主要的三大层，从下往上分别是基础算力层、通用技术层和应用层。每一个领域其实都有非常多的投资机会和投资机遇。
举个例子，基础算力层中，核心组成部分是专业加速器，典型的代表是 NVIDIA。他们以GPU架构为基础，提供了非常多的 AI基础算力，现在新兴的比较大的海外创业公司Graphcore和国内的基于FPGA架构的创业公司寒武纪、以及华为都在加快研发专业加速器。随着专业加速器的快速发展，以及随之而来的虚拟化、分布式发展，底层基础算力层价格的平民化，构建了AI行业发展的基础。
再往上一层的话是通用技术层，主要涉及到类似机器视觉，自然语义处理、自然语言处理、语音识别、文本转换，像Google、华为等这些比较大的平台在这个层面做了大量的工作。
再往上就是应用层，我相信这是大部分的创业者都比较关心的，也是很多投资机构比较关注的层面。当我们架设完了底层基础算力，通用技术得到不同程度的进步发展以后，产业更多地会走到更上一层。怎么跟更多的场景结合，用好这些通用技术，做好应用的开发，真正实现人工智能的落地和商业化是很多创业者都在关注的问题。
AI的商业化核心在于算力平民化
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图二
除了应用层，我们也重点关注基础算力层，为什么这么说？实际上它有点类似于互联网的发展。之前云计算的发展，决定了移动互联网、 IOT的发展，让大家可以用比较低的成本使用到原来比较贵的服务器。
那么到底何时能够让AI算力真正平民化？大家可以从上图看到，目前为止GPU的性能是指数级的增长，AI训练速度提升也非常快，但是整体的专业加速器的使用成本仍然居高不下。这也和现在加速器相对比较集中以及巨头垄断的格局相关。随着云计算的发展，大家现在在做专业加速器的资源池来供客户使用，按需订购，但它的价格还是非常非常高的。
怎么真正让算力降下来？国内的很多公司在这方面都做了很大的努力，比如华为，大家对于他们的期待都是很高的。
我们自己也在做一些布局，比方说专业加速器硬件的虚拟化方案。除了硬件的高速发展，最核心的还是运算能力的虚拟化，带动了后续云计算的发展，包括带动了上游的平台和应用的发展。这是我们一直比较重视的，如果不能实现AI算力的平民化，后续的应用其实都没有底层的载体去实现。特别是最后的商业化，目前处于一个比较早期的情况下，很多还是需要底层成本的快速下降来帮助应用的发展和实现。
物联网是后AI时代的重要机遇点
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图三
在应用层，具备大量非互联网化数据基础的垂直行业创业公司，更容易构筑核心技术壁垒。AIoT是人工智能落地的重要方向，过往在应用层，大家很多人会聊，人工智能领域到底怎么去做商业化，到底怎么能够找到创业方向。
从投资人的角度来看，在传统互联网领域，AI已经有了非常多年的发展，我记得是从2016、2017年，市场里讲的概念不只是大数据，而是讲在大数据的沉淀过程中，是不是有很多 AI的机会？大家现在能看到的自然语言处理、语音识别、部分的机器视觉、人脸识别等类似的应用，其实都是过往在传统互联网生态里，数据量比较大，做的比较好，现在来看商业化程度比较高的一些人工智能的应用。
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