我有一个理论，经济的信息时代从根本上改变了人类在历史上曾反复经历的疯狂周期。作为一个前对冲基金的从业者，我阅读过所有关于金融史和市场心理学的巨著。 让我们不妨追溯一下从90年代中期以来发生的畸变。

　　我认为，社交互动的快速增长和在线信息的传播创造了一种自我的海森伯格效应，甚至在一个商业周期开始之前就开始了狂热和疯狂。消费者互联网是一个很好的例子，90年代的提前狂热导致了2000年真正商业周期开始时的崩溃。两年后的2002年，1998年起步的谷歌，开始招聘所有那些崩溃后埋在废墟下的人才，并定义了消费者互联网真正的商业周期。

　　在清洁能源技术被Wired宣布死亡的四年以后，太阳能成为最干净、最便宜的能源，伊隆和沃伦都在此领域有所动作。 特斯拉和太阳能城市正在成为一个完整的清洁能源技术的帝国。

　　所以我认为我们现在正处在AI的初创阶段。我现在看到的大多数AI初创公司都会以和过去十年同样的方式惨淡收场。有一个非常小的群体已经做AI创业10年或更长时间，这批在AI的前期疯狂中闯入这一领域的人，犯了和清洁能源技术相同的错误，他们闯入了AI的领域，却没有探寻客户的需求。

　　AI创业公司现在大多是举着锤子找钉子。 随着接下来12-24个月这一现象变得更加明显，以及大公司对AI审美疲劳并丧失兴趣，就像他们对移动应用程序开发商的态度那样，我想我们会开始看到潜在的创始人，而VC们则会意识到有些事情已经结束了。那时，比起过去12个月决定挺近AI领域的人，搞AI创业的人会少一些。

　　MLaaS（机器学习即服务）的 二次死亡

　　机器学习即服务是已经被我们关注了近10年的一个想法，它一直都是失败的。

　　它为什么不成功，其本质原因是：懂的人会去用开源代码；而不懂的人，即使你给他API他也什么都做不出来。

　　许多非常聪明的朋友已经陷入这种困境。比如那些被巨头收购以加强其 ML团队的初创公司，包括IBM的Alchemy API，Intel的Saffron以及 Salesforce的Metamind。然而，在一个API上复制一个ML模型以赚取快钱的诱惑力，将持续吸引这些没有灵魂的人。

　　亚马逊、谷歌和微软都试图把MLaaS层作为他们的云战略的一个组成部分卖出去。我还没有看到创业公司或大公司真的在使用这些API，而且我看到的AI应用并不少，所以这应该不是我观察样本太小的原因。

　　无论是来自大型云提供商的服务还是来自初创公司的服务，最终结局都将是一样的，他们今年开始放慢了。云提供商会让服务保持运转，但他们赚不到大钱。随着业务增长乏力，同时没有动力投入更多，MLaaS初创公司今年将开始面临关门。

　　这个问题非常现实; MLaaS解决方案没有客户群 - 不论是有能力的群体还是没有能力的群体，他们都服务不了。

　　有能力的群体：你需要机器学习人员建立真正的生产机器学习模型，因为正确地训练和调试这些东西是很难的，它需要理论和实践的双重理解。这些机器学习的人往往只是使用MLaaS服务提供的开源工具。因此这一群体无法成为客户群。

　　无能力的群体：无能力的群体不会通过使用API开展机器学习。他们将购买能够解决更高层次问题的应用程序。机器学习只是他们如何解决问题的一部分。在内部引进机器学习技术人才非常困难，而且在“数据产品”的人才方面还要困难得多，这些人才可以帮助您确定正确的问题，这对于机器学习解决方案的实现很有意义。无能力的群体，就是除了有着强大的机器翻译和数据产品团队的技术公司之外的每个人。是的，我是说整个全球商业世界的所有产业。这是个超级巨大的群体。如果你相信“软件正在吃世界”的理论，那么你就会认为每个行业中的每个公司或多或少在某种程度上都必须成为一个技术公司。同理，也要成为数据公司。

　　在谷歌和Facebook这样的顶级高科技公司和科技行业以外的顶尖公司之间，已经存在着很大的技术能力差距。再考虑到数据能力，这种差距简直大的出奇。

　　全栈垂直AI创业公司才靠谱

　　我已经在AI领域工作了近20年，并且在硅谷做AI创业近10个。我是DCVC的联合创始合伙人，开奖，这是一个关注AI和数据的、领先的VC。我的经历使我既非常兴奋又能够清醒地关注全栈垂直AI应用。