和幾年前的O2O創業相似，AI創業一時之間成了一個潮流。有報告顯示，2017年單是中國AI創業公司就累計獲得了超過500億人民幣融資，各種打著AI旗號的公司相繼成立……
然而，也正如幾年前的O2O創業一樣，熱鬧來得快，去得也快。進入2018年以來，AI創業潮似乎迎來了拐點。
騰訊研究院與IT桔子聯合發佈的《2017 年中美人工智能創投現狀與趨勢研究報告》則顯示，截至2017年6月，中美倒閉企業總數超過了50家。從曾經的意氣風發，到如今的泡沫破裂，短短一年，AI創業潮發生天翻地覆的變化，原因何在？
“AI項目確實貴了，泡沫是存在的。”李開復曾如是表示他對AI創業項目的看法。這些泡沫存在於方方面面，其中很重要的一點便是研發燒錢導致AI創業項目盈利困難。
前文說過，2017年單是中國AI創業公司就累計獲得了超過500億人民幣融資，但這些融資企業中商業落地前100強公司累計產生收入卻不足100億人民幣。在整個產業鏈中，90%以上的AI企業依然處在虧損階段，絕大多數企業年營業收入不足兩億。
比如側重於大數據類的數據堂去年研發投入同比增長141.91%，鉅額的研發費用導致公司2016 年虧損1693萬元；研究語音識別的智臻智能已經連續四年虧損，去年虧損額高達7335萬，研發費就用了5903萬。
除了研發燒錢以外，資本市場也開始趨於理性。這一點再正常不過，資本之所以看好AI項目是想通過它獲得豐厚的利益，當資本意識到AI項目只是看上去很美，卻無法為其帶來理想的收益時，自然是慢慢冷靜下來。
此外，人才的缺失與技術泡沫也成為了AI企業虧損的原因之一。據瞭解，中國目前AI領域人才擁有量18232人，佔全球8.9%，遜於美國的13.9%。全球人才投入較高的企業中，大陸也僅有一家華為進入全球前20。人才方面的短缺，是目前中國AI產業最急迫的短板。
人才的缺失，還形成了一股薪資炒作的風氣。李開復曾表示“最近很多AI人才的身價確實被炒作到一個不太合理的狀況，人才確實是不多，但現在所謂的‘行情’，應該是超過了一個合理範圍，長久來說，肯定是不可持續的。”
技術泡沫同樣一個重要問題。是自人工智能浪潮湧起之後，眾多創業項目都稱與AI相關。事實上，縱使各種論文、報告吹得滿天飛，中國的AI核心技術可能更多的是在實驗室階段，真正落實在商用領域的比例仍不多。
對於部分初創企業來說，研發成本過高成為入不敷出的原因之一，但是對於另外一些“財大氣粗”的企業來說，為何也盈利不多，甚至虧損呢？
這是因為不少AI企業在消費端和企業端受阻，無法在商業化方面有良好的進展。資本和創業者一擁而上，無非是看好人工智能未來的商業化。但是，目前多數人工智能企業還不懂如何利用數據資源去服務客戶、創造有商業價值的公司。
如今的很多人工智能，只是新瓶裝舊酒。純粹的人工智能缺少商業模式，而技術需要為商業服務，併為社會帶來進步，才能實現其最終價值。而一旦成立了幾年卻依然沒有商業化產品落地，這樣的企業在融資方面會有很大劣勢。有VC表示，現在的AI應用創業公司必須要離錢近，其投資標準之一就是初創公司2年內必須有銷售收入，這就要求企業一定要找到應用場景。
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