相比互联网创业的模式，人工智能创业的商业模式，在技术、算法人才、高质量数据获取的成本均比互联网要高很多，尤其像芯片、5G通信等作为人工智能发展底层驱动力的技术，有着一定的技术及产业链壁垒，所以把持该领域的均为一些具有技术积累的互联网巨头及高精尖科技企业。
除此之外，一些互联网企业得益于积累的用户搜索吗数据和丰富的产品线数据，在自然语言处理、图像和语音识别等方面有一定的先发优势。像搭建生态系统或开发平台的腾讯和阿里巴巴、语音识别的科大讯飞、安防设备的海康威视等，都在各自赛道上占据一席之地。
创业的竞争归根结底是人才的竞争，这一现象在人工智能领域表现得愈加明显，数据显示，中国人工智能人才缺口超过500万。根据Element AI根据领英数据整理，在全球范围内，大约有2.2万名具有博士以上学历的人工智能从业人员和研究人员，中国仅有600名左右。在国内，人工智能人才几乎被几大头部企业垄断。尤其在人工智能+医疗、智能驾驶汽车、语音交互等领域的人才匮乏最为严重，也是许多互联网公司争夺人才的主要阵地。
虽然人工智能是一次技术的革命，且对技术和人才的要求非常高，但并不是任何一个大公司可以完全垄断。AI产业链主要分为基础层、技术层和应用层。基础层为整体产业提供算力，主要由BAT等互联网巨头所提供。
人工智能从概念、技术的出现到产品落地再到最后形成产业化，需要很多的行业参与进来。除了革命性技术外，一些落地性的技术没有真正壁垒，所以对于中小企业来说，要找到新技术的落地点，用新的技术去提高企业的效率，用新技术创造出新需求。应该从源头做起，为产业发展培养高水平的人工智能人才。
培养人才，定义好场景，做好落地，或将成为中国创业者最大的机会。
人工智能瓶颈犹在，切勿为了创新而创新
今年CES上展出了一些不少脑洞大开的智能硬件产品，比如加入物联网功能的智能开瓶器、智能鱼竿等。近两年，科技厂商对于搭载了AI技术的智能硬件投入了极大的热情，智能硬件正在以各种途径渗透到人类世界中，在商场中经常看到以人工智能为卖点的智能产品，似乎所有的商品只要加个蓝牙、做个App，就可以“万物皆智能“了。
图灵曾反复强调，一个AI成功的标志是，让人分辨不出它到底是机器还是人。若能达到图灵所说的标准，人工智能还需要突破很多瓶颈。现在人工智能还处于相对“弱智“阶段，其神经网络与人脑的神经系统相差甚远，无法像人一样具有常识和情商。
人工智能仍然需要解决算法、数据、计算速度、通信、传感器、存储等方面的问题，但这并不妨碍各行各业拥抱人工智能的热情，据国际数据公司（IDC）的数据显示，预计到2020年，中国在机器人研发上的支出将占全球30%以上。
2017年，麦肯锡在《人工智能：下一个数字前沿》的报告中表示，企业如果不转型，那将会被人工智能的早期使用者越甩越远。业界也把现在的人工智能比作90年代初的互联网，抢占先机，吃得第一波红利也早已成为共识。
人工智能在模糊识别及应用场景方面，需要不断的训练，提高认知和判断。同样对于因人工智能而焦虑的企业来说，也需要对人工智能树立起一个清晰且全面的认知，切勿为了创新而创新，切忌为了转型而转型。腾讯研究院2017年发布的《2017中美人工智能创投现状与趋势》指出，全球人工智能公司总数为2542家，仅2017一年已有50家宣布倒闭。2018年上半年，人工智能行业融资事件也急剧减少。
市面上有些像智能音箱、早教机器人等智能硬件产品，因其质量不一、体验不佳等问题被网友吐槽，甚至AI+教育一度被吐槽成“有史以来最贵的一场试验”。有相关数据显示，国内贴着AI标签的在线教育企业有400家以上，然而却有70%的公司面临亏损。
在这些惨淡的实践背后，看到了整个行业的浮躁和热衷追风口的心态。人工智能重资本、重运营，所以无论是互联网创业公司转型，还是传统行业采纳人工智能技术，都需要对人工智能有着深刻的认识，做好企业内部培训，深度挖掘行业与人工智能背后的需求，做到知行合一，以应对人工智能带来的机遇与挑战。
如果说互联网的上半场是靠流量，靠风口，那互联网的下半场则需要靠内生增长。人工智能作为底层创新驱动力，为互联网行业带来新的活力，行业将从高速度增长向高质量增长转变。
虽然这两年，人工智能产业链的各个赛道上已挤满了选手，商业化落地的竞争将非常激烈。但是随着各项政策的不断完善，人工智能与各行各业的融合将趋于理性。那些能在垂直领域找到应用场景的AI创业公司，或将赢得更大的生存空间。