如果说人类的行为大都是基于经验，那么 AI 的行为就是基于数据。一个人的经验有可能不全、不准确、或受到各种外部条件影响，而数据是可以克服这些问题的。

　　所以 AI 最终能够作用于任何存在大量数据、并且可以被训练总结成“经验”的领域。那么越能够被量化、越年老越吃香的行业，越容易被 AI 取代。而且，数据本身也是存在规模效应或类网络效应的，所以未来在某个垂直领域内，成功公司的集中度也会很高。

　　此外，很多人也都提到过 AI 的场景问题。AI 的好处是它是一个新的维度，也就是说任何行业和公司都可以 AI+，但是 AI 的问题是他的维度是一种对既有场景和模式的升级而不是革命，所以要找一个适合 AI 创业公司的新场景就极难。

　　比如我们可以说携程通过 AI 能让人们更好地买到低价票，百度通过 AI 能让人们更好地找到所需信息，但很难说 AI 本身有太多 2C 的场景（至少目前看来 AI 个人助手还是一个非刚需的伪命题，而且技术的演进也远没到真的出现智能助手的时候）。

　　所以 AI 将更多是一个 2B 的场景，是通过技术帮助现有公司做的更好的一个事情。那么随之而来的第一个问题就是：

　　2B 场景下，已经有互联网巨头占领的领域，是否还有创业者的机会？互联网巨头自身的技术和人员储备会不如创业团队吗？（而且拥有大量数据的大公司本身就有更大的优势。）我觉得这个问题要打一个非常大的问号。

　　那么对于创业者来说，也许去为一些小市场或小公司加上 AI 更有机会？但紧随其后的第二个问题是，互联网巨头会不会开放自己的 AI 能力？根据最新的报道，Google 和 Amazon 都开始在自己的云服务之上增加机器学习能力的服务，atv直播，本身公有云的布局和客户构成就是能够和 AI 最好地进行协同的，我相信这是大公司必然会走的一步。

　　所以基于以上分析，我觉得在 AI 领域未来会有三个结果：

　　1）互联网巨头都会重拳布局，并且会开放自己的接口。AI 市场很大部分会像云市场一样，是被几家巨头瓜分的。

　　2）当下的很多创业公司会被大公司收购，而且很多时候是偏向人才和技术收购。

　　3）一些垂直领域的 2B 的 AI 创业公司才有机会，而且是越传统的领域越有机会，比如教育、医疗、金融、政府机构等。那么除了技术以外，这些创业公司对行业的理解和 BD 能力也是同等重要。

　　三）个性化是方向

　　过去的线下渠道中，因为货架空间有限，所以面对线下购物的人流，商家都要在有限的位置下，尽可能的产生最大的购买转化率。也就是说，商家针对用户追求得更多是“最大公约数”。

　　具体来说，就是商家会更愿意生产和售卖一个 100 个人里有 60 个人打 80 分的产品，而不是比如有 40 个人打 100 分的产品。

　　这就是线下场景的局限性和必然结果。但是，随着线上渠道的连接性加强，并且随着消费升级带来的顾客消费意识的转变，个性化消费会越来越成为趋势。

　　原来这 100 个人里的 80 人都是一个共同的群体，比如都购买 A 品牌的洗发水，但现在，在网上他们可能都能够找到自己最喜欢的能够打 100 分的产品，于是这 80 个人也许会分散成 5 个品牌的拥护者。所以，过去只有几个大品牌的快销市场，会慢慢的变成分散的多品牌市场。

　　随着个人数据的增多，这个趋势会体现在各个不同的领域。比如基因医疗或 DSP 广告等，实际上本质上都是一个原理。

　　再比如，知乎上有一个问题，叫做 “为什么很久没有周杰伦、林俊杰、王力宏、孙燕姿、蔡依林、S.H.E 级别的华语歌手了？”。排在第一位的回答也恰巧讲了同一点原因，就是连接、碎片化和个性化让市场上多出了很多小众化的明星，每个明星背后都跟了一个小群体，但市场却很难有机会再生成大明星了。

　　所以，个性化和垂直（或者也可以说去中心化）仍然会是一个大的潜在方向，不仅是在消费升级领域，在其他领域中也一样。

　　四）传统企业和互联网的结合

　　不管从什么维度来看，互联网都发展到了一个非常深入的阶段，如果说以前的机会在创业公司，那么现在一定会转到传统企业的互联网改造了。