阿里|做AI的企业越赚越多，只做AI的企业有苦难说( 三 ) 工程师|第二学士学位|中级|硕

但在现代商业社会，起大早赶晚集从来都不是什么新鲜事。
AI四小龙与前面这些行业、企业案例不同，尽管它们为自家AI落地的产品、服务加上了纷繁复杂的概念叫法，但总结下来并切换到大白话语境，就是一个词：“AI技术解决方案”。
这意味着AI技术本身就可以和四小龙的产品划上等号，起码是约等号。
顺着这个逻辑捋下去，就能找到这些只做AI的企业盈利难的根本原因。
还是以四小龙为例，它们起码踩中了以下几个坑：
其一，产品服务同质化。
根据晚点LatePost梳理的AI四小龙主营业务，尽管官方概念被加以华丽包装，但本质上这四家AI企业的主营业务领域都是安防。

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其中商汤与安防无关的业务贡献收入不足20%，依图从 2015 年开始拓展金融、医疗、互联网服务，整体贡献收入占比不到5%，云从和旷视在安防相关的“智慧治理、智慧商业、城市物联网”等方面营收占比也都超过了70%。
高度同质化的业务竞争本就激烈，更何况在安防领域早有巨头在前，成立于2001年的海康威视牢牢掌控着国内智能安防市场的半壁江山，其在全球视频监控领域都保持着市占率连续多年第一的成绩。
后来者们想要和这位老大哥掰手腕，难度系数还挺高的。
其二，越来越缺乏技术壁垒
AI是一个概念广阔，类型复杂的前沿技术领域，不同的技术分支有着迥异的发展速度，有些还看不到走出实验室的影子，比如自动驾驶、机器人。另外一些已经成熟到没什么门槛可言了，AI四小龙起家的计算机视觉就是其中之一。
早在2014年，在识别图片中的人、动物、车辆或其他常见对象时，基于深度学习的计算机程序就已经超过了普通人类的肉眼识别准确率。

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这拉开了AI在计算机视觉相关商业领域落地应用的大幕，相关技术也在几年时间里飞速发展成熟，今天我们司空见惯的人脸识别就是这项技术的普及产物。
无论是阿里、腾讯、百度这样的科技互联网巨头，还是海康威视这样的传统巨头，都具备充足人力物力的主观条件，也都有不在核心技术上被“卡脖子”的客观需求，发力自研相关AI技术是必然，这大大压缩了AI企业的市场空间。
旷视曾经是支付宝的供应商，2019年支付宝开始自研人脸识别算法，终止了与旷视的合作。商汤也曾为抖音提供短视频滤镜服务，后来字节开始自研算法终止合作，更对外火山引擎对外提供视频滤镜服务，成了商汤的直接竞争对手。
毕竟如今哪家大厂还没个AI Lab呢？
其三，ToB与ToG的业务局限
产品是“解决方案”，代表着和AI企业们做生意的是企业或政府。不能直接接触到用户群体不仅会带来无法掌握海量数据的问题，还意味着客户群体高度集中，企业营收依赖极少数大额订单。
在这种情况下，本就产品服务同质化、技术竞争力也越来越不具备优势的企业，很容易遭遇客户变动，整体盈利状况也就难以稳定在一个理想的可预期的范围内。
看清楚了这几点，现在可以回答我们最开始提到的问题了，AI是不是一门好生意？
这取决于企业的玩法。
这要看企业究竟是把AI融入产品服务，通过更好地服务最广泛用户来提升溢价，还是只能为产业链中更有话语权的强势环节提供“技术解决方案”，赚上一份辛苦钱。
【阿里|做AI的企业越赚越多，只做AI的企业有苦难说】一句话，做AI的企业越赚越多，只做AI的企业有苦难说。