如果要问当今最火的行业是什么，那绝对是AI。可以预见不久的未来它将完全改变世界。同时AI的崛起也正在改变公司间竞争的基础，那么，到底什么才是真正的AI公司？我们不妨先谈谈互联网时代，如何定义什么是互联网公司这件事——商场 + 网站 ≠ 互联网公司。
我认识一家零售公司的CIO，有一次CEO对他说：我们在网上卖东西，亚马逊也在网上卖东西，我们是一样的。但其实不是的，互联网公司应该如何定义呢？不是看你有没有网站，而是看做不做A/B测试、能不能快速迭代、是否由工程师和产品经理来做决策。这才是互联网公司的精髓。
同样地，现在经常听人说“AI公司”。在AI时代，我们同样要知道：传统科技公司 + 机器学习/神经网络 ≠ AI公司。如下有三个衡量维度——
第一，AI公司倾向于策略性地获取数据。
第二，AI公司通常有统一的数据仓库。
第三，普遍的自动化以及对人工智能产品经理的新定位（从哪儿获取数据，如何获取数据，对数据精准度的要求）。
什么是AI核心竞争力
未来竞争的壁垒不再是算法，而是数据拥有的量和质。从1950年代中期人工智能概念的第一次被提出，及至今天出现的三次人工智能浪潮，各类算法已趋近成型。而从应用层来看，监督学习、迁移学习、非监督学习、强化学习这四类算法所创造的经济效益是递减的，就目前而言，AI技术做出的经济贡献几乎都来自第一种：
监督学习，也就是让机器学会从A到B，从输入到输出的映射。它依靠结构化数据，确实比非结构化数据创造了更多的经济效益，并且已经扩展到在线广告、消费金融、语音交互、机器翻译等应用场景中。
当算法模型的优劣已不再是关键差异（就像所有安卓手机都系出安卓平台），未来科技公司在AI应用上的较量更多取决于谁拥有更多、更好的数据。以及，怎么策略性地持续获取更多数据。
创业公司是否有机会
大公司在获取跟自己产品相关的数据方面，这一优势肯定是无法匹及的。但是，AI应用的场景是多种多样的，在许多领域还有待开掘。对于初创公司来说，怎么通过产品来撬动数据获取才是最重要的。
一家新公司需要特地设计一个循环：先为算法收集足够的数据，这样就能推出产品；然后通过这个产品来获取用户，而用户会提供更多的数据……启动了一个循环飞轮后，对手就很难追赶你。
以今日头条为例，用户使用今日头条越多，会发现它越智能。原因就是，用户会在使用时不断喂给机器第二轮大数据：他的偏好、点击次数、停留时长、负向反馈……从而让头条更懂用户。
就如同互联网时代已经发生过的故事那样：大平台之外，还有诸多垂直细分的数据领域有待挖矿。
AI应用的方向：
AI应用需要从进化力、执行力上升到理解力。
进化力是互联网公司的看家本领，在网络时代，可以比传统企业更快速地迭代、试错、响应用户需求，而这正是开发AI应用的一大优势。
而上升到第二阶段就是执行力——你能够连接服务的数量、被新的交互手段所赋能的执行力，就变得非常重要。也就是怎样让AI真正在实际场景中应用起来。
再往前推演，就是理解力。怎样让AI自我学习、自我进化，理解环境、人的需求甚至具有自我意识。从计算、算法到数据，都对机器的理解力提出更高的要求。
由此看来，进化力体现在AI在商业上的浅层次应用上；而执行力则会考虑企业是否能够用AI改造自我基因，转变为真正的AI公司；在理解力层面，则意味着，AI不仅是机器处理流程的自动化，单纯替代人力的机械性劳动，而是具有创新创造的能力。
最后
这一场AI越来越凸显特色的智能化革命，实际上就是两个方向。一是不断释放人的大脑所承载了千百年的所有功能，这是继工业革命之后，释放人脑潜力、释放人力资源的又一次革命。用越来越用智能化、高效率的方式，来替代人脑不应该承载的任务。
另一方面，当人脑的部分工作被人工智能所解放，它必定在呼唤着新的东西。就像人作为灵长类高等动物，古生物学家给人类的祖先命名为‘智人’，随着AI的不断演进，可能人将真正第一次在最本质意义上复原成为‘智人’。
