曾鸣 | 到算法3.0时代，算法2.0的公司还有活路吗？

在之前的两次讨论中，我们试着去理解什么是人工智能，也真切的感受到人工智能和商业场景“穿透性融合”的难度。

现阶段这些人工智能的公司能走多远，会创造多大的价值？曾鸣教授在这些讨论中，提出了算法的3个阶段，以及不同阶段商业成功的可能性的思考。假如我们正在经历的是算法2.0，那么，在算法2.0至3.0的过程，技术会不会出现一个颠覆性的变革？这个技术判断将直接影响对现阶段这些人工智能公司的发展潜力的判断和相应的战略

“战略制定的前提是产业终局的判断”。很多人对我这句话都记忆深刻。可到底怎么进行产业终局的判断，又如何制定战略？这是我被问得最多的问题,但又很难讲清楚其中的奥秘。缘巧合，这次关于AI/人工智能的神聊会，热烈的讨论激发我当场做了一次战略思考的演练，记录下来，倒是一个难得的案例。 具体的内容对于专业的人员也许有些借鉴意义,但思考的过程倒应该对大部分人都有直接的帮助。

AI是现在最前沿的技术了，但AI技术的商业前景如何?现在的AI创业公司怎么制定自己的战略？通过这两天神聊会的讨论，我有所感悟，提出了算法发展三个阶段的初步判断，供大家参考。更有意义的是，仔细体会这个案例背后体现的战略思考的方法。

产业终局判断:算法三阶段

先看历史，谷歌是我们这个时代最成功的一家公司。谷歌无论是搜索，还是它创造的 pay for performance 的商业模式，都是基于算法。谷歌创始人 Lary Page 提出的 PageRank 算法作为谷歌搜索的起步更是一段创业传奇。我讲数据智能的时候提出一个很关键的概念，数据不是用来支持决策的，数据就是决策。你在谷歌上的搜索结果，是机器给你的，不是人给你的，你在淘宝上的搜索也是淘宝的机器后台直接产生的。所以机器直接给结果，才算是真正做到了智能商业。谷歌基于算法和大数据，建立了新型的智能商业，奠定了千亿美金公司的基础。我们可以把这称为算法1.0的阶段。淘宝的推荐，今日头条都还属于这个阶段。

再看未来，大部分专家认同将来会有一个强大得多的通用AI出现，虽然对于这个 AI 能强大到什么程度，特别是能否挑战人，大家还有很大的争议，但我们可以把这个未来称为算法3.0 的时代。

那么，我们现在所处的就是算法 2.0 的时代。算法 2.0 大致可以理解为 2006 年开始的深度学习，加上云计算和大数据积累，能够解决一些足够复杂的现实问题，带来效率的大幅提升。核心的是计算机感知世界，典型的是计算机视觉，如Face++做的人脸识别。这是重要的技术进步，因为视觉是大脑处理的最复杂也是最有价值的一个信息源。现在的问题是，算法 2.0 的技术是否会催生一家千亿美金的公司？需要和什么场景结合，挑战在什么地方？

技术公司的战略选择

最关键的判断是什么？那就是，算法 1.0，2.0 和 3.0 是什么关系？算法 2.0 对 1.0 会是颠覆性创新，还是延续性创新？3.0 相当于 2.0 呢？哪个会是通用技术的变革？也就是说，算法2.0能达到通用 AI 的程度吗？如果是，要多久，如果不是，3.0 要等多久？这是个技术判断，仁者见仁，智者见智。但这个判断直接影响到战略选择。

电和云计算都是通用技术的突破，只有通用技术的突破，才能造成跨行业、全社会的根本变革，才有产生千亿美金公司的基础。算法1.0+在线数据+云计算，这就完成了一个商业上的大突破, 成就了谷歌，阿里这批公司。但这个突破可是基于前面 20 年的积累：互联网的B2B时代、雅虎开始的所有信息数字化，在线化、爬虫技术的积累，云计算的孕育，这些东西的发展才演化出了谷歌这个新物种。

因为算法 3.0 会是所谓的通用算法，我们可以得出一个结论，这个地方一定有一个千亿美金的公司出现。当然，这里有循环定义的嫌疑，但这只是为了方便我们思考。

问题进一步聚焦为，现在的算法 2.0，到底是更接近算法 1.0 ，还是算法3.0? 换个问法，现在的算法 2.0 会演变成通用算法，还是 3.0 对 2.0 会是一次技术颠覆，要在一个新的理论基础上才有可能实现通用AI?

我不是技术专家，没法给出判断。但即使最前沿的科学家，对于这个问题，目前可能也没有答案。但商业不能等，企业必须做出选择，而路径依赖会让企业被锁定在某一特定发展路径上，没法随意更改自己的发展战略。这个时候的战略选择，是企业最痛苦，也是最刺激的时候了。

如果你是一家 AI 创业公司的 CEO ，你判断算法 2.0 到 3.0 是延续性，而不是颠覆性的技术变革，那你按现在的战略布局往前走就好, 把 AI 技术应用到一个个行业。持续的积累将使你的公司越来越有价值，但是，如果最后 3.0 的技术和你判断不一样，是颠覆性的，那你的公司那时就命运堪忧了。

但如果你判断 3.0 是颠覆性的呢？战略选择就难多了。大致上可以去思考两种选择：一个选择是，未来太难判断了，我还是按现有的路径往前发展，先抢实地，积累，到时候再看怎样应对。对于大部分 AI 公司就是找到一个合适的行业先切入进去，活下来，再逐步发展；第二个选择是赌大，不急着变现技术，而是沉住气做技术积累，在自己认可的技术方向上持续投入，而不过多地去利用现有技术做商业化。目的是希望能抢到 2.0 往 3.0 技术突破的先机，获得更大的市场。这当然是个很困难的选择，长期发展中有非常多的变数，中国的环境可能也不支持，企业甚至有可能夭折。但如果你不这么走，当算法 3.0 出现的时候，你的光辉肯定会被当时横空出世，尽得天时地利人和的新企业盖过。到底怎样选，要看每个创业者各自不同的情况了。但首先要有这样的意识，思考这些问题，这才是战略驱动，而不是机会驱动的公司，才有可能走得长远。

商业的精彩，正是因为未来的不确定性。“大赌大赢”，指的就是这样的时候必须做的前瞻性判断和选择，已经提前决定了最后的命运。

摘自—曾鸣书院