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资本和企业都乐意鼓吹人工智能领域的无所不能与远大前程，低开方便融资并获得高额估值，挤入独角兽行业。国内这种趋势也非常明显，震荡所以我们看，开发一个APP则会面临用户获取和使用成本高，难留存，用户难发现等瓶颈。

而在创新工场之外，持仓众多风投机构都乐于在人工智能领域砸钱。毕竟真正懂深度学习的人还不多，甲醇减少极为稀缺导致供需不平衡，当然这个不合理的价格也涉及到人才竞争。也就说是说，低开AI当前目前跟学术关联性很高，低开而且更多是停留在学术研究层面，但技术与学术研究要应用到一些产业或行业从规律来看都需要几年甚至几十年的时间，不能简单地靠普通商业思维去打通。

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这体现出，甲醇减少创业者拼技术要拼过巨头很难，另一方面，人工智能类创业公司想做大了被收购的概率相对于其他拼商业模式的公司或许也更难。

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而创业公司在某一垂直领域做出绝对的技术壁垒其难度相当大，持仓因此有业内谈到这样一个案例，持仓硅谷某大公司收购一个人工智能初创公司后，发现各种指标、性能还不如内部的产品，于是被收购的团队全部派去做产品了。微软亚洲研究院常务副院长芮勇曾经说了一句略显夸张但却清醒的话：甲醇减少实现真正的人工智能大约要500年，你要让我在后面再加个0我也不反对。

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(责任编辑：巫迪文)