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由于盈利困难，Ibm沃森的健康部门最近解雇了数百人。近年来，ibm已将认知计算确定为其转型方向，其中沃森是其最重要的人工智能部门，投资数十亿美元。

Ibm在人工智能领域的困境并不是唯一的。根据国际权威研究机构cbinsights的统计，2013年至2017年，人工智能领域的年度融资额从310亿美元增加到1349亿美元，融资额从17.4亿美元增加到152.4亿美元。然而，它的商业化远非一帆风顺。统计数据显示，超过90%的人工智能企业处于亏损状态。

作为世界上各类企业争夺投资的另一个热点，人工智能领域表现不佳主要是由于以下原因。

首先，人工智能行业仍处于起步阶段，企业亏损是正常的。由于技术不成熟、用户接受度低、市场规模小、运营成本高，人工智能企业难以盈利。然而，这也是几乎所有处于工业生命周期初始阶段的企业都会遇到的情况。如今，蓬勃发展的互联网行业已经遭受了长期的损失。作为市值最高的互联网公司之一，亚马逊在亏损了20年后也开始盈利。

第二，人工智能的发展道路与互联网产业相似。网络效应的特点决定了互联网的发展速度比利润更重要，它给用户带来的价值通常取决于用户的规模或平台供应商的数量，这导致市场份额向龙头企业集中，后来者很难做到。因此，互联网企业需要尽快扩大用户规模，利润排在第二位。人工智能技术和产品的发展也依赖于数据和平台，用户数量同样重要。以无人驾驶汽车为例，为了不错失巨大的市场前景，许多互联网公司、传统汽车公司和初创企业纷纷涌入，希望成为行业领导者。

第三，登陆中存在的障碍限制了人工智能企业的成长速度。目前，人工智能的应用面临着技术成熟度、数据安全性、用户意识和实施效果等诸多限制。2016年6月，德克萨斯大学医学博士安德森癌症中心(Texas)投资6200万美元，与ibm合作开发了一个用于癌症治疗的人工智能项目，该项目因结果不佳于次年2月终止。葛首先提出了工业互联网的概念，并把predix工业互联网平台作为业务转型的希望，但巨额投资并没有带来收入的增长。

此外，人工智能作为一种使能技术，通常不直接表示为商业收入。在许多情况下，从事人工智能的公司并不直接销售人工智能产品或服务，而是将它们作为辅助工具来提高其他产品或服务的性能、体验或效率。例如，人工智能已经广泛应用于电子商务、搜索、社交网络、新闻推荐等领域，极大地提高了其运行效率和用户体验。然而，人工智能不能为其提供直接的销售收入，这也大大低估了人工智能技术的经济价值。

作为一项影响广泛的赋能技术，人工智能业务目前的薄利多销更能被理解为行业发展过程中的曲折。随着技术的成熟和用户意识的提高，人工智能有望成为未来政策支持、学术研究和企业投资的热点，并发展成为一个巨大的产业。

(作者是中国社会科学院工业经济研究所研究员)

《人民日报》(2018年8月2日，第22版)