人工智能領域易形成寡頭壟斷局面？

　　人工智能領域易形成寡頭壟斷局面？人工智能在今年火起來之后，不管是科技巨頭還是創(chuàng)業(yè)公司，都希望在紅利期抓住機會。國內外科技巨頭不管通過自身研發(fā)還是通過收購的方式，加緊在人工智能領域的布局，想在這一領域占得先機。那么，從目前的市場來看，人工智能產業(yè)鏈上都有哪些公司呢？

　　首先是計算處理及信息儲存的芯片巨頭，像英特爾、NVIDIA等公司，它們處于這一領域的最上游，為中下游產業(yè)鏈提供計算處理能力及相關解決方案，他們決定了人工智能發(fā)展的深度。其次是大數據產業(yè)鏈中的原始數據獲取方，包括運營商、BAT、微軟、谷歌等把持互聯(lián)網入口的公司，它們掌握著機器學習必須的數據資源，決定了人工智能發(fā)展的廣度。

　　此外，還有人工智能技術的研發(fā)集團，其中自動駕駛、深度學習、語音識別以及圖像識別等領域都有著各自取得領先公司和團隊。由科技巨頭直接牽頭耕耘的，諸如谷歌自動駕駛、IBM Waston、百度自動駕駛及語音識別；有實驗室和初創(chuàng)公司的杰出代表，如DeepMind深耕深度學習；此外，還有本身就具備雄厚實力的特斯拉自動駕駛、科大訊飛語音識別等。

　　然而，人工智能的研發(fā)需要持續(xù)不斷的投入以及持續(xù)不斷的數據積累。在人工智能研究領域有這樣一個說法，人工智能需要大量的數據支持，而機器學習對于數據的反饋又會增加數據獲取的數量和質量，龐大的高質量數據會更進一步加速機器學習的效率和效果，形成良性循環(huán)。這樣發(fā)展下去的結果就是，這一領域內剛開始領先的公司會更加領先，而處于劣勢的公司會逐漸被淘汰出局，最終形成少數幾家寡頭壟斷的局面。

　　與此同時，一些處于人工智能產業(yè)鏈核心地位的公司，憑借自身技術與財力，通過并購和戰(zhàn)略入股等方式，控制產業(yè)鏈達到壟斷地位。例如，谷歌在2014年收購了人工智能初創(chuàng)公司DeepMind，兩年后我們才看到其研發(fā)的AlphaGo擊敗李世石的場面。

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