人工智能的创业机会是什么？人工智能小本创业机会

  10月初发布的《人工智能应用落地关键成功要素》中，提到人工智能应用包括应用场景、模型、数据、算法和算力五大要素，并分析了针对地方政府、大企业大机构、传统企业及AI技术企业等不同类型的组织人工智能应用落地的关键要素。从人工智能应用的五大要素出发，不仅可以分析针对不同组织的人工智能应用落地的关键要素，而且可以进一步分析人工智能产业发展中存在的核心机会和投资机会。本文将从人工智能应用的五大要素及相互关系，探讨人工智能产业发展的核心机会及投资空间等。

  AI应用的五大要素关系

  每个要素都对应一些具体的产业机会，几个要素之间相互作用和组合，同样也会产生相应的产业机会。下面先讨论每个单独要素对应的产业机会，然后再讨论多个要素的作用和组合形成的产业机会。

  一、算力领域产业机会

  算力是所有人工智能应用都需要使用的基础设施，特别在模型训练阶段，对算力的需求量往往更大，后续推理服务阶段，许多应用仍然需要足够的算力支持。围绕人工智能的算力需求，诞生了大量的产业机会。

  算力领域产业机会

  AI芯片算力的最小单元既是芯片，随着人工智能产业的发展，智能化应用在各行业的渗透不断深入，算力的总体需求仍然增长非常迅猛，不论是针对数据中心的高算力AI芯片，还是针对各类场景的边缘智能终端的低功耗AI芯片等，都有很大的潜力。同时叠加芯片领域的国产替代需求，我国AI芯片的黄金时代刚刚开启。目前国内参与AI芯片领域的创业企业，如雨后春笋般的涌现，一级和二级资本市场都对AI芯片领域的大势追捧。

  量子计算随着芯片的工艺制程由7nm向5nm，甚至向3nm等发展，不仅对芯片设计及工艺等要求越来越高，而且单颗芯片的算力也日渐逼近极限，单靠设计和工艺提升等继续提高芯片算力的难度不断加大，而人工智能对算力的需求和要求提出了更高的标准。量子计算将是突破算力瓶颈关键技术方向之一，通用量子计算应用落地还有很长的路要走，但针对AI等特定领域的专用量子计算很有可能未来1-2年内就能落地，届时经典计算机很难处理或计算时长很漫长的问题，借助量子计算或许能实现新的突破。

  算力虚拟化随着单颗芯片算力的不断增加，并且新一代产品上市之后，以往的产品也相应的停产退出市场，然而一些小模型或者推理服务，并不需要特别大的算力，因此，衍生出了虚拟化的方式对算力进行切分的技术和需求，在单一算力单元上同时执行多个任务，提高算力的使用率和效率，降低综合算力成本。CPU的虚拟化技术相对成熟，在云计算领域已经广泛应用。GPU的虚拟化技术持续发展中，英伟达自己提供了一套虚拟化的方案，其他一些大企业也开发了GPU虚拟化的方案，另外还有几个初创公司也涉足该领域。

  云计算云计算成为许多领域获取算力的主要途径，得益于云计算服务的连续性、计价方式的灵活性、资源的可扩展性以及运维服务的便捷性等，云计算成了许多中小型企业的首选，当然许多大型企业也在把一些业务逐渐往云上迁移。随着数字经济的不断发展，智能化应用的日益丰富，云计算的需求也会越来越大。不过云计算也越来越成为巨头的生意，巨额的重资产投资也不是一般中小企业能够承担。

  数据中心数据中心是规模化算力的载体，随着算力需求的不断增加，数据中心的需求也将继续加大。首先，云计算需求的增加，也促使云厂商和运营商等自建或租用更多的数据中心；其次是头部的互联网公司或其他领域的大型集团公司，也往往选择自建或租用独立的数据中心；另外，许多中小型技术企业，出于成本考虑或者出于数据安全等考虑，更愿意在数据中心进行服务器托管。

  二、算法领域产业机会

  算法是解决人工智能应用问题的关键，是连接模型、数据与算力的枢纽。不论视觉、语音和NLP或其他相关领域，都需要选择合适的算法来求解。算法领域对于人工智能而言非常重要，但由于算法领域的商业模式闭环并不清晰，目前以巨头为主。

  算法领域产业机会

  AI算法框架AI算法框架已经是AI应用开发并不可少关键组件，是AI领域关键性基础软件，AI算法框架不仅整合了基础的AI算法，而且对底层系统和硬件通信等进行统一管理，把AI应用的开发的难度极大降低，对AI应用开发的普及起到积极而重要推动作用。目前AI算法框架基本都是开源产品，背后以巨头企业和高校支撑为主，如TensorFlow背后是Google，PyTorch背后是Meta（原FaceBook），国内华为和百度都有自己的开源AI框架，清华大学也开源的计图AI框架，另外有个别创业企业也在从事AI框架领域工作，如一流科技开源的OneFlow框架。

  本文先把算力和算法领域的产业机会整理发出来，后续数据、模型和应用等机会整理好之后陆续发布，敬请期待（未完待续）