我們知道，IT時代Windows & Intel聯(lián)盟一統(tǒng)江山，但是英特爾的誕生直接受益于1974年由美國司法部對AT＆T的反壟斷訴訟，使貝爾實驗室放棄芯片專利和知識產(chǎn)權(quán)。而微軟的誕生則直接受益于1969年由美國司法部對IBM的反壟斷訴訟，使微軟得到成為IBM個人電腦操作系統(tǒng)的供應(yīng)商的機會。Windows & Intel聯(lián)盟一統(tǒng)江山的時代，人工智能是無法得以進步的，人工智能1.0不僅無法過度到2.0版本，人工智能行業(yè)更有倒退的跡象。這是因為，Windows & Intel聯(lián)盟的系統(tǒng)構(gòu)架，從計算引擎到數(shù)據(jù)存儲都是分布在零散的桌面上，數(shù)據(jù)無法由集中而形成大數(shù)據(jù)。零散的數(shù)據(jù)用起來很難，無法集中調(diào)用大數(shù)據(jù)就無法大規(guī)模地為人工智能系統(tǒng)提供食糧，也就無法產(chǎn)生智能的升級。
人工智能2.0版本的快速到來得益于1998年美國司法部對微軟的反壟斷訴訟。這個案件的核心問題是微軟是否被允許將其網(wǎng)頁瀏覽器與其操作系統(tǒng)捆綁在一起。將兩個軟件捆綁在一起，微軟利用對桌面操作系統(tǒng)的壟斷從而取得了對互聯(lián)網(wǎng)入口的壟斷。司法部對微軟的反壟斷訴訟放緩了微軟對互聯(lián)網(wǎng)入口壟斷的速度，使谷歌得到了一個控制互聯(lián)網(wǎng)入口的機會。無疑谷歌搜索引擎的第一指標是速度，要快速得到搜索結(jié)果，數(shù)據(jù)必須集中儲存在云上，數(shù)據(jù)可以極速調(diào)用，使用戶快速得到搜索結(jié)果。這個剛性需求催生了云計算、大數(shù)據(jù)。這兩個重要因素也正是人工智能量子跳躍所需要的基石。沒有云計算，沒有大數(shù)據(jù)，人工智能2.0時代是不可能成為現(xiàn)實的。 Windows & Intel聯(lián)盟一統(tǒng)的江山不會催生云計算。因為云計算架構(gòu)的變革對桌面計算的天下是一個巨大的威脅。Windows & Intel聯(lián)盟更不會催生大數(shù)據(jù)。因為微軟并不迫切需要大數(shù)據(jù)，微軟操作系統(tǒng)的壟斷產(chǎn)生了足夠的利潤，微軟并不需要將隱藏在桌面背后的數(shù)據(jù)收集起來以產(chǎn)生價值。
展望未來，人工智能的發(fā)展路徑也不能在2.0數(shù)據(jù)版上停滯不前。人工智能必須升級到3.0版本才能使人工智能嵌入到眾多的產(chǎn)品和服務(wù)。人工智能必須到達商品化，才能得到普及，從而使人類生產(chǎn)力得到一個新的量子跳躍，使科技再次大規(guī)模造福人類。別指望谷歌來推動人工智能3.0時代的到來，因為谷歌在本質(zhì)上是一個軟件公司，而不是一個硬件公司。要使人工智能深入大眾商品，必須將軟件的復雜性隱藏在硬件的背后，使其外表簡化成一個小而精的硬件。在算法、算力、數(shù)據(jù)三要素中，谷歌占據(jù)強有力的數(shù)據(jù)優(yōu)勢，但算法和算力仍有待提升。有數(shù)據(jù)優(yōu)勢的巨頭是阻礙人工智能進入3.0時代重要因素，因為他們不愿意放棄這個優(yōu)勢。反思美國科技發(fā)展近代史，科技發(fā)展的下一個里程碑，要破局寡頭壟斷時代，從而迎來一個嶄新的，群雄逐鹿、百花齊放的人工智能3.0時代，我們還是要回到美國國會在1890年通過的具有里程碑意義的 謝爾曼（Sherman）反壟斷法上找到答案。
歐盟委員會已經(jīng)對谷歌的壟斷行為的破紀錄價值達到了27.3億美元的訴訟 - 這被廣泛認為是自2004年微軟決定以來歐洲最重要的反壟斷裁決。數(shù)據(jù)有這么重要的價值，數(shù)據(jù)到底屬于誰？這是個十幾年來一直沒有回答的問題。谷歌作為人們從現(xiàn)實世界進入虛擬世界入口的守門員，從而得到了大量的數(shù)據(jù)，但這些數(shù)據(jù)的本質(zhì)是屬于你和我的，谷歌采集了這些數(shù)據(jù)，但它絕對不擁有這些數(shù)據(jù)。舉個例子來說，你我打個電話，雖然電話公司可以采集我們通話的數(shù)據(jù)，但電話公司并不認為這些數(shù)據(jù)是屬于他們的。現(xiàn)實是，科技巨頭FANG無一不是通過采集大量用戶數(shù)據(jù)而建立強大的護城河。按照科技歷史的先例，美國司法部在不遠的將來也會對谷歌進行反壟斷訴訟，其結(jié)果最有可能的路徑是，谷歌所采集的數(shù)據(jù)實際上是一個高價值的社會財富，因而最佳的社會選擇是將這些數(shù)據(jù)變成一種可以共享的社會資源。如果數(shù)據(jù)是共享的社會財富，算法是公知的社會知識，那么，人工智能3.0時代必將極速到來。我們會迎來的時代是，在同等的數(shù)據(jù)起跑線上，運用已知的算法，依靠強有力的算力，做出最明智的決策。這就是人工智能3.0的戰(zhàn)場。這個戰(zhàn)場類似于今天的運動競賽，運動員有足夠的糧食（數(shù)據(jù)）和類似的競爭技巧（算法），但比的是體力（算力）。
