去年3月 ， 风险投资公司MMC发表报告称 ， 欧洲有40%左右的初创公司都是假AI公司 ， 没有证据表明它们使用了人工智能 ， 但只要打上AI标签 ， 公司吸引的资金就能多15%-50% 。
印度的Engineer.ai公司便是典型例子 ， 这家公司声称他们的AI能帮缺少工程师的公司或是不懂编程的人定制APP和网站 ， 即不懂技术没关系 ， 只要有想法 ， 交给AI就行了 。
Engineer.ai描绘的图景很美好 ， 成功吸引了包括软银旗下的人工智能专项基金DeepCore的投资 ， 但去年被外媒曝出 ， Engineer.ai用的所谓“AI”并不存在 ， 代码其实都是真人程序员写的 。
事实上 ， 用真人冒充AI的例子并不少见 。
在新经济领域 ， 每当有新概念出现总能吸引大量热钱 ， 共享经济、VR/AR等概念火热的时候都出现过这样的情况 。 头部公司毕竟就几家 ， 大量涌入的资本自然会流向一些没有硬实力、只靠讲故事圈钱的公司 ， 泡沫由此而生 。

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热门领域有泡沫不是什么稀奇事 ， 不少投资人也知道人工智能领域公司估值普遍偏高 ， 但谁也不想因为谨慎错过下一个时代 ， 但有意思的是 ， 即使是AI领域的龙头公司 ， 似乎也消化不了资本的热情 。
由于融资过多 ， “AI公司VC化”成为人工智能领域的独特风景 ， 像商汤科技、旷视科技这样的头部公司成立了自己的战投部门 ， 直接下场投项目；思必驰、中科视拓、Aibee等则与传统VC、PE联合成立起产业基金 。
之所以要一边烧别人的钱 ， 一边拿别人的钱去烧 ， 本质是AI公司的实际业务撑不起估值 。
AI技术从研发到落地需要长周期 ， 许多公司会宣传自家AI技术在学术领域的突破 ， 但技术要从实验室走向商业应用并非易事 ， 研究论文中一些数值的突破能震动学界 ， 但对产品的实际体验可能影响不大 。 此外 ， 目前AI落地场景往往集中在某些具体的细分领域 ， 应用场景较窄 ， 无法快速获得高回报 。
从商业模式的角度 ， 头部AI公司以ToB业务为主 ， ToB是个慢生意 ， 无法像共享单车这样的ToC业务一样依靠资本把业务快速“喂大” 。
落地慢、场景窄、商业化需要时间 ， 拿了大额融资的AI公司要撑起估值 ， 回应资本的期待 ， 只能靠投资别的企业来完成 。
由于人工智能的商业化落地困局难解 ， 这两年资本逐渐变得谨慎 ， 人工智能领域的投资逻辑也在迭代 ， 投资人的关注重点从公司团队技术能力、论文数量转为“你的AI怎么落地？” ， “AI落地”取代了“AI崇拜” 。
戳破泡沫 ， 前路何在？
从当前资本市场的情况来看 ， 人工智能的大风依然强劲 ， 但相比此前在舆论场的一呼百应 ， AI概念的严肃性已经在很大程度上被消解 ， 关于“人工智障”、AI泡沫的论调频频出现 。
AI泡沫论的出现 ， 很大程度和厂商的浮夸营销有关 。 当各种产品的宣传物料上写的全是“AI” ， 却没几个让人真正感受到技术的作用 ， 很难不让人觉得这是个伪风口 。

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回顾技术革命的历程 ， 伪风口和泡沫论也曾出现在互联网技术上 ， 但最终还是得到正名 。 要回归人工智能的价值 ， 前两次技术革命（计算机软件技术、互联网技术）是有效参考 。
在计算机软件时代 ， 人们把以前的手工交给了计算机处理 ， 即实现了工作和行为的“信息化” 。 信息化让数据得以被大量生产 ， 相当于人类活动以数据的形式被记录下来 。 这一阶段 ， 计算机软件提高了人类活动效率 ， 兴起了微软、甲骨文等知名软件公司 。

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