在金融行業(yè)，高頻交易經(jīng)歷了非常類似的競爭力變遷史。高頻交易策略的本質(zhì)是套利。高頻交易1.0比的是算法，用高超的邏輯找到別人沒有想到的套利機會。后來華爾街量化礦工（Quant) 都掌握了類似的金融知識，用了類似的算法，所以高頻交易戰(zhàn)場從1.0升級到2.0，比的是數(shù)據(jù)。當時華爾街各大交易所出賣各種各樣不同信息密度和時間延遲度的數(shù)據(jù)。能夠得到高質(zhì)量、低延遲數(shù)據(jù)的量化交易員比數(shù)據(jù)貧乏的交易員更盈利，所以，所有的從事高頻交易的業(yè)務(wù)部門不得不向交易所購買所有的數(shù)據(jù)。當所有的競爭對手都享有同樣的數(shù)據(jù)的時候，也正意味著高頻交易2.0時代的結(jié)束。接下來是高頻交易3.0時代的到來，高頻交易3.0比的是速度，也就是算力，因為大家有同樣的數(shù)據(jù)和類似的算法。因為套利的機會是有限的，并不是所有的交易員都能拿到，只有數(shù)度最快的那個交易員才能搶到最盈利的套利機會。
如何才能提高算力呢？當然傳統(tǒng)的通用CPU+軟件的系統(tǒng)構(gòu)架肯定是不行的。通用CPU要換成專用的GPU，軟件要轉(zhuǎn)換成硬件FPGA，這就概括了高頻交易的演變過程。未來的自駕車系統(tǒng)肯定不是CPU+軟件，軟件就沒有了，都換成了硬件。硬件系統(tǒng)肯定是比軟件系統(tǒng)更快更穩(wěn)定，更可靠，絕對避免了通常軟件操作系統(tǒng)的抖動（Jitter）。
【人工智能3.0時代誰是贏家？】
如果算力是未來人工智能勝敗的首要因素，我們可以再次探測一下華爾街投資者對未來的看法。從下面的這張圖我們可以看到，在過去一年半的時間里，藍線的英特爾股價增值14%，低于市場平均水平，而資本市場除了看好綠線的英偉達（NVDA)以外，還看好AMD。
值得一提的是，華爾街最看好的人工智能3.0龍頭企業(yè)英偉達和AMD，這兩家公司的CEO都是華裔美國人。如果華裔美國人是下一代硅谷科技巨頭的領(lǐng)袖，這會跟當代硅谷科技巨頭的印度裔領(lǐng)袖地位形成對比。多年以來，在硅谷辛勤工作的華人，一直為他們?yōu)楹坞y以在硅谷取得領(lǐng)袖地位而困惑。如果人工智能代表著科技的未來，而未來的硅谷科技巨頭的領(lǐng)袖是華人，這對有意攀登公司管理階梯的中國人來說，無疑是一個強烈的鼓舞。
【誰會是人工智能的未來？】
從人工智能生態(tài)的產(chǎn)業(yè)圖譜來看，人工智能主要分為基礎(chǔ)層、技術(shù)層和應(yīng)用層。人工智能生態(tài)的底層是基礎(chǔ)層，提供計算能力、算法和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)標準；中層是技術(shù)層，是用技術(shù)平臺的方式將基礎(chǔ)層的能力轉(zhuǎn)化某種問題的解決方案，比如圖像和語音識別；而上層則是應(yīng)用層，將中層的技術(shù)方案應(yīng)用到具體的業(yè)務(wù)場景，比如為醫(yī)療服務(wù)、金融服務(wù)、或者直接為消費者提供具體的產(chǎn)品，比如自駕車。
如果人工智能3.0時代快速到來，對于既能利用上游生態(tài)的基礎(chǔ)技術(shù)，又能為下游的機構(gòu)客戶提供技術(shù)層服務(wù)的公司而言，是有很大發(fā)展空間的；如果人工智能3.0時代遲遲不能到來，將長時間停留在2.0數(shù)據(jù)為王的時代，這將對很多無法采集和擁有數(shù)據(jù)的企業(yè)造成挑戰(zhàn)。
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作者：黑馬程序員Python培訓學院
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